Cancer Modelling and Simulation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Preziosi, Luigi (EDT)

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:

价格:1632.00元

装帧:

isbn号码:9781584883616

丛书系列:

图书标签:

• 癌症建模
• 肿瘤模拟
• 生物数学
• 计算生物学
• 系统生物学
• 数学建模
• 生物医学工程
• 癌症研究
• 数值分析
• 计算机科学

现代药物发现与表征：从基础生物学到临床转化 本书聚焦于药物研发的前沿领域，深入探讨如何利用先进的技术和跨学科方法，从分子机制的理解到新药的临床应用，系统性地推进新药的发现、优化和评估过程。 本书旨在为药物化学家、药理学家、生物技术专家以及相关领域的科研人员提供一个全面、深入的学习资源。它不仅涵盖了传统药物化学的基石，更强调了当前驱动药物研发范式的革新性技术，如高通量筛选、结构生物学、计算药物设计以及精准医学的整合应用。 第一部分：药物发现的基石与新靶点识别 本部分将详尽阐述现代药物发现的初始阶段。首先，我们从疾病生物学的最新进展入手，重点解析当前具有巨大治疗潜力的“冷门”和“热门”靶点。这包括对癌症、神经退行性疾病、代谢紊乱以及新发传染病等领域中关键信号通路和蛋白质复合物的深入剖析。我们将讨论如何利用基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据，结合生物信息学工具，进行可靠的、具有高度转化潜力的全新药物靶点识别。 随后，本书详细介绍了靶点验证的策略。验证不仅仅是证明一个蛋白质与疾病相关，更重要的是证明干预该靶点能够产生可测量的治疗效果。我们将探讨各种体内外（in vitro and in vivo）验证模型的构建和优化，包括功能缺失/获得实验、基于CRISPR技术的基因编辑模型，以及高内涵成像技术在表型筛选中的应用。重点将放在如何设计严谨的实验方案，以最大限度地减少假阳性，确保后续高投入的药物开发工作建立在坚实的基础之上。 第二部分：化合物库的构建与筛选的范式转变 本部分着眼于如何获取和评估具有药物潜力的化合物。我们将从小分子化合物库的构建哲学开始，对比基于片段、基于骨架和基于多样性的库构建策略。详细讨论如何通过化学信息学（Cheminformatics）方法，对大型化合物库进行多样性分析、优先排序和去冗余化，以提高筛选的效率和成功率。 筛选技术是现代药物发现的核心驱动力。本书对高通量筛选（HTS）技术进行了细致的阐述，包括自动化液体处理系统、信号检测方法的选择（如荧光、化学发光、时间分辨荧光等），以及针对不同靶点类型（酶、受体、蛋白质-蛋白质相互作用等）的优化方案。更进一步，本书深入探讨了基于细胞的筛选（Cell-based Screening），强调其在评估化合物生理相关性方面的优势，并介绍了动态光散射（DLS）、表面等离子共振（SPR）等高精度生物物理技术在筛选后续环节中的关键作用。 我们还将探讨碎片式药物发现（Fragment-Based Drug Discovery, FBDD）的原理、实验流程及其优势，特别是在起始化合物活性较低但结构信息丰富的场景下的应用。 第三部分：结构生物学与计算药物设计的前沿融合 结构信息是优化先导化合物的蓝图。