内生的区划的模型分析多发性骨髓瘤免疫球蛋白G的新陈代谢与应用程序。
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肯德里克·F,埃文斯ND,阿努尔夫B, Avet-Loiseau H,尚O, Dejoie T, Fouquet G, Guidez年代,Harel年代,Hebraud B, Javaugue V, Richez V, Schraen年代式C,莫罗P Leleu X,,哈丁,Chappell乔丹
内生的区划的模型分析多发性骨髓瘤免疫球蛋白G的新陈代谢与应用程序。
杂志。2017年3月17日,8:149。doi: 10.3389 / fphys.2017.00149。eCollection 2017。
- PubMed ID
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28367126 (在PubMed]
- 文摘
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免疫球蛋白G(免疫球蛋白)代谢在文献中已获得了高度的关注,有两个原因:(i)免疫球蛋白体内平衡是由新生儿Fc受体(FcRn) pH-dependent和饱和回收过程,提出了一个有趣的生物系统;(2)IgG-FcRn交互有可能被利用作为一种手段来扩展治疗性单克隆抗体的血浆半衰期,这主要是IgG-based。那么问题是内源性免疫球蛋白的重要性在免疫球蛋白多发性骨髓瘤的新陈代谢。在多发性骨髓瘤,量化的血清单克隆免疫球蛋白中扮演一个重要的角色在诊断、监测和响应的评估。为了研究的动态免疫球蛋白在这种背景下,一个数学模型描述人类内源性免疫球蛋白的新陈代谢是必需的。许多作者提出了一个两舱制非线性模型的免疫球蛋白g的新陈代谢饱和回收使用Michaelis-Menten动力学描述;然而它可能很难估计的模型参数可用实验数据有限。本研究的目的是分析从人类和实验模型和可用的数据估计模型参数。为了实现这一目标我们线性化模型和参数的模型和使用几种方法验证:稳定性分析、结构可辨认性分析和敏感性分析基于传统灵敏度函数和广义敏感性函数。我们发现所有模型参数识别,结构,考虑参数的相关性,当几种类型的模型输出用于参数估计。 Based on these analyses we estimate parameter values from the limited available data and compare them with previously published parameter values. Finally we show how the model can be applied in future studies of treatment effectiveness in IgG multiple myeloma with simulations of serum monoclonal IgG responses during treatment.
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