具体描述
本书介绍了中药高级工必备的中医学、中药学、方剂与中成药方面的基础知识；记载383味中药材的性能、应用（其中重点介绍200味），及190种方剂、中成药（其中重点介绍126种）。适合高职中药类专业教学使用，也可作为中药企业员工培训教材。
现代药物化学：分子设计与合成前沿 本书聚焦于当代药物化学领域的核心理论、创新方法及其在药物研发中的实际应用，旨在为化学、药学、生物学及相关交叉学科的研究人员、教师和高年级学生提供一本系统、深入且紧跟前沿的参考著作。 本书结构严谨，内容涵盖了从分子层面的药物-靶点相互作用机制解析，到宏观尺度的药物筛选、优化和临床前研究的完整链条。我们力求在阐述经典药物化学原理的同时，重点介绍近年来取得突破性进展的新技术、新概念，特别是与计算化学、人工智能辅助设计（AI-driven Drug Design）深度融合的前沿方向。 --- 第一部分：药物化学的理论基石与分子认识 本部分奠定了理解药物分子如何发挥作用的理论基础。 第一章：药物与生物靶点的相互作用原理 分子识别的物理化学基础： 详细阐述氢键、范德华力、离子键、疏水作用在药物结合中的相对贡献与定量评估。 构象分析与柔性： 探讨药物分子和小分子配体在溶液和结合态下的构象变化，引入“诱导契合”（Induced Fit）和“锁定”（Locking）模型。 药效团模型（Pharmacophore Modeling）： 从几何和电子特性描述符出发，构建高精度的药效团模型，用于虚拟筛选和活性预测。 定量结构-活性关系 (QSAR) 进阶： 深入探讨2D-QSAR（如Hansch分析、Free-Wilson模型）和3D-QSAR（如CoMFA, CoMSIA）的构建、验证和应用，特别是三维描述符的计算方法。 第二章：药物代谢与药代动力学（DMPK）的结构基础 吸收、分布、代谢与排泄 (ADME) 的分子机制： 从转运蛋白（如P-gp）、酶（如细胞色素P450家族）的底物特异性角度，解析分子结构对药代动力学参数的影响。 生物转化反应与活性代谢物的预测： 重点讨论氧化、还原、水解、偶联等主要代谢途径，以及如何通过结构修饰降低不可预测的毒性代谢物生成。 血脑屏障（BBB）穿透的结构要求： 深入分析脂溶性、极性表面积（PSA）、分子量等关键参数对CNS药物设计的影响。 --- 第二部分：创新药物设计策略与技术 本部分侧重于现代药物化学家在发现和优化先导化合物时所采用的先进技术和策略。 第三章：基于结构的药物设计 (SBDD) 深入 蛋白质晶体学与冷冻电镜（Cryo-EM）数据解读： 如何将高分辨率结构信息转化为可操作的分子设计信息。 分子对接（Molecular Docking）的算法与局限性： 涵盖评分函数（Scoring Functions）的最新发展，如基于物理、基于知识和混合型评分函数的比较。 分子动力学模拟（MD Simulation）在优化中的应用： 如何利用MD模拟评估配体-受体复合物的稳定性、考察配体结合的自由能微扰（FEP）计算。 空腔识别与“未被充分利用的空间” (UPS) 策略： 识别靶点中未被现有配体占据的区域，指导结构优化。 第四章：组合化学与高通量合成方法 固相合成技术在库构建中的应用： 从Merrifield合成到多组分反应（MCRs）在药物发现中的集成。 片段基础药物设计 (FBDD) 的核心流程： 详细介绍片段筛选（如NMR, SPR, X射线筛选）、片段连接（Linking）和片段生长（Growing）的策略。 靶向共价抑制剂的设计： 阐述如何选择合适的亲电基团（如丙烯酰胺、炔基等）与特定半胱氨酸残基形成稳定共价键，并控制反应活性。 第五章：PROTACs与靶向蛋白降解（TPD）技术 PROTACs（靶向嵌合分子）的分子结构要求： 深入剖析其三大组分——靶蛋白配体、E3连接酶配体和连接子（Linker）的设计原则。 连接子的优化： 探讨不同长度、柔性和拓扑结构的连接子对招募复合物（三元复合物）形成和蛋白降解效率的影响。 新型降解技术： 介绍分子胶（Molecular Glues）的作用机制，以及靶向泛素化系统的新兴策略。 --- 第三部分：药物分子优化与前沿挑战 本部分关注如何将有希望的先导化合物转化为具有临床潜力的候选药物，并探讨新兴的药物类型。 第六章：先导化合物的优化与成药性改进 类药性（Drug-Likeness）的超越： 除了Lipinski五原则，探讨Veber规则、Oprea的拓扑分子学特征等现代成药性指标。 生物电子等排体替换策略： 针对高代谢位点、不良溶解度或毒性基团的系统性替代方案（如含氟替代、非经典生物电子等排体）。 晶型筛选与盐型选择： 阐述药物分子固态性质对生物利用度的决定性影响，以及共晶体（Cocrystal）技术在解决溶解度问题中的应用。 第七章：天然产物与多肽类药物的化学修饰 半合成策略在复杂天然产物优化中的角色： 以萜类、生物碱为例，说明如何利用化学方法改善其选择性或药代动力学特性。 多肽药物的化学稳定化： 讨论肽键的修饰（如D-氨基酸引入、环化、N-甲基化）以抵抗肽酶降解，提高口服生物利用度。 抗体偶联药物（ADCs）的连接化学： 详细介绍连接子在ADC中的重要性，包括可裂解和不可裂解连接子的化学选择及其对药物释放的影响。 第八章：计算化学与人工智能在药物研发中的前瞻应用 深度学习在分子生成中的突破： 介绍生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在从头设计（De Novo Design）新颖骨架结构的应用。 高维数据的处理与多目标优化： 如何利用机器学习模型同时优化多个相互竞争的性质（如活性、选择性、毒性预测）。 化学空间（Chemical Space）的探索与导航： 利用图论和拓扑分析方法，指导合成化学家高效地探索具有潜力的化学区域。 全书综合运用了大量实际案例，涵盖了抗癌药、抗感染药、中枢神经系统药物等多个治疗领域的最新研发进展，确保内容具有高度的实践指导意义和学术前沿性。
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