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癌症中IRE1的药理靶向 针对抗癌治疗引起的心脏毒性的GPCR 旋转... 的热容量和热阻尼特性 印刷电路板中铜的弹性和疲劳特性：从实验表征到数值模拟 低通NGD的创新理论通过孔 - 地面电路 使用归纳数据类型的量子编程 工程块共聚物材料用于构图超级... 纠缠的n-photon国家，以进行公平，最佳的社会决策 用嗜热链球菌CRISPR1-CAS9 用多功能和健壮的基因组编辑 使用Lafesi磁电材料的热能收割机 有条件的非高斯量子状态准备的实用框架 电化学能源存储中有机电极的机会和挑战 快速高保真量子量子量Qubit通过非扰动交叉kerr耦合
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
基于数据的药效学对丙泊酚和瑞芬太尼在全身麻醉期间作用的影响
在麻醉期间预测双光谱指数（BIS）和平均动脉压（MAP）对于患者的安全性和e e ff eftectia麻醉管理至关重要。传统的药效动力反应表面模型具有限制和适应性。本文提出了一种使用机器学习技术预测BIS和地图的新方法。而不是使用标准的药效响应表面模型，而是提出了基于机器学习的AP-prach来建模药效学。所提出的方法考虑了标准丙泊酚和雷素药代动力学模型的状态，以及患者信息作为预测BIS和MAP值的特征。培训和测试是在含有191例不同患者的VitalDB数据集[1]的选定子集上进行的。证明，基于机器学习的方法就准确性而优于标准的药效学模型。具体而言，支持向量回归（SVR）模型达到的平均绝对预测误差（MDAPE）比BIS预测的Eleveld模型小32％。为了进行地图预测，SVR模型还降低了66％的MDAPE表现。所提出的方法提供了与深度学习方法[2]相似的性能[2]，同时保留了可以在其他应用程序中使用的简单结构。
护士2043助产士的药理学和微生物学
描述此主题的目的是双重的。它发展了学生在药理学方面的知识，包括药代动力学，药效学和助产药的质量使用。该主题还建立了微生物学知识以及微生物对母亲，胎儿和新生儿健康的影响，并检查了包括微生物组在内的人体的自然防御能力。
Trodelvy® 药代动力学
在 IMMU-132-01 中，分析了转移性上皮癌（包括 HR+/HER2- mBC、mTNBC 和 mUC）患者中 SG 8 mg/kg（n=81）和 10 mg/kg（n=97）的 PK 曲线。10 mg/kg 组血清中总 SN-38 水平中位数在 30 分钟时为 4234 ng/mL，在第 1 天为 1334 ng/mL。游离血清 SN-38 水平在 30 分钟时为 95.3 ng/mL，在第 1 天为 56.9 ng/mL。游离 SN-38 的 AUC 占总 SN-38 的 ~2.5%，这表明大部分血清 SN-38 与 IgG 结合。约 90% 的 SN-38 在 3 天内从 ADC 中逐渐释放。 SG 的 t 1/2 约为 11 至 14 小时，反映出 SN-38 从结合物中释放出来。单克隆抗体清除得更慢（t 1/2：约为 103 至 114 小时）。
EPAC1对AM-001的药理抑制可阻止细胞中的SARS-COV-2和ANPAREZA病毒复制
摘要：COVID-19大流行的特殊影响刺激了对抗病毒分子的强烈搜索。宿主靶向的抗病毒分子具有呈现广谱抗病毒活性的潜力，并且被认为选择抗性病毒的可能性较小。在这项研究中，我们研究了AM-001施加的抗病毒活性，AM-001是EPAC1的特定药理抑制剂，这是一种由环状AMP（CAMP）直接激活的宿主交换蛋白。cAMP敏感的蛋白质，EPAC1调节了各种生理和病理过程，但其在SARS-COV-2和流动性中的作用尚未研究。在这里，我们提供的证据表明，EPAC1特异性抑制剂AM-001在人肺Calu-3细胞系和非洲绿色猴子Vero细胞系中对SARS-COV-2发挥有效的抗病毒活性。我们观察到浓度依赖性抑制SARS-COV-2传染性病毒颗粒和病毒RNA在AM-001处理的细胞的上清液中释放，这与对细胞活力的显着影响无关。此外，我们将AM-001鉴定为Calu-3细胞中流胞病毒病毒的抑制剂。完全将EPAC1抑制视为对病毒感染的有希望的治疗靶标。
使用基于生理的药代动力学建模检查美国与欧洲维生素D指南之间的一致性
1以外的咨询有限公司14 Tytherington Park Road，Macclesfield，Cheshire，UK SK10 2EL 2 ELLIVERPOOL利物浦大学药理学与治疗系超过125 nmol/L的25-羟基维生素D与潜在毒性有关。使用基于生理的药代动力学模型，基于南非开普敦的一项随机对照试验，我们显示了2000 IU每日剂量，欧洲食品安全局建议将其作为安全剂量，预计将导致血清浓度超过125 Nmol/l threshold，其中一些儿童和青少年中有125 nmol/l阈值。这突出了不同准则与使用建模来弥合剂量和药代动力学之间的差距之间的不一致。简介维生素D代谢产物25-羟基维生素D（25（OH）D）的血清水平被广泛接受为维生素D状态的标志物。，工作定义包括缺乏症（<30 nmol/l），不足（30 - 50 nmol/l），适当度（50 - 125 nmol/l）（50 - 125 nmol/l）和潜在的毒性（> 125 nmol/l）[1-3] [1-3] [1-3] [1-3]。对于儿童（1-11岁）和青少年（12-18岁），内分泌学会建议补充经验性维生素D，以防止营养易人RICKET，并有可能降低呼吸道感染的风险[2]。在预防呼吸道感染的研究中评估了300 - 2000 IU之间的每日剂量，但内分泌学会建议不建议使用特定剂量[2]。根据欧洲食品安全局（EFSA）的说法，每天剂量至2000 IU对1-10岁的儿童安全[4]。作为第一步，一个有用的目标是通过药代动力学（PK）建模来检查NASEM和EFSA指南之间的一致性，该建模以公正的方式集成了无访问信息。到目前为止，据报道，慢性肾脏病[5]和肥胖和哮喘儿童的口服维生素D建模[6]。这些报告突出了基于体重的剂量选择方法的重要性。不幸的是，没有针对健康的孩子建立建模。，我们基于对南非开普敦健康学童的3年研究[7]，开发了一种基于生理的药代动力学（PBPK）模型[8，9]。性别和体重被用作协变量来预测不同隔室的体积，并且使用年龄范围的体重指数（ZBMI）来预测脂肪质量。在不同的论文中报告了该模型的发展和资格[10]。要检查一致性，我们的目标是评估血清25（OH）D在儿童（6-10岁）和青少年（11-17岁）的每日各种剂量下如何改变。生产快速