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使用網絡統合分析法評估第二、三代抗癲癇藥品於局部癲癇輔助治療之自殺風險

為了解決levetiracetam機轉sv2a的問題，作者秦禮萱 這樣論述：

研究背景:抗癲癇藥物的使用長期被認為與自殺事件有關，但礙於多樣的風險因子與研究方法，即使將研究族群聚焦於癲癇甚至特定高自殺風險癲癇患者亦未有長期一致的結論。本研究嘗試限縮探討範圍，以台灣可取得之第二、三代抗癲癇藥品為限，評估局部癲癇患者使用不同輔助藥品之自殺相關不良事件的風險，並依結果推論選用不同輔助藥品是否會影響相關結果。研究方法:本研究藉由PubMed、Embase、MEDLINE、Cochrane Central Register of Controlled Trials和ClinicalTrials.gov等資料庫，搜尋2021年2月28日前發表之隨機對照試驗研究。英文發表之局部癲癇

患者試驗將被納入，摻有新生兒或嬰兒等族群、僅比較同成分之不同劑型或頻次、非平行設計之試驗皆被排除在外。接著以Risk of Bias 2.0版工具評讀文獻後再萃取數據進行網絡統合分析。本研究共有五項結局:「任何自殺相關不良事件」、「自殺意念或傾向」、「自殺行為」、「自殺相關不良事件導致停止、減少試驗用藥或退出試驗」以及「自殺相關嚴重不良事件」。效應量為勝算比並取95%為可信區間(credible interval, CrI)。研究結果:本研究共收納53篇有數據之文獻，受試者共13612人。分析結果顯示所有比較結果皆沒有顯著差異。與安慰劑相比，對於「任何自殺相關不良事件」，勝算比範圍從0.19

(95%CrI: 0.00-8.56; lamotrigine)至2.63 (0.00-∞; levetiracetam)、對於「自殺意念或傾向」從0.68 (0.14-3.07; topiramate)至1.61 (0.04-∞; vigabatrin)、對於「自殺行為」從0.16 (0.00-301.20; levetiracatam) 至2.50 (0.19-100.00; vigabatrin)、對於「自殺相關不良事件導致停止、減少試驗用藥或退出試驗」從0.20 (0.00-286.70; gabapentin) 至1.74 (0.24-25.00; vigabatrin)、對於「自殺

相關嚴重不良事件」從0.23 (0.01-2.72; gabapentin) 至1.75 (0.24-25.00; vigabatrin) 。即使是針對摻有精神疾患族群或抗藥性癲癇之族群，亦未於各組比較中偵測到顯著差異。不同自殺相關事件定義可能會導致不同藥品間的相對風險排序錯置，且「任何自殺相關事件」之分析結果會偏向「自殺意念或傾向」而非傾向「自殺行為」。結論與建議:癲癇患者之自殺風險高於常人，而病況控制不良與多重用藥皆為其自殺之風險因子。在必須使用輔助用藥的前提下，若能避開高自殺特性者則有助於維護患者用藥安全。但根據本研究結果，不論使用何種自殺相關事件定義，所探討之抗癲癇藥物在短期使用的情況

下並未有明顯差別。考量到自殺事件的罕見特性，以及未妥善控制病情之其他併發症風險，建議依照時下主流做法，以選用不同治療機轉、多重適應症且臨床療效反應佳者為優先考量，並搭配定期追蹤情緒以及精神狀態。

化學生物資訊學在臨床前藥物研究的應用

為了解決levetiracetam機轉sv2a的問題，作者陳貞祐 這樣論述：

化學資訊學和生物資訊學（簡稱化學生物資訊學）在藥物開發、評估過程中漸漸扮演相當重要的角色，化學生物資訊學的特質在於透過處理大量資料進行預測、分析並解釋臨床前研究的結果。在本次研究中，我們探討應用生物化學資訊學解析兩個藥學實務上需要研究探討的課題。其一，BDDCS（Biopharmaceutics Drug Disposition Classification System）分類系統是2005年由藥物動力學大師Benet氏和Wu氏所提出，為一個以轉運蛋白影響藥物分布為基礎的藥劑學分類系統，其應用包含推測小分子化合物的生體可用率（bioavailability）和預測藥物-藥物、藥物-食物在小腸

及肝臟中的交互作用。在本次研究中，我們以已上市藥物為基礎建立一個電腦演算的BDDCS分類預測模型，探討資料的收集、描述器的篩選以及演算法的選擇。所建立的最終模型包含34個相關描述器和人工神經網絡演算法（artificial neural network），其操作僅需輸入SMILES化學結構式和酸/鹼解離常數，即可預測藥物的BDDCS分類屬性，預測率達55.6%。其二，係探討應用於一種逐漸成為藥物開發的主流模式-老藥新用（drug repositioning）。此模式是從已上市藥品尋找新適應症及機轉，不僅歷時短且花費較低，基礎建構於多靶藥理學（polypharmacology）上，強調藥物在體內

應有多個作用標的，會同時對人體產生包括療效和副作用等多種影響。而Racetam類化合物是以2-pyrrolidone為骨幹的化合物，被認為具有幫助認知學習的功能，在2012年的發明專利中則報導這類藥物的piracetam和levetiracetam具有抗癌效果。本次研究中我們探討如何以網絡連結分析策略找出Racetam類化合物可能的抗癌機制，透過化學和生物相關資料庫（如PubChem、SEA、ChEMBL），連結分析Racetams相關作用標的，經此發現Racetam類化合物可能會透過作用在TGF- （transforming growth factor-beta） 和Wnt路徑而產生抗癌作

用。此項推論並經由實驗，驗證此兩條途徑上的腫瘤抑制基因確有因藥物作用而上調，因此確證本研究分析的正確。