High-throughput Lead Optimization in Drug Discovery pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Pr I Llc

作者:Kshirsagar, Tushar 编

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2008-3

价格:$ 203.34

装帧:HRD

isbn号码:9780849372681

丛书系列:

图书标签:

药物发现
先导化合物优化
高通量筛选
药物化学
计算化学
ADMET
结构-活性关系
药物设计
组合化学
分子建模

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

This is a single source on parallel synthesis for lead optimization. The end of the previous millennium saw an explosion in the application of parallel synthesis techniques for making compounds for high-throughput screening. Over time, it became clear that more thought in the design phase of library development is necessary to generate high quality hits. More recently, the use of parallel synthesis techniques has shifted to applications beyond screening collections. Exploring the nuances of this technology, "High-Throughput Lead Optimization in Drug Discovery" describes the application of parallel synthesis to lead optimization and the design and synthesis of targeted libraries. It examines case studies that cover a range of different biological targets. Featuring real-world examples and contributions from well-known scientists, the book explores the shift to conducting parallel lead optimization in-house while outsourcing most of the screening libraries synthesis. It includes more than 15 case studies that encompass a range of biological targets for application in different therapeutic areas. The text contains examples of solid and solution-phase techniques for the synthesis of directed libraries. The chapter authors explain the design principles they used to direct the choice of templates and diversity elements. Speed up drug discovery and the hit-to-lead process. Focusing on the application of combinatorial chemistry to medicinal chemistry, this volume compiles a series of optimization projects that give you a snapshot of successes and challenges in the use of parallel synthesis for lead optimization. It explores how this technology, when applied to library design, can speed up drug discovery.

