Математическая биология и биоинформатика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. биология и биоинформ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Математическая биология и биоинформатика, 2023, том 18, выпуск 1, страницы 228–250
DOI: https://doi.org/10.17537/2023.18.228
(Mi mbb517)
 

Информационные и вычислительные технологии в биологии и медицине

Математическое моделирование антигипертензивной терапии азилсартана медоксомилом на примере клинических данных реального пациента

А. Д. Бородулинаab, Е. О. Кутумоваabcd, Г. И. Лифшицe, Ф. А. Колпаковbcd

a Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия
b ООО "BIOSOFT.RU", Новосибирск, Россия
c Научно-технический университет "Сириус", Россия
d Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий, Новосибирск, Россия
e Институт химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН, Новосибирск, Россия
Список литературы:
Аннотация: Артериальная гипертензия – патология, характеризующаяся повышенным систолическим и/или диастолическим давлением. Контроль заболевания может происходить посредством различных классов антигипертензивных препаратов. В данном исследовании производится моделирование ответа сердечно-сосудистой и почечной систем человека на действие антагониста рецепторов ангиотензина II азилсартана медоксомилом с учетом двойных комбинаций этого препарата с тиазидным диуретиком гидрохлоротиазидом, $\beta$-адреноблокатором бисопрололом и блокатором кальциевых каналов амлодипином. С этой целью на базе программного комплекса BioUML рассматривается ранее разработанная агентная математическая модель регуляции артериального давления со встроенными функциями влияния гидрохлоротиазида, бисопролола и амлодипина. В качестве функции влияния азилсартана в эту модель была добавлена дозозависимая константа, которая в соответствии с фармакологическим действием препарата снижает скорость связывания ангиотензина II с рецепторами AT1. Идентификация данной константы осуществлялась на основе известных клинических испытаний азилсартана. Тестирование модели проводилось на популяции виртуальных пациентов (равновесных параметризаций модели в рамках заданных физиологических ограничений) с неосложненной артериальной гипертензией и равномерно распределенными значениями систолического/диастолического давления и частоты сердечных сокращений, после чего рассматривался методологический вопрос адаптации модели к клиническим показателям реального пациента.
Ключевые слова: артериальная гипертензия, антигипертензивные препараты, сердечно-сосудистая система, почечная система, виртуальные пациенты, BioUML.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 075-10-2021-093
Финансирование проекта осуществлялось Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение № 075-10-2021-093; Проект CMB-RND-2123).
Материал поступил в редакцию 14.03.2023, 03.06.2023, опубликован 30.06.2023
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. Д. Бородулина, Е. О. Кутумова, Г. И. Лифшиц, Ф. А. Колпаков, “Математическое моделирование антигипертензивной терапии азилсартана медоксомилом на примере клинических данных реального пациента”, Матем. биология и биоинформ., 18:1 (2023), 228–250
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BorKutLif23}
\by А.~Д.~Бородулина, Е.~О.~Кутумова, Г.~И.~Лифшиц, Ф.~А.~Колпаков
\paper Математическое моделирование антигипертензивной терапии азилсартана медоксомилом на примере клинических данных реального пациента
\jour Матем. биология и биоинформ.
\yr 2023
\vol 18
\issue 1
\pages 228--250
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mbb517}
\crossref{https://doi.org/10.17537/2023.18.228}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb517
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v18/i1/p228
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024