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चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक मानव एसएलई रोगजनन की नकल करता है: ऑटोएंटीबॉडीज, इंटरफेरॉन हस्ताक्षर, ग्लोमेरुलोनेफ्राइटिस।
टीएलआर-7 एगोनिस्ट इंडक्शन विश्वसनीय, अच्छी तरह से परिभाषित कैनेटीक्स (एंटी-डीएसडीएनए, आईएफएन-α) के साथ प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य मॉडल।
मल्टी-एंडपॉइंट विश्लेषण में एंटी-डीएसडीएनए, आईएफएन-α, पूरक, किडनी हिस्टोलॉजी और ट्रांसक्रिप्टोमिक्स शामिल हैं।
आईएनडी-तैयार डेटा पैकेज अध्ययन जीएलपी सिद्धांतों के अनुसार आयोजित किए जा सकते हैं।
अनुकूलन योग्य प्रोटोकॉल खुराक अनुकूलन, संयोजन चिकित्सा, और बायोमार्कर अन्वेषण उपलब्ध है।
हमारे एनएचपी एसएलई मॉडल से प्रतिनिधि डेटा：
टीएलआर-7 एगोनिस्ट प्रेरित एनएचपी एसएलई मॉडल
• इम्यूनोमॉड्यूलेटरी दवाओं (जैविक, छोटे अणु, न्यूक्लिक एसिड चिकित्सीय) की प्रभावकारिता परीक्षण
• एसएलई और ल्यूपस नेफ्रैटिस के लिए लक्ष्य सत्यापन
• बायोमार्कर खोज और सत्यापन (एंटी-डीएसडीएनए, आईएफएन हस्ताक्षर, पूरक कारक)
• आईएनडी-सक्षम विष विज्ञान और सुरक्षा फार्माकोलॉजी अध्ययन
• कार्रवाई का तंत्र (एमओए) जांच
पैरामीटर |
विनिर्देश |
प्रजातियाँ |
सिनोमोलगस मकाक ( मकाका फासिक्युलिस ) |
प्रेरण विधि |
टीएलआर-7 एगोनिस्ट (इमिकिमॉड) सामयिक + बार-बार खुराक |
अध्ययन अवधि |
4-12 सप्ताह (समाप्ति बिंदु के आधार पर) |
मुख्य समापन बिंदु |
एंटी-डीएसडीएनए, एएनए, आईएफएन-α, पूरक सी3/सी4, किडनी हिस्टोलॉजी (एच&ई, आईएफ), आरएनए-सीक्यू |
डेटा पैकेज |
कच्चा डेटा, विश्लेषण रिपोर्ट, IHC स्लाइड, जैव सूचना विज्ञान (वैकल्पिक) |
प्रश्न: एसएलई मॉडल कैसे प्रेरित है?
ए: टीएलआर-7 एगोनिस्ट (उदाहरण के लिए, इमीकिमॉड) के बार-बार सामयिक अनुप्रयोग से, ऑटोएंटीबॉडी उत्पादन और किडनी की भागीदारी के साथ प्रणालीगत ऑटोइम्यूनिटी होती है।
प्रश्न: क्या इस मॉडल का उपयोग आईएनडी-सक्षम अध्ययन के लिए किया जा सकता है?
उत्तर: हाँ. हम जीएलपी सिद्धांतों के अनुसार अध्ययन कर सकते हैं; डेटा पैकेज नियामक प्रस्तुतियाँ (एफडीए, ईएमए) का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
प्रश्न: क्या आप अनुकूलित अध्ययन प्रोटोकॉल प्रदान करते हैं?
उत्तर: बिल्कुल. हमारी वैज्ञानिक टीम आपके दवा उम्मीदवार और एमओए के लिए प्रेरण नियम, खुराक कार्यक्रम और समापन बिंदु विश्लेषण तैयार करती है।
प्रश्न: पायलट प्रभावकारिता अध्ययन के लिए विशिष्ट समयरेखा क्या है?
ए: पायलट अध्ययन (एन=3-4/समूह) 8-10 सप्ताह में पूरा किया जा सकता है, जिसमें मॉडल प्रेरण, उपचार और प्रारंभिक डेटा विश्लेषण शामिल है।