好的，这是一本关于药物研发领域中，专门探讨“高通量筛选与先导化合物优化”这一关键环节的专业书籍的简介。 --- 《药物发现中的高通量先导化合物优化：从靶点验证到临床前候选药物的系统性策略》导言：加速新药研发的基石现代药物发现正面临着前所未有的挑战：新靶点的复杂性与日俱增，而将有希望的化合物推向临床的时间窗口却日益紧缩。传统的药物筛选和优化过程往往耗时、资源密集且成功率低下。本书深入剖析了高通量筛选（HTS）技术的成熟应用及其在药物发现流程中的核心地位，并着重阐述了如何通过精密的先导化合物优化（LPO）策略，将初步确定的“命中化合物”（Hits）转化为具有成药潜力的“先导化合物”（Leads），并最终筛选出可靠的临床前候选药物（PCCs）。本书旨在为化学家、生物学家、药物设计人员以及项目经理提供一个全面、实用的框架，以整合多学科知识，优化高通量数据分析，并系统性地克服药物化学中的核心障碍，从而显著提高新药研发的效率和成功率。第一部分：高通量筛选：构建药物发现的物质基础本部分重点关注如何建立和执行高效的、信息丰富的HTS流程，这是后续优化的前提。第一章：现代高通量筛选技术概览详细介绍了当前主流的HTS技术平台，包括但不限于：基于细胞的检测系统（CBA）、基于生物化学的酶活性测定、基于受体的结合试验以及最新的基于成像和微流控技术的自动化平台。重点讨论了检测技术的鲁棒性、可扩展性与数据质量控制，强调了“假阳性”和“假阴性”的识别与消除方法。第二章：化合物库的管理与设计成功的筛选依赖于高质量的化合物库。本章深入探讨了化合物库的构建原则，包括多样性、可溶性、物化性质（如Lipinski's Rule of Five的现代演进）以及片段库（Fragment-Based Screening, FBS）的应用。讲解了如何利用结构多样性知识库（Structure-Activity Relationship, SAR）指导库的迭代和优化，确保筛选结果的生物学相关性。第三章：从“命中”到“确认”：数据处理与验证 HTS往往会产生海量数据。本章详细介绍了自动化数据分析流程，包括Z’因子评估、剂量反应曲线拟合、以及统计学显著性分析。着重讲解了初筛命中化合物的二次、三次确认实验设计，确保只有真正具有生物学效应的分子才能进入到下一阶段的优化流程。第二部分：先导化合物优化：结构与生物学特性的精细雕琢一旦确认了初级命中，优化工作便成为核心。本部分聚焦于结构优化和ADMET性质的平衡。第四章：定量构效关系（QSAR）与三维分子设计本章将QSAR模型、分子对接（Molecular Docking）和分子动力学模拟（MD Simulations）整合到优化流程中。详细阐述了如何利用3D-QSAR方法（如CoMFA, CoMSIA）来预测化合物的活性和选择性，并指导化学家进行有针对性的结构修饰，以期获得更高的亲和力。第五章：提升选择性与克服脱靶效应药物的安全性往往取决于其对靶点的选择性。本章讨论了如何设计选择性工具（如同源受体或相关酶系）来评估先导化合物的广谱活性。讲解了利用结构生物学数据（如晶体结构）进行“靶点导向的优化”，以填补活性口袋中的空隙，增强分子与目标靶点的特异性结合。第六章：药代动力学（ADME）特性的早期优化策略 “好的活性不等于好的药物。”本章是本书的重点之一，系统阐述了如何通过结构修饰来改善关键的ADME属性：口服生物利用度（BA）：如何平衡脂溶性与水溶性，解决高渗透性或高溶解度带来的挑战。代谢稳定性：识别主要的代谢位点（如CYP酶），并采用“代谢阻断”策略进行结构修饰，同时评估活性是否受损。转运与清除：讨论P-gp等药物转运体对药物在体内的分布和清除的影响，以及相应的化学设计对策。第七章：毒理学与成药性评估的整合早期引入毒理学预测是降低后期研发风险的关键。本章介绍了预测性毒性模型的应用，包括对遗传毒性（Ames test）和心血管毒性（hERG通道抑制）的虚拟筛选。阐述了如何平衡活性、ADME与毒性（即“成药性窗口”），将具有不可接受风险的化合物尽早淘汰。第三部分：集成化与前沿方法论本部分着眼于如何将HTS与LPO流程连接起来，并引入新兴的优化技术。第八章：基于片段的药物发现（FBDD）的优化整合深入探讨FBDD如何作为HTS的有力补充。讲解了如何利用高灵敏度的片段筛选（如NMR、SPR）获得低分子量、高片段质量的初始“片段”，并通过片段生长或片段连接策略，快速构建出具有良好ADME潜力的先导骨架，有效规避了HTS中常见的“大分子毒性”问题。第九章：人工智能与机器学习在优化中的应用前沿技术的应用是提升效率的关键。本章详细介绍了深度学习模型在预测化合物活性、毒性和ADMET性质方面的最新进展。讨论了如何利用生成模型（Generative Models）来设计全新的、具有高期望特性的分子结构，从而拓宽化学空间。第十章：从先导化合物到临床前候选药物（PCC）的选择标准本书的收官部分，聚焦于最终决策阶段。详细界定了PCC的入选标准，这不仅包括体内药效（Efficacy in Vivo）和初步安全性评估，还包括对长期稳定性、合成可及性以及专利布局的综合考量。提供了一套系统的“Go/No-Go”决策矩阵，以确保项目资源的有效投入。总结《药物发现中的高通量先导化合物优化》提供了一条清晰、系统化的路径，指导科研人员如何高效地驾驭现代药物发现中的复杂数据流和多维优化挑战。本书融合了计算化学、药物化学、生物学与自动化技术的前沿成果，是助力新一代创新药物研发工作者的重要参考手册。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

光看书名，就觉得这绝对是一本写给“硬核玩家”的书。在药物发现的漫长旅程中，“高通量”意味着速度与广度，“先导化合物优化”则代表着精细与深度。这本书的出现，似乎填补了市场上关于这两个关键环节系统性论述的空白。我很好奇，书中会如何处理“高通量”部分？它是否会涉及到高通量筛选（HTS）的设计原则、常用的自动化设备、以及如何进行数据清洗和初步分析？例如，如何有效避免假阳性、假阴性，如何进行统计学上的显著性判断，这些都是实际操作中非常头疼的问题。接着，“Lead Optimization”的篇幅，我更加期待。这部分往往是药物研发的“艺术”所在，需要深厚的化学功底和对生物学机制的深刻理解。书中是否会详细阐述如何通过结构修饰来提高化合物的生物活性，改善其药代动力学性质（如口服生物利用度、半衰期），降低毒副作用，以及提高其选择性，从而使其能够安全有效地作用于靶点？此外，我是否能在书中找到关于如何整合计算化学、人工智能等新兴技术来指导优化过程的章节？这本书能否提供一套从筛选到优化的完整方法论？

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，“High-throughput Lead Optimization in Drug Discovery”，透露着一种对效率和精准度的极致追求。在当今药物研发的竞争格局下，能够在短时间内发现和优化出具有潜力的药物分子，是制胜的关键。我推测，这本书的内涵一定非常丰富，它可能不仅仅是泛泛而谈，而是会深入到具体的流程和技术细节。在“高通量”方面，我期待书中能够详细阐述如何构建和维护高质量的化合物库，如何设计和执行高效的筛选实验，以及如何利用先进的分析工具来处理和解释海量的实验数据。这其中可能涉及到的内容非常多，比如不同类型的筛选技术（如酶活性筛选、细胞水平筛选、高内涵筛选等）的应用场景，以及如何利用数据挖掘和机器学习来加速阳性化合物的识别。而在“先导化合物优化”部分，我非常希望能够看到对现代药物化学优化策略的全面介绍。这包括如何系统地进行构效关系（SAR）研究，如何通过结构改造来改善药物的ADMET性质（吸收、分布、代谢、排泄、毒性），以及如何平衡药物的效力、选择性和安全性。书中是否会提供一些案例研究，展示成功的先导化合物是如何经过多轮的化学修饰和生物学评估，最终达到进入临床试验要求的？我希望这本书能成为我解决实际研发问题，或是启发新思路的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的 title 读起来就有一种“专业而强大”的气场。在当今快速发展的药物研发领域，尤其是在竞争日益激烈的靶向治疗和个性化医疗的浪潮下，“高通量”和“优化”这两个关键词的重要性不言而喻。我期待这本书能够深入浅出地讲解如何在复杂的研究环境中，有效地部署和利用高通量技术来加速药物发现的进程。这其中可能涉及到的内容非常广泛，比如自动化平台的构建、数据采集与分析的标准化流程，以及如何处理和解读海量数据以提取有价值的信息。更重要的是，“Lead Optimization”这个部分，我希望能看到对各种化学和生物学优化策略的系统性介绍。从SAR（构效关系）研究的深入解读，到ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质的预测与改进，再到如何平衡药物活性与安全性之间的微妙关系，这些都是药物研发人员日常工作中面临的巨大挑战。这本书是否会提供一些案例研究，展示成功的先导化合物是如何通过多轮迭代优化，最终克服各种障碍，进入临床试验的？我希望这本书能够为药物化学家、生物学家以及药物研发管理者提供一套清晰的思路和实用的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，一下子就勾起了我对药物发现领域那些激动人心的“淘金”时刻的联想。药物研发就像是一场与疾病的赛跑，而“高通量筛选”和“先导化合物优化”无疑是这场赛跑中最具决定性的阶段之一。能够如此聚焦于这两个核心环节的书籍，必定蕴含着丰富的经验和深刻的洞见。我猜想，它可能不仅仅是理论的堆砌，更会包含大量的实操指导。想想看，一个成功的药物分子，背后往往是无数次的实验、无数次的失败，以及最终的灵光乍现。这本书是否会详细解析如何设计高效的高通量筛选策略，如何构建大规模的化合物库，以及如何从海量的阳性结果中，迅速辨别出真正有潜力的先导化合物？而且，“优化”这个词更是点睛之笔，它意味着对最初发现的化合物进行系统的改进，以提升其药代动力学、药效学和安全性。这本书是否会介绍各种结构修饰的策略，例如改变官能团、调整立体化学、引入新的连接方式等等，并且提供一些经典案例，让我们看到这些优化是如何一步步将一个初步的“线索”转化为更接近上市的“候选药物”的？我很期待能从中学习到一些能够直接应用于我工作中，或者至少能够启发我解决实际问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了现代感和科技感，银灰色的主色调搭配简洁的字体，让人一看就觉得内容会非常硬核、前沿。虽然我还没有机会深入阅读，但仅从书名“High-throughput Lead Optimization in Drug Discovery”就能感受到它所涵盖的领域。药物研发，尤其是“高通量筛选”和“先导化合物优化”这两个环节，绝对是整个产业链中至关重要、技术壁垒最高的部分。想象一下，在茫茫的化合物海洋中，如何快速、高效地找到那个能够成为“明星药物”的种子，然后对其进行精雕细琢，让它具备更好的疗效、更低的毒副作用，这本身就是一个充满挑战和魅力的过程。这本书的出现，无疑是对这一领域深度探索的承诺。我个人对新技术的应用特别感兴趣，尤其是计算化学、人工智能在药物发现中的赋能，这本书是否会深入探讨这些前沿技术在海量数据处理和模型构建方面的应用？它是否会提供一些实际的案例，展示这些技术是如何帮助研究人员克服传统方法中的瓶颈？例如，如何利用机器学习预测化合物的活性和毒性，又如何在分子动力学模拟的辅助下，更精准地设计和优化先导化合物的结构？这些都是我非常期待在书中找到答案的问题。

评分☆☆☆☆☆