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Combining pharmacokinetic and electrophysiological models for early prediction of drug-induced arrhythmogenicity

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Combining pharmacokinetic and electrophysiological models for early prediction of drug-induced arrhythmogenicity

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Llopis-Lorente, J.; Baroudi, S.; Koloskoff, K.; Romero Pérez, L.; Mora-Fenoll, MT.; Basset, M.; Benito, S.... (2023). Combining pharmacokinetic and electrophysiological models for early prediction of drug-induced arrhythmogenicity. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Dataset/10251/193255

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Metadatos del ítem

Título: Combining pharmacokinetic and electrophysiological models for early prediction of drug-induced arrhythmogenicity
Autor: Llopis-Lorente, Jordi Baroudi, Samuel Koloskoff, Kévin Romero Pérez, Lucia Mora-Fenoll, María Teresa Basset, Matthieu Benito, Sylvain Dayan, Frederic Saiz Rodríguez, Francisco Javier Trénor Gomis, Beatriz Ana
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Centro de Investigación e Innovación en Bioingeniería - Centre de Recerca i Innovació en Bioenginyeria
Fecha difusión:
Resumen:
This repository contains the code used to generate the male and female population of models and simulate the different pharmacokinetic scenarios in Llopis-Lorente et al. (2023). Combining pharmacokinetic and electrophysiological ...[+]
Palabras clave: Pharmacokinetic modeling , Torsade de Pointes , Cardiac safety , Population of models , Sex-specific cardiotoxicity
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial (by-nc)
Ítems relacionados: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.107860
DOI: 10.4995/Dataset/10251/193255
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/101016496/EU/Simulation of Cardiac Devices & Drugs for in-silico Testing and Certification/SimCardioTest
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//PROMETEO%2F2020%2F043//MODELOS IN-SILICO MULTI-FISICOS Y MULTI-ESCALA DEL CORAZON PARA EL DESARROLLO DE NUEVOS METODOS DE PREVENCION, DIAGNOSTICO Y TRATAMIENTO EN MEDICINA PERSONALIZADA (HEART IN-SILICO MODELS)/
info:eu-repo/grantAgreement/MCIU//FPU18%2F01659/
Tipo: Dataset

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