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J-GLOBAL ID：201802217736650930   整理番号：18A0061704

GDNFの対流強化被殻内ドラッグデリバリーに対する数学モデリングからの洞察

Insights from mathematical modeling for convection-enhanced intraputamenal delivery of GDNF

著者 (3件)： BELOVA Elena (Pfizer Inc., MA, USA) ,  SHAFFER Christopher L. (Pfizer Inc., MA, USA) ,  TRAPA Patrick E. (Pfizer Inc., MA, USA)
資料名： Medical & Biological Engineering & Computing  (Medical & Biological Engineering & Computing)
巻： 55  号： 12  ページ： 2069-2077  発行年： 2017年12月 
JST資料番号： C0046B  ISSN： 0140-0118  CODEN： MBECDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 血液脳関門を克服した脳実質内対流強化ドラッグデリバリー(CED)が導入された。CED技法は圧力勾配による対流を利用している。CEDの微小分子の輸送をMorrisonらのフレームワークに基づいて数学モデリングした。このモデリングを被殻内グリア細胞株由来神経栄養因子(GDNF)に適用した。国際プロジェクトICBMからのヒトの被殻データを使用して数値シミュレーションした。異なる単位注入量に対するGDNF分布を報告した。1μL/min以上では差が無かった。微小重量分子である磁気共鳴トレーサGd-DTPAとGDNFの分布を比較検討した。注入後2時間で分布差が現れた。提案モデルは,対流強化被殻内ドラッグデリバリー検討に有効である。

シソーラス用語： 柔組織 ,  *脳 ,  *被殻 ,  *ドラッグデリバリーシステム ,  モデリング ,  数学モデル ,  血液脳関門 ,  GDNF ,  シミュレーション ,  トレーサ法
準シソーラス用語： 脳実質 ,  *対流強化輸送法 ,  数学モデリング ,  数値シミュレーション

分類 (3件)： 生物薬剤学(臨床)  (GY01022L) ,  循環系モデル  (EL02020V) ,  神経系疾患の薬物療法  (GN05020Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： GDNF ,  対流 ,  強化 ,  被殻 ,  ドラッグデリバリー ,  数学モデリング ,  洞察