缩写2SUD,双重升级给药; AE,不利事件; ASTCT,美国移植和细胞疗法学会; AUC,曲线下方的区域; B-NHL,B细胞非霍奇金淋巴瘤; C,循环; CI,置信区间; C最大,最大浓度; CR,完全响应; CRS,细胞因子释放综合征; CTCAE,不良事件的常见术语标准; D,白天; DLBCL,弥漫性大B细胞淋巴瘤; ER,暴露 - 反应; FC,碎片可结晶; FL,卵泡淋巴瘤; ICAN,免疫效应细胞相关的神经毒性综合征; ICR,独立中央评论; IgG4,免疫球蛋白G4; iv,静脉注射;或者,总体响应; PET-CT,正电子发射断层扫描 - 计算层析成像; PK/PD,药代动力学/药效学;流行,人口; PR,部分反应; Q2W,每2周服用一次; Q4W,每4周服用一次; QSP,定量系统药理学;淋巴瘤中的重新验证,淋巴瘤的反应评估标准; r/r,复发/难治; RP2D,建议的2期剂量; SUD,加速给药; TCE,T-Cell Endager; TD,目标剂量; VPOP,虚拟人群
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以显示预印本(未通过同行评审证明)预印版本的版权所有者,以此版权持有人于2024年3月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.10.20.20.23297314 doi:medrxiv preprint
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描述该跨学科主题涵盖了药物化学原理,该原理结合了化学,生理学,生物化学和药理学。主题侧重于药物化学原理,旨在使学生了解原子相互作用与分子结构与生物分子靶标之间的关系以及药物的定量结构 - 活性关系。通过探索铅化合物设计和发现策略,化学综合,结构活性关系分析以及在硅辅助方法中,学生将了解药物设计原理。该受试者还强调了药物化学的选定主题,包括抗微生物和化学治疗剂,以了解和探索其化学和结构活性关系。还提供了复合隔离,合成,纯化和表征的实践经验,从而使学生能够动手了解药物化学的动态领域。
病毒爆发的出现一直对全球公共卫生系统构成重大挑战。流感,人类免疫缺陷病毒(HIV),肝炎,埃博拉病毒以及最近严重严重的急性呼吸综合症冠状病毒2(SARS-COV-2)等病毒迫切需要有效的抗病毒剂来减轻这种爆发的影响。抗病毒药理学已经显着进化,开发了新型药物来瞄准病毒生命周期的各个阶段。这些进步不仅为现有感染提供了治疗选择,而且还有望解决未来的大流行。这些新型抗病毒药物的药理学涉及对它们的作用机理,药代动力学,药效学和临床意义的深刻理解,所有这些都有助于在病毒爆发期间优化其使用。
临床心理药理学的博士后硕士旨在提供使用临床心理药理学信息所需的教学信息,理解新的心理药理学研究,并开始考虑如何将这些信息整合到伦理和文化响应的临床实践中。该计划旨在满足美国心理学协会为处方心理学家培训的最初教学要求。
Indegumentary Systems教室:通过http://elearning.ufl.edu课程主任和计划协调员在线:Stephan C. Jahn,博士学位。电话:352-294-5543办公室:R5-220电子邮件:scjahn@ufl.edu,该在线课程没有设定的办公时间,可以最好地容纳异步学习。如果您对材料或课程有疑问,请使用电子学习与上述个人之一联系。课程描述本课程适用于希望学习内分泌,肌肉骨骼,生殖和胃肠道系统的药理学和治疗学的其他人。本课程将涵盖小分子药物和治疗生物制剂(例如肽,抗体,基因和干细胞疗法)的基本原理及其在治疗和/或控制内分泌疾病,再生产,胃肠道系统,肌肉骨骼系统和shim骨骨骼系统和皮肤方面的作用。特定主题包括皮质类固醇,糖尿病和骨质疏松症等。本课程将使学生在人类生理学和病理生理学的背景下为学生提供对药理学和治疗剂的更高级研究。概念是使用在线讲座和在线问题集的组合来教授的。这些概念包括小分子药物和治疗生物制剂的类型和术语,药物相互作用,药效学,药代动力学,药物基因组学和个性化医学的基础。问题集旨在帮助学生加强和理解这些基本概念。药理学是药物如何与人体相互作用以及人体如何与药物相互作用的科学。最终目标是让学生对医学药理学和治疗剂的核心原理以及解决问题和批判性思维技能的核心理解,这对于在人类疾病背景下研究药理学和治疗剂所必需。治疗剂是针对疾病治疗的生物医学分支。一起,药理学和治疗学对于理解现代临床医学和生物医学科学至关重要。本课程将为理解小分子药物和生物学疗法与人体器官系统相互作用的分子,生化和生理基础提供基础,这些器官系统与这些治疗剂相互作用。此外,本课程将介绍转化研究的多-T相概念的基础。它将集中在早期阶段,探讨T0研究的广度,以识别与小分子,生物制剂,诊断和设备有关的健康问题的机会和方法。它还将阐明T1到T2转化健康研究的重要方面,因为它与I期 - III期临床试验有关,这些试验将观察性研究带到基于证据的治疗指南,先决条件本课程需要BA或BS,并具有与生物学,化学,化学,化学,化学和/或物理学有关的至少5个完整的科学基础。
