In diesem Kurs und dieser Vorlesung werden wichtige Theorien, Werkzeuge und Methoden der Biologie vorgestellt. Unsere Gruppe war für das Teilmodul pharmakokinetische Modellierung verantwortlich; Informationen und Material sind verfügbar unter https://matthiaskoenig.github.io/dhpe-pkpd/.

Pharmakokinetische Modellierung ist die Untersuchung, wie Arzneimittel im Körper resorbiert, verteilt, metabolisiert und ausgeschieden werden. Der Kurs zur pharmakokinetischen Modellierung behandelt Themen wie pharmakokinetische Prinzipien, Arzneimittelverteilung, Clearance und Elimination sowie die Faktoren, die diese Prozesse beeinflussen. Studierende lernen verschiedene Modelle kennen, die zur Beschreibung der Pharmakokinetik verwendet werden, etwa Kompartimentmodelle und physiologiebasierte pharmakokinetische Modelle, sowie deren Einsatz zur Vorhersage von Arzneimittelkonzentrationen und zur Optimierung von Dosierungsschemata. Weitere Themen können Pharmakodynamik, Arzneimittelinteraktionen sowie die Anwendung der pharmakokinetischen Modellierung in der Arzneimittelentwicklung und der klinischen Praxis umfassen. Insgesamt vermittelt ein Kurs zur pharmakokinetischen Modellierung Studierenden ein umfassendes Verständnis der Prinzipien und Techniken zur Beschreibung der Bewegung von Arzneimitteln durch den Körper und wie dieses Wissen zur Verbesserung der Arzneimitteltherapie angewendet werden kann.

In diesem Kurs und dieser Vorlesung werden wichtige Theorien, Werkzeuge und Methoden der Biologie vorgestellt. Unsere Gruppe war für das Teilmodul pharmakokinetische Modellierung verantwortlich; Informationen und Material sind verfügbar unter https://github.com/matthiaskoenig/course-pharmacokinetic-modelling.

Pharmakokinetische Modellierung ist die Untersuchung, wie Arzneimittel im Körper resorbiert, verteilt, metabolisiert und ausgeschieden werden. Der Kurs zur pharmakokinetischen Modellierung wird Themen wie pharmakokinetische Prinzipien, Arzneimittelverteilung, Clearance und Elimination sowie die Faktoren, die diese Prozesse beeinflussen, behandeln. Studierende lernen verschiedene Modelle kennen, die zur Beschreibung der Pharmakokinetik verwendet werden, etwa Kompartimentmodelle und physiologiebasierte pharmakokinetische Modelle, sowie deren Einsatz zur Vorhersage von Arzneimittelkonzentrationen und zur Optimierung von Dosierungsschemata. Weitere Themen, die behandelt werden könnten, sind Pharmakodynamik, Arzneimittelinteraktionen sowie die Anwendung der pharmakokinetischen Modellierung in der Arzneimittelentwicklung und der klinischen Praxis. Insgesamt vermittelt ein Kurs zur pharmakokinetischen Modellierung Studierenden ein umfassendes Verständnis der Prinzipien und Techniken zur Beschreibung der Bewegung von Arzneimitteln durch den Körper und wie dieses Wissen zur Verbesserung der Arzneimitteltherapie angewendet werden kann.

Das Verständnis der Pharmakokinetik eines Arzneimittels - wie es vom Körper resorbiert, verteilt, metabolisiert und ausgeschieden wird - und seiner Pharmakodynamik - wie es den Körper beeinflusst - ist eine zentrale Herausforderung bei der Behandlung von Menschen. Angiotensin-Converting-Enzym(ACE)-Hemmer und Diuretika sind zwei Arzneimittelklassen, die zur Behandlung von Bluthochdruck eingesetzt werden. Beide gehören aufgrund der hohen Prävalenz von Bluthochdruck in einer alternden Gesellschaft zu den am häufigsten verschriebenen Arzneimitteln.

In dieser X-Student Research Group entwickeln wir physiologiebasierte pharmakokinetische Modelle des Diuretikums Hydrochlorothiazid und des ACE-Hemmers Lisinopril. Der methodische Ansatz ist eine Kombination aus Vorlesungen, Tutorien und praktischer Arbeit der Studierenden. Das Forschungsprojekt richtet sich an Studierende mit einem MINT-Hintergrund (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik), einschließlich Studierender der Biologie, Informatik und Medizin. Grundlegende Programmierkenntnisse in Python sind erforderlich.

Mit den X-Student Research Groups fördert die Berlin University Alliance Forschungsteams aus Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern sowie Studierenden. Ziel ist es, Studierende in aktuelle Forschungsprojekte der Allianzpartner einzubinden und ihnen zu ermöglichen, bereits während des Studiums an (Spitzen-)Forschung teilzunehmen.

