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Enregistrement W2160975047 · doi:10.1002/9780470921920.edm036

Physiologically Based Pharmacokinetic (<scp>PBPK</scp>) Modeling: Usefulness and Applications

2012· other· en· W2160975047 sur OpenAlexaff
Han‐Joo Maeng, Edwin C.Y. Chow, Jianghong Fan, K. Sandy Pang

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Drug Metabolism and Interactions · 2012
Typeother
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysiologically based pharmacokinetic modellingPharmacokineticsPharmacologyTransporterDrugChemistryComputational biologyDrug metabolismBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Physiologically based pharmacokinetic (PBPK) models are increasingly being used to describe and define more meaningful parameters that relate to physiology, anatomy, and biochemistry in the prediction of pharmacokinetic (PK) profiles and tissue concentration–time profiles of the parent drug and metabolites and to provide mechanistic insight into drug dynamics. Physiological data (blood flow rates and tissue volumes), physical data (protein binding and tissue partition coefficients), and biochemical data (Michaelis–Menten parameters for transporters and enzymes, V max / K m ) are the information required for building a PBPK model. The whole‐body PBPK model approach is extremely useful to understand sequential metabolism, the kinetics of metabolites, and examine effects of the transporter and enzyme interplay on the blood and target organ exposures of the drug and its metabolites. The application of PBPK models allows one to make predictions of the exposure in target sites, pharmacological activity, or toxicity and the effects of age, pregnancy, disease states, and drug–drug interactions (DDIs). In this chapter, many cases for the application and usefulness of PBPK models are summarized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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