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Classification of drug‐induced hERG potassium‐channel block from electrocardiographic T‐wave features using artificial neural networks

机译:使用人工神经网络从心电图T波特征分类药物诱导的hERG钾通道阻滞

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摘要

Human ether‐à‐go‐go‐related gene ( ) potassium‐channel block represents a harmful side effect of drug therapy that may cause torsade de pointes (TdP). Analysis of ventricular repolarization through electrocardiographic T‐wave features represents a noninvasive way to accurately evaluate the TdP risk in drug‐safety studies. This study proposes an artificial neural network ( ) for noninvasive electrocardiography‐based classification of the potassium‐channel block.
机译:人源与去往相关的基因()钾通道阻滞表示药物治疗的有害副作用,可能会导致扭转尖峰(TdP)。通过心电图T波特征分析心室复极是一种在药物安全性研究中准确评估TdP风险的无创方法。这项研究提出了一种人工神经网络(),用于基于非侵入性心电图的钾通道传导阻滞分类。

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