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World File Search System口服药物
基于深度学习方法预测抗癌药物敏感性
抗癌药物敏感性的预测是个性化医学的主要挑战。在本文中，CCLE被用作抗癌药物易感性研究的数据集，并选择了基因的数据数据和不同细胞系上的药物敏感性数据。同时，我们签署了一种称为PCA变压器（PCAT）的混合深度学习和机器学习方法，以预测抗癌药物的敏感性。首先，构建了PCA模型以在不同细胞系上提取基因表达数据中的重要变量，因此将约50,000的基因维度降低到500。然后，基于降低性降低基因表达值建立了神经网络变压器模型，以预测药物敏感性，通过均方根误差（RMSE）评估我们的模型的功能，并使用最佳的潜在变量来评估模型估计值。为了验证PCA变压器的性能，本文将变压器模型与前字典模型随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）进行了比较。特定组合Include：PCA变压器，PCA + SVR，PCA + RF。最后，将结果与先前的研究方法（ISIR）的结果进行了比较和优化。最终预测结果表明，对于CCLE中的24种药物，该方法预测的平均RMSE为0.7564、6种药物的RMSE小于0.5（L-685458，PF2341066等）。）和18种药物小于1。预测方法的平均RMSE为0.8284（PCA + SVR），0.8757（PCA + RF）和ISIRS（0.9258），表明所提出的方法具有更强的概括能力。
双相障碍I 型抑郁发作的药物如何选择？
*截至 2024 年 8 月1 日 [1].中华人民共和国国家卫生健康委员会.国家卫生健康委办公厅关于印发精神障碍诊疗规范（2020年版）的通知.中华人民共和国国家卫生健康委员会官方网站.中华人民共和国国家卫生健康委员会.2020 年12月7日.[2].Huang Y, Wang Y, Wang H, et al.Prevalence of mental disorders in China: a cross-sectional epidemiological study.Lancet Psychiatry.2019 Mar;6(3):211-224.[3].于欣,方贻儒.中国双相障碍防治指南（第2版）[M].中华医学电子音像出版社,2015.[4].奥氮平盐酸氟西汀胶囊说明书.[5].Yatham LN, Chakrabarty T, Bond DJ, et al.Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (CANMAT) and International Society for Bipolar Disorders (ISBD) recommendations for the management of patients with bipolar disorder with mixed presentations.Bipolar Disord.2021 Dec;23(8):767-788.[6].Fountoulakis KN, Grunze H, Vieta E, Young A, Yatham L, Blier P, Kasper S, Moeller HJ.The International College of Neuro-Psychopharmacology (CINP) Treatment Guidelines for Bipolar Disorder in Adults (CINP-BD-2017), Part 3: The Clinical Guidelines.Int J Neuropsychopharmacol.2017 Feb 1;20(2):180-195.[7].Bipolar disorder: assessment and management.London: National Institute for Health and Care Excellence (NICE); 2023 Dec 21.[8].Goodwin GM, Haddad PM, Ferrier IN, et al.Evidence-based guidelines for treating bipolar disorder: Revised third edition recommendations from the British Association for Psychopharmacology.J Psychopharmacol.2016 Jun;30(6):495-553.[9].中华医学会行为医学分会,中华医学会行为医学分会认知应对治疗学组.抑郁症治疗与管理的专家推荐意见(2022年)[J].中华行为医学与脑科学杂志,2023,32(3):193-202.Efficacy of olanzapine and olanzapine-fluoxetine combination in the treatment of bipolar I depression.[10].Approved Agreed-Upon Labeling Package Insert, Symbyax, FDA [11].https://www.drugfuture.com/fda/nda021520_005.html [12].Tohen M, Vieta E, Calabrese J,et al.Arch Gen Psychiatry.2003 Nov;60(11): 1079-88.[13].Symbyax-PI.[14].杨杨,胡昌清,陈静,等.精神科门诊服药依从性及相关因素分析[J].中国医药导报, 2015, 12(23):5.
靶向肿瘤代谢酶小分子药物研究进展Research Progress of ...