本部分将详述现代结构生物学技术如何赋能药物设计。冷冻电子显微镜（Cryo-EM）和X射线晶体学已成为解析复杂膜蛋白和亚细胞复合物结构的主流方法。我们将探讨如何通过这些技术，获得高分辨率的靶点结构，并理解药物分子与靶点的精确结合模式。 计算药物设计（CADD）作为结构信息的桥梁，在本部分占据核心地位。我们将详细介绍分子对接（Molecular Docking）的原理、局限性与高级应用，包括能量评分函数的改进。分子动力学模拟（MD Simulations）被视为验证结合稳定性和预测动态行为的强大工具，本书将指导读者如何设置有效的MD模拟、分析轨迹数据，并将其应用于评估化合物的构象柔性和水合效应。 此外，人工智能（AI）与机器学习（ML）在药物设计中的集成应用是本部分的重点。内容将涵盖如何利用深度学习模型预测ADMET性质、优化分子生成（De Novo Design），以及构建高精度的预测模型来指导先导化合物的优化。 第四部分：先导化合物的优化与药代动力学/毒理学评估 一旦获得具有初步活性的先导化合物（Hits），接下来的任务是通过结构-活性关系（SAR）研究，将其优化为具有临床潜力的候选药物（Leads）。本部分详细阐述了ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）性质的早期评估和优化策略。 药物的口服生物利用度是成功的关键。我们将剖析影响口服吸收的因素，如渗透性（Caco-2, PAMPA模型）和溶解度。关于代谢，本书将深入讨论细胞色素P450酶系的作用，以及如何通过结构修饰来管理代谢稳定性、降低药物相互作用的风险。 毒理学评估是药物研发的“拦路虎”。本部分将重点介绍如何利用先进的体外（in vitro）系统（如iPSC衍生的心脏和肝脏细胞）进行早期毒性预测，尤其是在遗传毒性（Ames test）、心脏毒性（hERG阻滞）和肝毒性方面的评估。我们将探讨如何利用结构警报（Structural Alerts）和定量结构-活性关系（QSAR）模型来指导毒性风险的规避。 第五部分：生物大分子药物与新型递送系统 随着小分子药物的局限性日益凸显，生物大分子药物（如抗体、多肽、核酸药物）的开发成为热点。本部分将覆盖单克隆抗体的工程化，包括人源化、亲和力成熟和Fc功能修饰，以优化其药代动力学特性和治疗指数。 对于新兴的核酸药物（如siRNA, mRNA），递送系统是成功的决定性因素。我们将深入分析脂质纳米粒（LNP）的组成、装载机制以及其在体内的循环和靶向释放的生物物理学基础。此外，抗体药物偶联物（ADCs）作为靶向化疗的代表，其连接子化学、有效载荷的选择和体内释放机制的优化策略也将被详细讨论。 结语：从实验室到临床转化的挑战 本书最后一部分聚焦于药物研发的最终阶段——临床前和早期的临床转化。我们将讨论转化医学研究的设计原则，如何确保动物模型的结果能有效预测人体反应。此外，新药开发面临的监管挑战、专利策略以及如何设计高效的I/II期临床试验，以最快速度验证候选药物的安全性和初步疗效，也将作为实践性的指导被纳入其中。 本书特色： 跨学科深度融合： 整合了化学、生物学、物理学和计算机科学的前沿方法。 技术导向性强： 详细介绍了最新的筛选和结构解析技术的操作原理与应用案例。 注重转化实践： 强调从靶点识别到临床前优化的每一步的实际操作要点和潜在陷阱。 通过本书的学习，读者将能够掌握现代药物研发的复杂生态系统，并能批判性地评估和应用新技术来加速安全有效新疗法的诞生。

