具体描述
为了配合三年制护理、助产等专业国家规划教材《药物学基础》的教学，在卫生部教材办公室的统一部署和指导下，由《药物学基础》教材编写组徐红副教授等组织编写了这相《药物学基础学习指导》，作为配套教材，供师生教学之用。
该书从章节顺序到具体药物内容，均以《药物学基础》为依据，充分体现了配套的原则，其中学习指导内容是教材中因受篇幅所限制没在交待清楚的疑难问题，涉及基础医学和临床医学各学科有关新进展、新理论等，目的是为了师生教学更实用。习题部分设有A1和A2型选择题、填空题、名词解释、问答题四种通用题型及处方分析。题量适中，难易适度，重点突出，每章节之后附有答案，以便核对，最后附两套综合测试卷及答案，供学生总复习时自测之用。
好的，这是一份详细的、不涉及《药物学基础学习指导》一书内容的图书简介，旨在引导读者了解其他相关领域的知识体系。 --- 领略药学领域的广阔图景：从分子机制到临床实践的深度探索 本书系（此处应替换为具体书名，为满足您的要求，我们在此假设一个广义的、不指向您指定书籍的替代名称，例如：《药理学前沿与创新治疗策略》），旨在为药学、医学及相关生命科学领域的学习者和研究人员提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识框架。本书摒弃了对基础概念的重复性罗列，而是将焦点集中于当代药物研发的核心挑战、最新技术突破以及对复杂疾病的精准干预策略上。 第一部分：药物作用的分子与细胞基础重构 本部分彻底革新了对药物作用靶点理解的传统视角。我们不再仅仅停留在受体结合的静态模型上，而是深入探讨了药物与靶点相互作用的动态调控机制。 一、新兴信号转导通路解析： 详细阐述了近年来新发现的细胞内信号通路，例如长链非编码RNA（lncRNA）和环状RNA（circRNA）在药物反应中的调控作用。探讨了这些分子如何影响基因表达，进而改变细胞对治疗药物的敏感性或耐受性。内容涵盖了这些非编码分子在癌症、神经退行性疾病及自身免疫病中的关键地位，并分析了针对这些新靶点的潜在药物设计方向。 二、蛋白质组学与药物靶点鉴定： 本章重点介绍了高通量蛋白质组学技术（如质谱分析、亲和纯化技术）在“去靶点（Off-target）”效应研究中的应用。我们剖析了药物如何在非预期蛋白质上产生作用，这不仅是理解药物毒性的关键，也是发现新适应症（老药新用）的重要途径。讨论了结构生物学（如冷冻电镜Cryo-EM）如何揭示复杂膜蛋白受体在脂质双分子层中的构象变化，为设计更具选择性的激动剂或拮抗剂提供结构基础。 三、药代动力学的高级建模： 传统的ADME（吸收、分布、代谢、排泄）描述被升级为系统药代动力学/药效学（PK/PD）模型。本书详细介绍了生理基础药代动力学（PBPK）模型的构建原理，如何利用个体生理参数（如器官血流、酶活性）来预测药物在不同人群（如儿童、老年人、肝肾功能不全者）体内的浓度-时间曲线，从而指导精准剂量制定，显著减少临床试验中的盲目性。 第二部分：创新药物递送系统与制剂工程 制剂学已不再局限于简单的辅料选择，而是进化为高度精密的纳米工程学分支。本部分聚焦于如何克服生物屏障，实现药物的靶向输送。 一、纳米药物的理性设计： 深入探讨了不同类型的纳米载体——包括脂质纳米粒（LNP）、聚合物胶束和无机纳米颗粒——的设计原理及其在肿瘤微环境（TME）中的行为。重点分析了颗粒大小、表面电荷和表面修饰（如PEG化）如何影响靶向效率、体内循环时间以及穿透实体瘤的深度。此外，专门辟章讨论了mRNA疫苗和基因治疗递送系统中LNP的构建与优化，强调了其在核酸药物递送中的核心地位。 二、跨越血脑屏障（BBB）的策略： 鉴于中枢神经系统药物研发的巨大挑战，本章集中讨论了多学科交叉的解决方案。内容包括：利用受体介导的内吞机制（如转铁蛋白受体）、纳米载体的表面功能化以模仿内源性配体，以及聚焦超声（FUS）辅助的暂时性BBB通透性增强技术。对这些方法在阿尔茨海默病和帕金森病治疗中的潜力进行了批判性评估。 三、智能响应性药物系统： 阐述了“智能”制剂的设计理念，即药物在特定刺激下（如pH值变化、还原环境、特定酶或光照）才释放活性成分。详细分析了光动力疗法（PDT）和光热疗法（PTT）中新型光敏剂的合成与体内激活机制，以及如何利用磁场或超声波进行远程控制释放。 第三部分：从靶点验证到临床转化的前沿技术 本部分关注现代药物研发流程中，如何利用尖端技术加速和优化新药的发现过程，特别是针对传统“不可成药”靶点。 一、PROTACs与靶向蛋白降解技术： 详细介绍了蛋白水解靶向嵌合体（PROTACs）的设计逻辑，即利用E3泛素连接酶，将目标致病蛋白“标记”并引导至蛋白酶体进行降解，而非简单抑制其活性。探讨了如何优化PROTAC分子的连接臂长度、选择合适的连接酶（如VHL、CRBN）以及解决其生物利用度低下的挑战。这一部分被视为小分子药物研发范式的重大转变。 二、人工智能（AI）与计算药物发现： 介绍了AI/机器学习（ML）在药物研发流程中的实际应用。内容包括：利用深度学习模型预测化合物活性、优化先导化合物的ADMET性质、虚拟筛选大型化学库以及通过图神经网络（GNN）来理解分子间的复杂相互作用。重点剖析了AI在de novo（从头）药物设计中的突破性进展。 三、新一代抗体药物偶联物（ADCs）的优化： ADC技术是抗体药物领域的热点。本书侧重于ADC的关键组成部分——抗体、连接子和有效载荷——的最新进展。讨论了新型稳定连接子的应用（减少非特异性释放），以及如何选择更强的细胞毒性有效载荷，并探讨了双抗体偶联物（Tandem ADCs）的设计思路，旨在提高治疗指数。 第四部分：特殊治疗领域的药理学挑战 本部分着眼于当前医学界面临的最棘手疾病，并探讨了药物干预的最新策略。 一、免疫肿瘤学中的药物相互作用： 深入分析了检查点抑制剂（如PD-1/PD-L1抑制剂）的作用机制，并详细论述了联合免疫疗法的药理学基础。重点研究了免疫调节剂（如TLR激动剂、IDO抑制剂）与检查点抑制剂的协同作用机制，以及如何通过生物标志物预测患者对不同免疫疗法的反应。 二、罕见病药物研发的特殊考量： 探讨了针对孤儿药的研发策略，包括药物重定位、基因替代疗法和抗体疗法。重点分析了在患者基数极小的情况下，如何设计合理的临床试验方案，并满足监管机构对疗效和安全性的要求。 三、抗生素耐药性的药学应对： 面对日益严峻的超级细菌问题，本书介绍了几种突破耐药机制的新型抗菌策略，包括：开发新型靶点抑制剂、设计能够靶向并破坏细菌生物膜的分子，以及利用噬菌体疗法和抗生素增效剂来恢复传统抗生素的效力。 --- 本书的结构旨在引导读者从基础原理出发，逐步过渡到最前沿的实验技术和临床应用，强调跨学科的知识融合，为致力于在未来制药领域有所建树的研究人员和临床医生提供一份既广博又精深的参考指南。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有