A jelen értekezés alapjául szolgáló ex vivo vizsgálat során a HT (az adenozin DE GYTK Gyógyszerészi Kémia Tanszéken szintetizált analógja) inotrop és chronotrop hatását vizsgáltuk patkány pitvari myocardiumra. Eredményeink szerint a HT gyenge pozitív inotrop hatást váltott ki a bal és a jobb pitvaron is, amellett – ezzel összhangban – a jobb pitvaron gyenge pozitív chronotrop hatása volt. CPX (szelektív A1 adenozin receptor antagonista) jelenléte enyhén (és a statisztikai szignifikancia szintjét el nem érően) gátolta a HT inotrop és chronotrop hatásait. A HT hatásai adenozinnal könnyen áttörhetőek voltak. A fentiekből arra következtettünk, hogy a HT az A1 receptor gyenge (low-efficacy), reverzibilis, ortoszterikus, kis affinitású (low-affinity) és inverz agonistája. Emellett nem zárható ki, hogy a HT A1 receptortól független útvonalon is hat. A jelen disszertációt megalapozó in silico vizsgálatunkban a receptoriális válaszkészség módszer (RRM) különböző kivitelezési lehetőségeit hasonlítottuk össze a becslés pontossága, az eljárás precizitása (megbízhatósága) és a kivitelezés kényelme alapján. A következő regressziós lehetőségeket kombináltuk: 1.) bonyolultabb vs. egyszerűbb (de algebrailag ekvivalens) RRM modellek; 2.) logaritmikus (logcx) vs. nemlogaritmikus (cx) fő paraméter az RRM modellben; 3.) individuális (lokális) vs. egymodelles globális vs. kétmodelles globális illesztés; 4.) görbecsalád (kettőnél több összetartozó adatsor) globális regressziója esetén mindet egyszerre vs. páronkénti illesztés; 5.) hagyományos (ordinary least-squares) vs. robusztus regresszió. Eredményeink szerint: 1.) az egyszerűbb modell jobb, mint a bonyolult (még ha az egyszerűsítés elméleti szempontból kifogásolható is); 2.) a fő paramétert jobb logaritmusként (logcx) használni; 3.) az individuális illesztés a legpontosabb (emellett elég precíz), a kétmodelles globális regresszió a legprecízebb (emellett elég pontos), ugyanakkor a kétmodelles globális regresszió kényelmesebb, mint az individuális; 4.) görbecsaládok esetén a kétmodelles globális illesztés csak páronként végezve elég pontos és precíz; 5.) a hagyományos és a robusztus regresszió egyaránt megfelelő, pontos adatokhoz azonban hagyományos regressziót érdemes választani (hogy a precizitás megítélhető legyen), míg pontatlan adatoknál érdemes ellenőrzésképpen a robusztus illesztést is elvégezni. Tehát az RRM kivitelezéséhez páronkénti technikával végzett kétmodelles globális regresszió ajánlott (ellenőrzésképpen esetleg individuális regresszióval kiegészítve), a logcx-et tartalmazó egyszerűsített modell használatával, hagyományos módon (pontatlan adatok esetén robusztus illesztéssel kiegészítve).