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出版者:Taylor & Francis

作者:Not Available (NA)

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2007-7

价格:$ 293.74

装帧:HRD

isbn号码:9780849333774

丛书系列:

图书标签:

• 心血管
• 分子影像
• 医学影像
• 核医学
• PET/CT
• MRI
• 诊断
• 疾病
• 生物医学工程
• 血管

临床医学前沿：精准诊断与个体化治疗的未来 图书名称：临床医学前沿：精准诊断与个体化治疗的未来 内容简介： 本书全面深入地探讨了当代临床医学领域最激动人心且影响深远的变革——精准诊断与个体化治疗的理论基础、技术发展、临床应用及其未来展望。我们正处在一个医疗范式转型的关键时期，传统上基于症状和平均人群反应的治疗模式正逐步被基于个体分子特征和生物标志物的精准医疗所取代。本书旨在为临床医生、研究人员、生物医学工程师以及对未来医疗感兴趣的专业人士，提供一个系统、前沿且富有洞察力的知识框架。 第一部分：精准医学的理论基石与分子基础 本部分首先阐述了精准医学的哲学起源与核心概念，强调从“一刀切”到“量体裁衣”的思维转变。 第一章：从循证医学到精准医学的演进。 详细剖析了循证医学（EBM）的局限性，尤其是在解释个体间治疗反应差异方面遇到的瓶颈。本章重点讨论了如何整合基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多组学数据，构建更加精细的疾病分型体系。我们深入探讨了表型与基因型之间的复杂关联，特别是在慢性病如糖尿病、高血压和神经退行性疾病中的表现。 第二章：基因组学在疾病诊断中的革命性应用。 聚焦于下一代测序（NGS）技术，包括全外显子组测序（WES）和全基因组测序（WGS）的临床应用。内容涵盖遗传风险评分（PRS）的构建与验证，以及如何利用体细胞突变分析指导肿瘤的靶向治疗选择。此外，我们还详细介绍了无创产前检测（NIPT）和循环肿瘤DNA（ctDNA）在癌症早期筛查和预后判断中的突破性进展。本章特别强调了遗传咨询在临床实践中的伦理考量和实施规范。 第三章：蛋白质组学与代谢组学：揭示疾病的动态窗口。 蛋白质作为生命活动的直接执行者，其表达谱和修饰状态是疾病发生发展的关键信息载体。本章介绍了先进的质谱技术在蛋白质组学研究中的应用，包括磷酸化蛋白质组和泛素化蛋白质组对信号通路调控的解析。代谢组学部分则侧重于阐释细胞内代谢重编程，如何作为疾病（如脂肪肝、代谢综合征）的早期生物标志物和治疗靶点。我们探讨了代谢流分析如何帮助理解药物代谢的个体差异。 第二部分：尖端诊断技术与生物标志物的开发 本部分深入技术层面，探讨实现精准诊断的关键工具及其在临床转化中的挑战。 第四章：先进医学影像技术在分子水平的突破。 虽然本书侧重于非心血管疾病领域，但本章探讨了多模态医学影像融合技术在肿瘤负荷评估、炎症反应监测中的应用。例如，正电子发射断层扫描（PET）分子探针的设计与优化，如何实现对特定受体或代谢活动的活体、非侵入性定量测量。我们讨论了人工智能（AI）在医学影像分析中的深度学习应用，如何提高病灶检测的灵敏度和特异性，实现自动化定量分析。 第五章：液体活检：从组织到血液的诊断革命。 液体活检是精准诊断领域最快速发展的方向之一。本章详细介绍了循环肿瘤细胞（CTCs）、外泌体（Exosomes）及其携带的核酸、蛋白质和脂质的捕获、分离和高通量分析技术。内容覆盖了液体活检在监测治疗应答、早期复发预测和耐药性检测中的独特优势，并对比了其与传统组织活检的优劣。 第六章：生物标志物的验证、标准化与临床验证。 任何分子发现要成为临床工具，必须经过严格的验证流程。本章系统介绍了生物标志物的发现、验证和临床验证的阶段（Discovery, Validation, Clinical Utility）。我们重点讨论了生物标志物检测平台的标准化、质量控制（QC）体系的建立，以及如何设计前瞻性临床试验来确定标志物的临床效用（Clinical Utility）。 第三部分：个体化治疗策略的构建与实施 精准医学的核心目标是实现“对的患者，在对的时间，给予对的治疗”。本部分聚焦于如何将分子信息转化为个体化的治疗方案。 第七章：药代基因组学（Pharmacogenomics）：优化药物选择与剂量。 药代基因组学是实现药物个体化给药的关键。本章详细列举了影响常见药物代谢和疗效的关键基因位点（如CYP450酶、VKORC1、HLA等）。我们提供了基于基因检测结果指导抗抑郁药、抗凝剂、免疫抑制剂等药物选择和剂量的实用指南，旨在最大化疗效、最小化毒副作用。 第八章：免疫疗法与细胞治疗的个体化设计。 在肿瘤免疫治疗时代，患者对检查点抑制剂（CPIs）的反应差异巨大。本章深入探讨了预测免疫检查点阻断疗效的分子标志物，如肿瘤突变负荷（TMB）、微卫星不稳定性（MSI）和T细胞浸润特征。此外，我们还探讨了基于患者肿瘤抗原图谱设计个性化新抗原疫苗（Neoantigen Vaccines）和嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法的最新进展，特别是在实体瘤中的挑战与机遇。 第九章：大数据、机器学习与临床决策支持系统（CDSS）。 海量的组学数据、电子健康记录（EHRs）和影像数据，只有通过先进的计算方法才能发挥价值。本章介绍了机器学习和深度学习模型在疾病风险预测、预后分层以及复杂治疗方案优化中的应用。重点讨论了如何构建可靠、可解释的临床决策支持系统，帮助医生整合多源异构数据，实现基于证据的、个体化的治疗决策。 第十章：精准医学的伦理、法律与社会影响（ELSI）。 随着基因信息和生物数据的广泛使用，伦理和隐私问题日益突出。本章讨论了基因数据安全、知情同意的复杂性、基因歧视的风险，以及如何确保精准医疗成果的公平可及性，避免加剧医疗不平等。 结语：通往未来医疗的蓝图 本书最后总结了精准诊断与个体化治疗从研究走向大规模临床实践的路线图，强调跨学科合作（如临床医生、生物信息学家、药剂师的紧密协作）的重要性，并展望了合成生物学和器官芯片技术在未来药物筛选和疾病建模中的革命性潜力。 本书内容严谨、信息密度高，是理解和应用现代临床医学前沿技术的权威参考资料。

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