【摘 要】
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他克莫司是实体器官移植中预防移植排斥反应的关键免疫抑制药，但其治疗指数窄，个体间和个体内的生物利用度存在显著差异。剂量不足会增加急性排斥反应的风险，过度暴露会增加药物不良反应发生率。因此，需要给予患者个体化精准治疗。然而，单纯依据治疗药物浓度监测进行个体化给药存在一定的局限性。机器学习可以根据已有数据学习，自动构建复杂关系的计算模型，具有高效率、高准确性的特点。机器学习因其处理大型复杂数据集的能力
【机 构】
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上海交通大学医学院附属瑞金医院药剂科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（81973387）；
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他克莫司是实体器官移植中预防移植排斥反应的关键免疫抑制药，但其治疗指数窄，个体间和个体内的生物利用度存在显著差异。剂量不足会增加急性排斥反应的风险，过度暴露会增加药物不良反应发生率。因此，需要给予患者个体化精准治疗。然而，单纯依据治疗药物浓度监测进行个体化给药存在一定的局限性。机器学习可以根据已有数据学习，自动构建复杂关系的计算模型，具有高效率、高准确性的特点。机器学习因其处理大型复杂数据集的能力而越来越多地用于药物血药浓度预测。本文主要就机器学习在移植患者他克莫司个体化精准用药中的应用进行综述。
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