ИЗУЧЕНИЕ НОВЫХ СВОЙСТВ ИЗВЕСТНЫХ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ. СООБЩЕНИЕ I. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ, ПОЛУЧЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ НОВЫХ ДЕЗАГРЕГАНТОВ НА ОСНОВЕ ИЗВЕСТНЫХ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Среди методов поиска лекарственных препаратов особое место занимает изучение новых областей применения известных лекарственных препаратов. Преимуществом данного подхода является существенная экономия ресурсов, поскольку известные препараты хорошо изучены и изменение области их применения не требует широких исследований, сопровождающих внедрение на фармацевтический рынок новых веществ. В настоящей работе показано расширение области применения известных препаратов на примере поиска перспективных дезагрегантов в ряду известных лекарственных препаратов с использованием методов молекулярного моделирования, квантовой химии и многомерного статистического анализа.

Об авторах

Андрей Владимирович Погребняк

Пятигорский медико-фармацевтический институт – филиал ГБОУ ВПО ВолгГМУ Минздрава России

Email: pspa2007@yandex.ru
кандидат фармацевтических наук, доктор химических наук, заведующий отделом информационных технологий г. Пятигорск

Список литературы

  1. Стенограмма выступления министра здравоохранения и социального развития РФ Голиковой Т.А. на заседании Президиума Правительства Российской Федерации 10.02.2011 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://premier.gov.ru/events/news/14116/. – Загл. с экрана.
  2. Лошаков Л.А. Система международных и национальных непатентованных названий лекарственных средств // Вестн. Росздравнадзора. – 2008. – №6. – С. 31-33.
  3. Михайлова Д.О. Государственная политика в сфере лекарственного обеспечения. Форум «Национальная лекарственная политика» 10 декабря 2010 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.minzdravsoc.ru/events/pharmaconference/Doklady_na_plenarnoj_sessii_D.O._Mihajlova_Gosudarstvennaya_politika_v_sfere_lekarstvennogo_obespecheniya.pdf. – Загл. с экрана.
  4. Расчетные методы конформационного анализа углеводов / А.Г. Гербст и соавт. // Биоорганич. химия. – 2007. – Т.33, №1. – С. 28-43.
  5. Dragon: software for the calculation molecular descriptors. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.talete.mi.it/products/dragon_ description.htm. – Загл. с экрана.
  6. HyperChem Professional - official website [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.hyper.com/?tabid=360. – Загл. с экрана.
  7. Johnson, M.A. Concepts and applications of molecular similarity / M.A. Johnson, G.M. Maggiora. – NY: Wiley, 1990. – 393 p.
  8. MacQueen J.B. Some Methods for Classification and Analysis of MultiVariate Observations. – Berkeley, Califonia: Univ. California Press, 1967. – Vol. 1. – 325 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Погребняк А.В., 2013

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».