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J-GLOBAL ID：201702246464956275   整理番号：17A0704889

Zingiberis Rhizomaの薬物動態-薬力学的モデルへの調査人工ニューラルネットワークを用いたその治療材料基礎へのZingiberis Rhizoma Carbonisataと寄与【Powered by NICT】

Investigation into the pharmacokinetic-pharmacodynamic model of Zingiberis Rhizoma/Zingiberis Rhizoma Carbonisata and contribution to their therapeutic material basis using artificial neural networks

著者 (3件)： Zhou Sujuan (Department of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, 510006, China. [e-mail]) ,  Meng Jiang ,  Liu Bo
資料名： RSC Advances (Web)  (RSC Advances (Web))
巻： 7  号： 41  ページ： 25488-25496  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7055A  ISSN： 2046-2069  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Zingiberis Rhizoma(ZR)とZingiberis Rhizoma Carbonisata(ZRC)を加工したショウガの二品種は,伝統的な漢方薬(TCM)で広く使用されていると種々の薬効を示す。本研究では,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルはZR/ZRCの薬物動力学(PK)と薬力学(PD)を同時に特性化のために開発した。薬効への主要成分のZR/ZRC薬物濃度の相対的寄与を評価するために,結合重み法と平均衝撃値(MIV)が導入されている。結果は,これらの二つの方法で計算した寄与値の配列は全体で同じであることを示し,ZRおよびZRCの活性成分は,処理後に反対薬効を示したことを示した。結論として,ANNは,複数の部品とZR/ZRCのPKおよびPDプロファイルを連結する強力なツールであることが分かった。も薬剤の複数の治療効果に対するそれぞれの相対的寄与を同定し,ランク付けするための簡単な方法を提供した。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  *治療法 ,  *薬物動力学 ,  ショウガ ,  等級づけ ,  *モデル ,  *力学モデル ,  品種 ,  *薬力学 ,  *ニューラルネットワーク ,  漢方製剤
準シソーラス用語： 臨床効果 ,  有効成分 ,  薬物濃度 ,  薬効 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 蒸留,蒸発  (XD02010F) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  坑井掘さく一般  (UA09010Q) ,  圧縮点火機関  (PB02030N) ,  杭,杭基礎,矢板式基礎  (RA03080W)

タイトルに関連する用語 (7件)： 薬物動態 ,  薬 ,  力学的モデル ,  調査 ,  人工ニューラルネットワーク ,  治療 ,  基礎