[摘要]肿瘤细胞通过代谢重编程适应了快速生长和分裂的需求，与正常细胞相比，具有不同的代谢特征，包括葡萄糖和氨基酸的失调，中央碳
口服药物输送解决方案
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口服粘附药物输送系统
气候智能农业金融（CSAF）将环境风险评估整合到农业贷款模型中，以促进可持续性和气候弹性。本文探讨了CSAF在缓解气候相关风险，提高农场生产率以及提高农民和投资者的长期经济稳定性方面的重要性。它概述了CSAF促进可持续农业的机制，例如使用绿色债券，与可持续性相关的贷款和碳信用融资。此外，它分析了CSAF的好处，包括改善气候弹性，降低风险和投资者的财务回报。本文以改进CSAF模型的建议，强调财务包容性，增强数据收集和公共私人合作伙伴关系，以促进更广泛的采用。CSAF为建立更具可持续性和韧性的农业部门提供了有前途的途径。
口服 PROTAC 药物的探索
ROTAC（蛋白水解靶向嵌合体），以下通常称为降解剂，是一种异双功能分子，能够诱导 E3 连接酶介导的泛素化并随后降解目标蛋白（目的蛋白或 POI）。其非常规的催化作用方式和相关优势使 PROTAC 成为一种新的治疗方式，引起了人们对药物发现的极大兴趣。1、2 PROTAC 除了能够靶向耐药癌症形式外，还具有针对无法用药的靶标的潜力，例如通常参与蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 的浅表面蛋白质，甚至支架蛋白，3、4 引起了制药/生物技术行业和学术界的兴趣。5、6 值得注意的是，PROTAC 具有大而灵活的结构，这在同时优化溶解度和细胞通透性方面带来了显著的挑战。具体而言，通过增强亲脂性来追求增加渗透性可能会导致溶解度和代谢稳定性降低。7、8
口服药物片剂配方
摘要：药物是一种独特的术语，用于描述含有益生菌的制剂。药物是以药物形式制备的益生菌，用于治疗人类健康的物理化学改变，用于治疗疾病和疾病。益生菌，益生元和合成生物包括在此范围内，enzobirotics在这种情况下应评估是一系列不断增长的补充剂，因为它们是合成生物的亚种。药物与营养生物不同，不一定包含活微生物。这些最好的例子是律生生物和后生物学。片剂配方是适合药物剂的剂型，因为它们的冗余优势比其他固体剂型。平板电脑通常是首选的，因为它们可以以低成本生产，容易运输和修改，适合大规模生产，并且比其他剂型更稳定。考虑到文献中的示例和药物的定义，可以将几种片剂配方称为药物。它们可以分为常规的未涂层片剂，可咀嚼的片剂和泡腾的片剂。随着最近的研究，这种分类已经扩大，颊粘粘剂，ODT（口服瓦片）和FDTS（快速分解的片剂），分层/多层片剂以及片剂中的片剂也在分类中也取得了成就。本文重点介绍可以归类为药物的口服片剂。
口服肿瘤药物的治疗药物监测
治疗药物监测 (TDM) 是可用于个体化药物剂量的各种策略之一，在治疗浓度范围明确的狭窄治疗药物中可能很有用。在美国，此类检测由食品药品管理局 (FDA) 设备和放射健康中心 (CDRH) 监管，作为体外诊断设备，并由医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 使用治疗药物检测的现行程序术语代码进行报销。话虽如此，FDA 和 CMS 批准都不是使用 TDM 进行任何药物剂量测定的必要条件。然而，与许多潜在的诊断测试一样，最大的问题是口服肿瘤药物的 TDM 是有益还是有害。对于许多较老的药物，有一个明确的治疗指数，TDM 是护理标准的一部分。在肿瘤学中，
口服抗病毒药物之间的潜在药物相互作用...
目的：制定乙肝 (HB) 抗病毒治疗计划时需要考虑药物相互作用。本研究旨在评估口服抗病毒药物与肝炎伴随药物之间的潜在药物相互作用 (pDDI)。材料和方法：纳入了我们诊所接受口服抗病毒治疗的乙肝患者。根据利物浦大学肝炎药物相互作用数据库，已识别的 pDDI 分为 1 级（弱潜在相互作用）、2 级（潜在相互作用）或 3 级（禁忌）。结果：在研究中纳入的 205 名患者中，112 名（54.6%）接受了富马酸替诺福韦酯 (TDF) 治疗，65 名（31.7%）接受了恩替卡韦 (ETV) 治疗，28 名（13.7%）接受了富马酸替诺福韦艾拉酚胺 (TAF) 治疗。接受 TDF、ETV 和 TAF 治疗的患者分别接受了 135、119 和 52 次同时全身用药。观察到 20 次 2 级相互作用和 2 次 1 级相互作用，但没有 3 级相互作用。在接受 TDF 治疗的患者中，12.6% 的患者观察到潜在 DDI，在接受 ETV 治疗的患者中，3.4% 的患者观察到潜在 DDI，在接受 TAF 治疗的患者中，1.9% 的患者观察到潜在 DDI。最常见的 pDDI 是非甾体抗炎药（在 12 次事件中观察到，并且全部发生在 TDF 中）。