In diesem Kurs und dieser Vorlesung werden wichtige Theorien, Werkzeuge und Methoden der Biologie vorgestellt. Unsere Gruppe war für das Teilmodul pharmakokinetische Modellierung verantwortlich; Informationen und Material sind verfügbar unter https://github.com/matthiaskoenig/course-pharmacokinetic-modelling.

Pharmakokinetische Modellierung ist die Untersuchung, wie Arzneimittel im Körper resorbiert, verteilt, metabolisiert und ausgeschieden werden. Der Kurs zur pharmakokinetischen Modellierung wird Themen wie pharmakokinetische Prinzipien, Arzneimittelverteilung, Clearance und Elimination sowie die Faktoren, die diese Prozesse beeinflussen, behandeln. Studierende lernen verschiedene Modelle kennen, die zur Beschreibung der Pharmakokinetik verwendet werden, etwa Kompartimentmodelle und physiologiebasierte pharmakokinetische Modelle, sowie deren Einsatz zur Vorhersage von Arzneimittelkonzentrationen und zur Optimierung von Dosierungsschemata. Weitere Themen, die behandelt werden könnten, sind Pharmakodynamik, Arzneimittelinteraktionen sowie die Anwendung der pharmakokinetischen Modellierung in der Arzneimittelentwicklung und der klinischen Praxis. Insgesamt vermittelt ein Kurs zur pharmakokinetischen Modellierung Studierenden ein umfassendes Verständnis der Prinzipien und Techniken zur Beschreibung der Bewegung von Arzneimitteln durch den Körper und wie dieses Wissen zur Verbesserung der Arzneimitteltherapie angewendet werden kann.

Eine zentrale Herausforderung bei der Behandlung von Menschen ist das Verständnis der Pharmakokinetik eines Arzneimittels, das heißt, wie es vom Körper resorbiert, verteilt, metabolisiert und eliminiert wird, sowie der Pharmakodynamik des Arzneimittels, das heißt, wie die Substanz den Körper beeinflusst. Physiologiebasierte pharmakokinetische (PBPK-)Modelle sind Computermodelle, die die Untersuchung der Pharmakokinetik und Pharmakodynamik von Arzneimitteln in silico ermöglichen. Im Rahmen dieser X-Student Research Group entwickeln wir gemeinsam mit den Studierenden PBPK-Modelle von ACE-Hemmern. Der methodische Ansatz ist eine Kombination aus Vorlesungen, Tutorien und praktischer Arbeit der Studierenden. Das Forschungsprojekt richtet sich an maximal 15 Studierende, vorrangig mit einem MINT-Hintergrund (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik), einschließlich Studierender der Biologie, Informatik und Medizin. Grundlegende Programmierkenntnisse in Python sind erforderlich.

Mit den X-Student Research Groups fördert die Berlin University Alliance Forschungsteams aus Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern sowie Studierenden. Ziel ist es, Studierende in aktuelle Forschungsprojekte der Allianzpartner einzubinden und ihnen zu ermöglichen, bereits während des Studiums an (Spitzen-)Forschung teilzunehmen.

Die Berlin University Alliance fördert bis zu 32 X-Student Research Groups pro Jahr.

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Dieser Kurs bespricht, implementiert und analysiert wichtige Modelle der quantitativen Biologie. Der Kurs behandelt Boolesche Modelle und gewöhnliche Differentialgleichungsmodelle aus Stoffwechsel und Signalübertragung.

Dieser Kurs bespricht, implementiert und analysiert wichtige Modelle der quantitativen Biologie. Der Kurs behandelt Boolesche Modelle und gewöhnliche Differentialgleichungsmodelle aus Stoffwechsel und Signalübertragung.

Dieser Kurs führt in Modelle zellulärer Prozesse ein, implementiert und analysiert sie. Die Vorlesung behandelt constraint-basierte Modelle, Boolesche Modelle und gewöhnliche Differentialgleichungsmodelle aus Stoffwechsel und Signalübertragung. Methoden wie Parameteroptimierung, stochastische Modelle und Sensitivitätsanalyse werden vorgestellt.

Dieser Kurs bespricht, implementiert und analysiert wichtige Modelle der quantitativen Biologie. Der Kurs behandelt Boolesche Modelle und gewöhnliche Differentialgleichungsmodelle aus Stoffwechsel und Signalübertragung.

Dieser Kurs bespricht, implementiert und analysiert wichtige Modelle der quantitativen Biologie. Der Kurs behandelt Boolesche Modelle und gewöhnliche Differentialgleichungsmodelle aus Stoffwechsel und Signalübertragung.