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这本书的装帧和排版给人一种严谨的学术气息，但这仅仅是表象。真正吸引我的是其内容组织上的那种**逻辑上的跳跃感和深度上的不妥协**。它似乎没有采取那种温和的、循序渐进的教学方式，而是直接切入了一些当前研究领域最具争议和挑战性的核心问题。例如，关于肿瘤微环境（TME）的模拟部分，我注意到作者并未简单地停留在描述TME的组成，而是深入探讨了血管生成、免疫细胞浸润与基质重塑之间的复杂反馈回路。这种对**动态相互作用的捕捉**，远超出了许多入门级教材的范畴。我尤其欣赏作者在讨论模型局限性时那种毫不讳言的态度，这表明作者对自身的工具箱有着清醒的认识，而非盲目推崇数学的万能。书中对“涌现现象”（Emergent Phenomena）的讨论，比如癌细胞如何通过群体行为实现对治疗的耐受性，这正是纯粹还原论方法所无法企及的。如果这本书能提供一些高质量的伪代码或算法流程图，让读者能够亲手复现其中的关键模拟案例，那就太棒了。它更像是一份**研究者的备忘录**，充满了对未解之谜的深刻反思，而非教科书式的知识灌输。

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这本书的标题《癌症建模与模拟》听起来就让人眼前一亮，特别是在当前生物医学研究日益依赖计算方法的背景下。我一直关注着肿瘤学领域的最新进展，尤其是那些试图用数学和计算机科学的语言来理解癌症复杂性的尝试。这本书给我的第一印象是它非常具有前瞻性，涵盖了从基础的细胞动力学模型到更宏大的群体生态学模型，似乎试图构建一个从微观到宏观的全景图。我特别期待看到作者如何处理不同尺度模型之间的耦合问题，因为这往往是建模中最棘手的部分。比如，如何将分子信号通路的扰动有效地映射到细胞增殖和迁移的行为上，最终影响到肿瘤的生长和对治疗的反应。如果书中能够深入探讨当前主流的计算工具和算法，比如有限元分析（FEA）在组织力学模拟中的应用，或者基于个体的建模（ABM）在异质性研究中的优势，那这本书的价值就更大了。而且，在AI和机器学习大行其道的今天，我非常好奇作者是否探讨了如何利用这些新技术来优化模型参数，或者从海量临床数据中提取出新的生物学洞见。总而言之，这本书似乎是一本雄心勃勃的著作，旨在为希望跨界研究肿瘤生物学和计算科学的人士提供一个坚实的理论和实践框架。

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我是一名偏向实验生物学的研究者，起初接触这类书籍总感觉像在“隔靴搔痒”，但这本书的**案例驱动型结构**彻底改变了我的看法。它不是堆砌公式，而是围绕几个具体的临床问题展开论述：比如，如何预测手术切缘的残留风险？如何优化放疗剂量分布以最小化正常组织损伤？每一个章节都紧密围绕一个现实痛点，然后才引入所需的数学工具来解决它。这种“问题导向”的学习路径，对于我这种需要快速理解特定计算方法如何服务于生物学问题的读者来说，简直是福音。特别是一个关于**肿瘤侵袭前沿动力学**的章节，通过对比几种不同的反应-扩散方程模型，生动地展示了看似微小的参数变化如何导致截然不同的侵袭模式——是平滑的扩散，还是局部的细胞群突发性迁移。书中配有的图表质量极高，很多动态过程的模拟结果可视化做得非常直观，让抽象的数学概念瞬间变得触手可及。它成功地充当了一座桥梁，让我这个“湿实验”背景的人，也能更自信地与“干实验”的同行进行有质量的对话。

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阅读这本书的过程，更像是一场**智力上的探险**，而非简单的知识吸收。它提出的许多观点都极具启发性，迫使我重新审视自己对“确定性”的执念。在癌症这个充满随机性和适应性的系统中，这本书明确地告诉我们，我们能做的最好的事情，就是量化不确定性并探索可能性空间。我特别欣赏作者在讨论**抗癌治疗策略优化**时展现出的哲学深度。他们似乎在暗示，最好的模型并非“最精确”的模型，而是那个“足够简洁、能揭示关键驱动因素”的模型。书中关于“多目标优化”的章节，例如如何在最大化肿瘤杀伤率和最小化毒性之间找到帕累托前沿，提供了一套非常清晰的决策框架。这已经超越了单纯的建模技术层面，上升到了科学决策论的高度。对于研究生和青年学者而言，这本书不仅提供了方法论，更重要的是，它培养了一种**批判性的建模思维**——知道何时该停下来，何时该接受近似，以及如何向非专业人士解释模型的内在逻辑和局限。这是一部值得反复研读，并在研究生涯中不断回味的参考指南。

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坦率地说，我拿到这本书的时候，心中是存着一丝疑虑的：这样一个交叉学科的主题，很容易流于表面，或者因为技术细节过于庞杂而导致可读性下降。然而，这本书出乎意料地成功地在**广度与深度之间找到了一个微妙的平衡点**。它没有让数学恐惧症患者望而却步，同时也没有让资深建模人员觉得内容空泛。我发现其中关于药物渗透和药代动力学（PK/PD）模型结合肿瘤异质性的章节尤其精彩。作者巧妙地引入了随机微分方程的概念，用以描述细胞层面的随机性如何累积并影响到宏观的治疗响应曲线。这种**多尺度耦合的叙事手法**极具说服力。此外，书中对“模型验证与确认”（V&V）过程的详尽论述，是许多计算生物学书籍中常常被轻描淡写的环节。作者强调了与临床数据的严格比对和不确定性量化，这无疑提升了全书的科学严谨性。对于那些希望将自己的模拟结果真正推向临床转化的科研人员来说，这本书提供的指导价值是无可替代的。它清晰地勾勒出“从桌面到病床边”的漫长路径上，哪些是我们可以用数学工具去测量的。

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