Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-38942
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
Titel: Novel models for the prediction of drug-gene interactions
VerfasserIn: Türk, Denise
Fuhr, Laura Maria
Marok, Fatima Zahra
Rüdesheim, Simeon
Kühn, Anna
Selzer, Dominik
Schwab, Matthias
Lehr, Thorsten
Sprache: Englisch
Titel: Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology
Bandnummer: 17
Heft: 11
Seiten: 1293-1310
Verlag/Plattform: Taylor & Francis
Erscheinungsjahr: 2021
Freie Schlagwörter: Dose adaptation
drug–drug–gene interaction
drug–gene interaction
mathematical modeling
pharmacodynamics
pharmacogenetics
pharmacokinetics
physiologically based pharmacokinetics
population pharmacokinetics
DDC-Sachgruppe: 500 Naturwissenschaften
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Adverse drug reactions (ADRs) are among the leading causes of death, and frequently associated with drug–gene interactions (DGIs). In addition to pharmacogenomic programs for implementation of genetic preemptive testing into clinical practice, mathematical modeling can help to understand, quantify and predict the effects of DGIs in vivo. Moreover, modeling can contribute to optimize prospective clinical drug trial activities and to reduce DGI-related ADRs.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1080/17425255.2021.1998455
URL der Erstveröffentlichung: https://doi.org/10.1080/17425255.2021.1998455
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-389423
hdl:20.500.11880/35128
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38942
ISSN: 1744-7607
1742-5255
Datum des Eintrags: 7-Feb-2023
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: Supplemental material
In Beziehung stehendes Objekt: https://ndownloader.figstatic.com/files/31469258
Fakultät: NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Fachrichtung: NT - Pharmazie
Professur: NT - Prof. Dr. Thorsten Lehr
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Dateien zu diesem Datensatz:
Es gibt keine Dateien zu dieser Ressource.


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.