阿尔茨海默氏病(AD)是一种常见的神经退行性疾病,具有复杂的病原体,批准的药物只能缓解一段时间内AD的症状。传统中药(TCM)包含多种可以同时对多个靶标作用的活性成分。在本文中,提出了一种基于熵和随机步行的新型算法,并提出了异质网络(RWRHE)的重新启动,用于预测AD的活性成分,并筛选出AD的有效TCMS。首先,收集了CNKI(中国国家知识互联网)中包含20种来自AD药物评论的20种草药的TCM化合物,从不同的数据库中检索出它们的活跃成分和靶标。然后,分别基于不同方面和熵权重构建活性成分和目标的全面相似性网络。通过整合已知的活跃成分 - 目标关联信息和两个全面的相似性网络来构建全面的异质网络。随后,在异质网络上应用双随机步行,以预测主动成分 - 目标靶向关联。与AD相关的TAR-获取作为种子节点,在目标相似性网络上进行随机步行以预测Ad-Target关联,并推断和评分AD活性成分的关联。有效的草药和AD化合物根据其活性成分的分数筛选出来。通过机器学习和生物源头测量的结果表明,RWRHE算法达到了更好的预测准确性,前15位的活性成分可以作为预防和治疗AD,Danshen,Danshen,Gouteng和Chaihu的多目标药物,作为用于AD的有效TCM的有效TCMS,用于ADED ADED ADEND ADEDID ADED AD ADEDIDEND。
近几十年来,人工智能 (AI),尤其是机器学习 (ML),在医疗保健应用中迅速获得关注。这包括药理学领域,其中 AI 和 ML 方法特别适用于分析来自不同来源的数据,从药物的化学结构到临床患者特征,从基因组数据到疾病特征。AI 在药理学中的应用兴起也体现在该主题上发表的研究数量上。在 PubMed 上搜索“人工智能”和“药理学”显示,2017 年仅发表了 49 篇关于该主题的论文,而到 2021 年,这一数字增加了 10 倍,达到 502 篇出版物(https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)。人工智能已成功应用于药物发现和靶标识别多年。最近,有助于描述患者群体并预测个体药物反应的人工智能模型正在涌现,从而涵盖了从药物发现到个性化医疗的整个流程(图 1)。2020 年,
分子药理学 - 主要教师 姓名 职称 地点 电话 Praveen Agrawal 助理教授 Forchheimer 231 2604 Michael Aschner 教授 Forchheimer 209 2317 Jonathan M. Backer 教授/系主任 Forchheimer 230 2153 Dongsheng Cai 教授 Forchheimer 216 2426 Eugen Dhimolea 助理教授 Forchheimer 248 4121 Matthew J. Gamble 教授 Golding 202 2942 Louis Hodgson 教授 Price Center 217 1027 Derek M. Huffman 教授 Golding 201 4278 Pabitra Parua 助理教授 Forchheimer 236 4284 David Sharp 教授 Ullmann 223 3463 Kamini Singh 助理教授 Golding 203 2466 分子药理学 -二级教师 姓名 职称 地点 电话 Michael D. Brenowitz 教授 Forchheimer 311 3179 Edward Chu 教授 Chanin 209 2302 Kelvin Davies 教授 Forchheimer 742 3201 Young-Hwan Jo 教授 Forchheimer 511 2987 Marina Konopleva 教授 Ullmann 915 4068 Chaoyuan Kuang 助理教授 Chanin 628 2594 Sridhar Mani 教授 Chanin 302-D1 2871 Hayley McDaid 副教授 Forchheimer 223 8829 Jeffrey E. Pessin 教授 Price 中心 375 1029 Gaetano Santulli 副教授 Forchheimer 529 3637 Edward L. Schwartz 教授 Block 614 8864 Kosaku Shinoda 助理教授 Price 中心 355 1189 Sylvia O. Suadicani 教授 Forchheimer 744 3225 Mia M. Thi 副教授 Golding 101 3460 分子药理学 - 讲师/职员科学家