Model Predictive Control for Optimal Anti-HIV Drug Administration
Model Predictive Control for Optimal Anti-HIV Drug Administration
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最佳抗 HIV 药物给药的模型预测控制
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Effati
中科院分区：
文献类型：
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作者：
H. Zarei;A. Kamyad;S. Effati
本文将模型预测控制（MPC）策略应用于人类免疫缺陷病毒感染的控制，最终目标是实施最佳连续治疗和最佳结构化治疗中断方案。本文提出的 MPC 算法使用微分方程组，其中包括免疫反应模型。多药治疗采用高效抗逆转录病毒治疗（HAART）中常用的药物，即逆转录酶抑制剂和蛋白酶抑制剂抗HIV药物。正如模型所建议的，由所提出的算法设计的医疗方案诱导对病毒的免疫控制，而不需要继续治疗。模拟研究表明，所提出的方法提供了一个临床上可实施的框架，用于计算中断时间表，该框架对由于测量和患者变化引起的错误具有鲁棒性。
In this paper, model predictive control (MPC) strategies are applied to the control of human immunodeflciency virus infection, with the flnal goal of implementing optimal continuous therapy and optimal structured treatment interruptions protocol. The MPC algorithms proposed in this paper use a system of difierential equations including a model for an immune response. The multidrug therapies use the commonly used drugs in highly active antiretroviral therapy (HAART), i.e., reverse transcriptase inhibitor and protease inhibitor anti-HIV drugs. The medical protocols designed by the proposed algorithms induce immune control of the virus without the need for continued treatment, as suggested by the models. Simulation studies show that the proposed methods provide a clinically implementable framework for calculating interruption schedules that are robust to errors due to measurement and patient variations.
影响因子：
2
作者：
Zurakowski, R;Teel, AR
通讯作者：
Teel, AR
影响因子：
56.9
作者：
Wong, JK;Hezareh, M;Richman, DD
通讯作者：
Richman, DD
影响因子：
56.9
作者：
Finzi, D;Hermankova, M;Siliciano, RF
通讯作者：
Siliciano, RF