本研究提出了一种生成自然语言解释的方法,用于药物-药物相互作用(DDI)预测,提高了预测的信任度并揭示了药效学和药代动力学机制。研究表明,该模型能够准确解释已知药物之间的未知DDI,对DDI预测工具的发展有重要贡献。
定量药理学是使用数学、计算机和统计学等工具来描述药物在体内吸收、分布、代谢和排泄等过程的学科。定量药理学研究的目的是客观描述和定量评价药物在生物体内的疗效及毒副作用,预测药物在不同人群中的药代动力学和药效动力学变异性,为开发新药和优化临床使用药物提供定量依据。定量药理学离不开数学建模与模拟技术,例如PK/PD模型用于描述药物在体内的动态过程和药效学效应。NONMEM和PsN是定量药理学研究中常用的软件工具,Amazon ParallelCluster是一个用于部署和管理高性能计算集群的工具。本文介绍了NONMEM、PsN和Amazon ParallelCluster的安装和使用方法,并提供了一些作业调度的示例。
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