【課題】患者の遺伝子情報、患者の非遺伝的宿主因子、及び候補薬物特性を組み合わせて薬物投薬量及び化合物選択を最適化して個別化する方法を提供する。
【解決手段】本発明は、個々の患者に対する投薬計画又は化合物選択を目標とする集団モデル、方法、及びアルゴリズムであり、関連の１つ以上の化合物に対する薬剤代謝酵素をコードする遺伝子の遺伝子型情報を組み入れた集団モデルを利用する。本方法により、薬剤代謝酵素、特にチトクロムＰ４５０遺伝子をコードする１つ又はそれよりも多くの遺伝子に対する遺伝子型情報を患者データと統合することができ、遺伝子型情報と、１つ又はそれよりも多くの化合物が１つ又はそれよりも多くの薬剤代謝酵素に及ぼす効果とを統合することができる。本方法は、患者から得られる薬剤代謝データを個々の患者に対して関連の化合物の投薬量計画推奨を生成する処理に反復的にフィードバックすることを可能にする。 （もっと読む）

【課題】患者の遺伝子情報、患者の非遺伝的宿主因子、及び候補薬物特性を組み合わせて薬物投薬量及び化合物選択を最適化して個別化する方法を提供する。
【解決手段】本発明は、個々の患者に対する投薬計画又は化合物選択を目標とする集団モデル、方法、及びアルゴリズムであり、関連の１つ以上の化合物に対する薬剤代謝酵素をコードする遺伝子の遺伝子型情報を組み入れた集団モデルを利用する。本方法により、薬剤代謝酵素、特にチトクロムＰ４５０遺伝子をコードする１つ又はそれよりも多くの遺伝子に対する遺伝子型情報を患者データと統合することができ、遺伝子型情報と、１つ又はそれよりも多くの化合物が１つ又はそれよりも多くの薬剤代謝酵素に及ぼす効果とを統合することができる。本方法は、患者から得られる薬剤代謝データを個々の患者に対して関連の化合物の投薬量計画推奨を生成する処理に反復的にフィードバックすることを可能にする。 （もっと読む）

【課題】患者の遺伝子情報、患者の非遺伝的宿主因子、及び候補薬物特性を組み合わせて薬物投薬量及び化合物選択を最適化して個別化する方法を提供する。
【解決手段】個々の患者に対する投薬計画又は化合物選択を目標とする集団モデル、方法、及びアルゴリズム。本発明の方法及びアルゴリズムは、関連の１つ又はそれよりも多くの化合物に対する薬剤代謝酵素をコードする遺伝子の遺伝子型情報を組み入れた集団モデルを利用する。本方法により、薬剤代謝酵素、特にチトクロムＰ４５０遺伝子をコードする１つ又はそれよりも多くの遺伝子に対する遺伝子型情報を患者データと統合することができる。本方法により、遺伝子型情報と、１つ又はそれよりも多くの化合物が１つ又はそれよりも多くの薬剤代謝酵素に及ぼす効果とを統合することができる。本方法は、患者から得られる薬剤代謝データを個々の患者に対して関連の化合物の投薬量計画推奨を生成する処理に反復的にフィードバックすることを可能にする。 （もっと読む）