放射線と放射線増感剤の組合せの選択を改善する曝露反応モデリング【JST・京大機械翻訳】

Cardilin Tim; Cardilin Tim; Almquist Joachim; Almquist Joachim; Jirstrand Mats; Zimmermann Astrid; Lignet Floriane; El Bawab Samer; Gabrielsson Johan

文献

J-GLOBAL ID：202202263604511932 整理番号：22A0970246

放射線と放射線増感剤の組合せの選択を改善する曝露反応モデリング【JST・京大機械翻訳】

Exposure-response modeling improves selection of radiation and radiosensitizer combinations

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資料名：
巻： 49 号： 2 ページ： 167-178 発行年： 2022年
JST資料番号： D0684A ISSN： 1567-567X 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)

薬物発見における中心的問題は,多数の利用可能な化合物から薬物候補を選択する方法である。この解析は,放射線と放射線増感剤の組合せとランク付けのためのモデルベースのアプローチを提示する。この手法は定量的であり,以前に導かれた腫瘍静的曝露(TSE)概念に基づいている。放射線と放射線増感剤の組み合わせを,毒性および他の潜在的コストに対して腫瘍退縮を誘導する能力に基づいて評価した。このアプローチを,目的が3つの放射線増感エージェントから最も有望な候補を見つけるための事例研究の形で提示した。異種移植研究からのデータを,非線形混合効果モデリングアプローチと放射線および放射線増感剤に対する以前に公表した腫瘍モデルを用いて記述した。最初に,すべての化合物が等しく毒性であるという仮定の下で最も有望な候補を選択した。次に,化合物選択における毒性の影響を,1つの化合物が他より毒性が高いと仮定して説明し,候補の異なる選択に導いた。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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腫ようの放射線療法 , 腫ようの化学・生化学・病理学 , 放射線防護薬の基礎研究

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