TAILIEUCHUNG - Báo cáo y học: " Research Mathematical framework for human SLE Nephritis: disease dynamics and urine biomarkers"

Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học quốc tế cung cấp cho các bạn kiến thức về ngành y đề tài: Research Mathematical framework for human SLE Nephritis: disease dynamics and urine biomarkers. | Budu-Grajdeanu et al. Theoretical Biology and Medical Modelling 2010 7 14 http content 7 1 14 THEORETICAL BIOLOGY AND MEDICAL MODELLING RESEARCH Open Access Mathematical framework for human SLE Nephritis disease dynamics and urine biomarkers Paula Budu-Grajdeanu1 Richard C Schugart2 Avner Friedman 3 Daniel J Birmingham4 and Brad H Rovin4 Correspondence afriedman@ 3 Department of Mathematics Ohio State University Columbus OH 43210 USA Full list of author information is available at the end of the article Abstract Background Although the prognosis for Lupus Nephritis LN has dramatically improved with aggressive immunosuppressive therapies these drugs carry significant side effects. To improve the effectiveness of these drugs biomarkers of renal flare cycle could be used to detect the onset severity and responsiveness of kidney relapses and to modify therapy accordingly. However LN is a complex disease and individual biomarkers have so far not been sufficient to accurately describe disease activity. It has been postulated that biomarkers would be more informative if integrated into a pathogenic-based model of LN. Results This work is a first attempt to integrate human LN biomarkers data into a model of kidney inflammation. Our approach is based on a system of differential equations that capture in a simplified way the complexity of interactions underlying disease activity. Using this model we have been able to fit clinical urine biomarkers data from individual patients and estimate patient-specific parameters to reproduce disease dynamics and to better understand disease mechanisms. Furthermore our simulations suggest that the model can be used to evaluate therapeutic strategies for individual patients or a group of patients that share similar data patterns. Conclusions We show that effective combination of clinical data and physiologically based mathematical modeling may provide a basis for more comprehensive modeling and improved .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.