SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/309705"
 

Sökning: id:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/309705" > Exposure-response m...

Exposure-response modeling improves selection of radiation and radiosensitizer combinations

Cardilin, Tim, 1989 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för matematiska vetenskaper,Department of Mathematical Sciences,University of Gothenburg,Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology,Stiftelsen Fraunhofer-Chalmers Centrum för Industrimatematik (FCC),Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics (FCC)
Almquist, Joachim, 1980 (författare)
Stiftelsen Fraunhofer-Chalmers Centrum för Industrimatematik (FCC),Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics (FCC),AstraZeneca AB
Jirstrand, Mats, 1968 (författare)
Stiftelsen Fraunhofer-Chalmers Centrum för Industrimatematik (FCC),Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics (FCC)
visa fler...
Zimmermann, A. (författare)
Lignet, F. (författare)
El Bawab, S. (författare)
Gabrielsson, J. (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2021-10-08
2022
Engelska.
Ingår i: Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics. - : Springer Science and Business Media LLC. - 1567-567X .- 1573-8744. ; 49:2, s. 167-178
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • A central question in drug discovery is how to select drug candidates from a large number of available compounds. This analysis presents a model-based approach for comparing and ranking combinations of radiation and radiosensitizers. The approach is quantitative and based on the previously-derived Tumor Static Exposure (TSE) concept. Combinations of radiation and radiosensitizers are evaluated based on their ability to induce tumor regression relative to toxicity and other potential costs. The approach is presented in the form of a case study where the objective is to find the most promising candidate out of three radiosensitizing agents. Data from a xenograft study is described using a nonlinear mixed-effects modeling approach and a previously-published tumor model for radiation and radiosensitizing agents. First, the most promising candidate is chosen under the assumption that all compounds are equally toxic. The impact of toxicity in compound selection is then illustrated by assuming that one compound is more toxic than the others, leading to a different choice of candidate.

Ämnesord

MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Medicinska och farmaceutiska grundvetenskaper -- Farmaceutiska vetenskaper (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Basic Medicine -- Pharmaceutical Sciences (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Medicinska och farmaceutiska grundvetenskaper -- Farmakologi och toxikologi (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Basic Medicine -- Pharmacology and Toxicology (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)

Nyckelord

Radiosensitizer
Tumor Static Exposure
Treatment optimization
Tumor
growth model
Drug selection
tumor-growth
complication probability
xenograft models
drug
discovery
cancer
simulation
Pharmacology & Pharmacy
Radiosensitizer

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy