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页数:751

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出版时间:2009-2

价格:59.00元

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isbn号码:9787534939426

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• 新药
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药理学前沿：新药研发与临床应用深度解析 导言 在当代医学飞速发展的浪潮中，新药的研发与临床应用构成了保障人类健康、攻克疑难杂症的核心驱动力。《药理学前沿：新药研发与临床应用深度解析》旨在为医药科研人员、临床医生、药学专业学生以及对药物科学抱有浓厚兴趣的读者，提供一个全面、深入且极具前瞻性的知识平台。本书摒弃了对现有成熟药物的陈旧罗列，而是聚焦于药物研发的最新动态、前沿技术及其在临床实践中的挑战与机遇。 第一部分：药物发现的革新与策略 本部分深度剖析了当前药物发现领域正在发生的范式转变，重点探讨了如何利用高通量技术和计算模型来加速和优化先导化合物的筛选与优化过程。 第一章：靶点识别与验证的新视角 传统药物研发往往依赖于对已知生物通路的干预，但本书首先引入了“系统生物学驱动的靶点发现”方法。我们详细阐述了如何通过整合基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据，识别出与复杂疾病（如阿尔茨海默病、复杂肿瘤微环境）更具相关性的新型分子靶点。特别对“非编码RNA”和“表观遗传修饰酶”作为新兴药物靶点的潜力进行了深入论证，并介绍了CRISPR/Cas9技术在靶点功能性验证中的最新应用案例。 第二章：小分子与大分子药物的结构优化 在新药设计的环节，本书侧重于结构活性关系（SAR）的迭代优化。对于小分子药物，我们详述了基于结构的药物设计（SBDD）如何结合冷冻电镜（Cryo-EM）和核磁共振（NMR）技术，实现对药物-靶点复合物亚稳态结构的精确解析，从而指导片段组合和骨架跃迁。对于生物大分子药物，我们重点探讨了抗体工程的最新进展，包括双特异性抗体（BsAbs）、抗体药物偶联物（ADCs）中连接子和有效载荷的选择策略，以及新型多肽药物的环化和修饰技术，以期提高其体内稳定性与生物利用度。 第三章：人工智能与机器学习在药物化学中的融合 AI已成为加速新药发现的关键工具。本书系统介绍了深度学习模型（如生成对抗网络GANs、变分自编码器VAEs）在从头药物设计（de novo design）中的应用。我们不仅讨论了如何用模型预测化合物的 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质，还探讨了如何利用迁移学习（Transfer Learning）解决小数据集问题，从而提高虚拟筛选的准确率和效率。此外，对模型的可解释性（XAI）在药物化学决策制定中的重要性也进行了专题讨论。 第二部分：新型药物递送系统与制剂科学 药物的效力不仅取决于其分子结构，更依赖于其能否准确、有效地到达作用部位。本部分聚焦于突破性的药物递送技术，以解决现有药物的生物屏障限制。 第四章：纳米载体技术在肿瘤治疗中的应用 纳米技术是本领域的焦点。本书详细阐述了聚合物纳米粒、脂质纳米粒（LNPs）以及无机纳米载体在靶向递送化疗药物、基因编辑工具或mRNA疫苗中的机制。重点分析了如何通过表面修饰（如PEG化、配体修饰）来调控纳米粒的血液循环时间、肿瘤组织渗透性以及细胞内吞效率。对“被动靶向”与“主动靶向”策略的优劣势进行了对比分析。 第五章：穿越血脑屏障的挑战与对策 中枢神经系统（CNS）药物递送是制药领域的“圣杯”。本书专门开辟章节讨论血脑屏障（BBB）的分子结构和生理屏障机制。我们探讨了利用跨细胞转运体介导的递送系统（如转铁蛋白受体介导的内吞）、脉冲式高强度聚焦超声（HIFU）技术辅助BBB通透性增强，以及新型的局部给药系统（如鞘内注射的优化策略）。 第六章：前药设计与前体药物策略 前药（Prodrugs）是优化药物特性、提高安全性的重要手段。本书深入剖析了酯键、碳酸酯键等常见可裂解连接子的设计原理，以及如何利用酶促激活或pH敏感机制来实现药物在特定生理环境下的精准释放。案例分析包括如何通过前药策略提高口服生物利用度或降低心血管毒性。 第三部分：临床试验的效率提升与监管前沿 从实验室到市场，药物的转化过程充满了挑战。本部分关注如何利用先进的生物标志物和新型的临床设计来加速和优化药物的临床评价阶段。 第七章：生物标志物驱动的精准用药 精准医疗的核心在于找到有效的生物标志物。本书详细介绍了用于药物疗效预测（伴随诊断）、药物毒性预警以及疾病进展监测的各类生物标志物，包括基因突变、蛋白质表达水平、液体活检衍生的循环肿瘤DNA（ctDNA）等。讨论了如何利用生物标志物设计“篮式试验”（Basket Trials）和“伞式试验”（Umbrella Trials）以提高罕见突变药物的入组效率。 第八章：新型临床试验设计与适应性策略 为了应对快速变化的研究环境和高昂的试验成本，本书重点介绍了适应性临床试验（Adaptive Trial Designs）的优势，如贝叶斯统计方法在试验过程中调整样本量、剂量分组或随机化比例的应用。此外，对去中心化临床试验（DCTs）中移动健康（mHealth）技术的集成与数据可靠性进行了评估。 第九章：药代动力学/药效学（PK/PD）建模在剂量优化中的作用 现代药物研发越来越依赖定量模型。本书深入探讨了群体药代动力学（PopPK）模型在不同患者群体中（如儿童、老年人、肝肾功能不全者）进行剂量推荐的建立与应用。此外，结合药效学终点，如何构建PK/PD模型来预测和优化最佳给药方案，以期在保证疗效的同时，将副作用降至最低。 结论：面向未来的药物科学 《药理学前沿：新药研发与临床应用深度解析》总结了当前制药领域面临的重大科学与技术挑战，并展望了诸如个性化疫苗、细胞疗法与基因疗法（如CAR-T的优化）等下一代疗法将如何重塑未来的临床格局。本书致力于激发读者从传统思维定式中跳脱出来，以更广阔的视野迎接药物科学的未来。

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