Biosimulation in Drug Development pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bertau, Martin (EDT)/ Mosekilde, Erik (EDT)/ Westerhoff, Hans V. (EDT)

出品人:

页数:540

译者:

出版时间:2007-12

价格:224.00 元

装帧:

isbn号码:9783527316991

丛书系列:

图书标签:

• 药物开发
• 生物模拟
• 计算生物学
• 药物发现
• 建模与仿真
• 系统生物学
• 药理学
• 生物工程
• 计算机辅助药物设计
• 精准医学

药物开发中的计算模型与系统生物学：从基础理论到前沿应用 图书简介 本书旨在全面而深入地探讨药物研发领域中，计算模型、系统生物学以及大数据分析的交叉应用。我们聚焦于如何利用先进的数学、统计学和信息学工具，来理解复杂的生物系统、预测药物作用机制、优化临床前和临床试验设计，并最终加速新药的发现与转化。本书内容侧重于理论框架的构建、主流计算方法的应用案例剖析，以及新兴技术在解决药物开发瓶颈问题中的潜力。 第一部分：药物发现的计算基石与数据基础 本部分首先奠定理解现代药物研发计算工具所需的基础知识。 第一章：药物开发流程中的计算挑战与机遇 本章将概述传统药物发现流程的痛点，如高失败率、漫长的周期和巨大的成本。随后，系统地介绍计算科学如何作为解决方案，渗透到靶点识别、先导化合物优化、ADMET预测等各个阶段。我们将讨论数据驱动型研发范式的兴起，强调结构信息、基因组学、转录组学等多尺度生物学数据的整合必要性。 第二章：生物大分子结构预测与药物靶点建模 深入讲解蛋白质结构生物学的计算方法。重点讨论从序列到三维结构的预测技术，包括同源建模、折叠识别和从头预测（如AlphaFold等新兴算法的工作原理和局限性）。随后，详细阐述靶点建模的关键技术，如分子对接（Docking）的力场选择、评分函数的精度评估，以及如何利用结构信息进行理性药物设计（Rational Drug Design）。本章还将覆盖膜蛋白和复杂蛋白质复合物的结构解析挑战。 第三章：高通量筛选数据的处理与生物信息学基础 高通量实验（如HTS、RNA-seq）产生海量复杂数据。本章聚焦于这些数据的预处理、质量控制和标准化。详细介绍差异表达分析（DEA）的统计学基础，如多重检验校正方法（FDR等）。此外，将探讨基因本体论（GO）和KEGG通路富集分析在解释实验结果中的核心作用，强调生物学背景知识在数据解读中的不可替代性。 第二部分：药代动力学与毒理学的计算预测（非生物模拟视角） 本部分将重点放在预测药物在体内的行为（PK）和潜在毒性（Tox），主要采用基于化学结构和统计学的模型。 第四章：ADMET属性的定量结构-活性关系（QSAR）建模 详细介绍QSAR模型的构建流程，包括描述符（Descriptors）的计算、特征选择技术（如主成分分析PCA、偏最小二乘PLS）的应用。重点区分描述符的类型：基于化学指纹（如Morgan Fingerprints）和基于物理化学性质的描述符。本章将分析如何构建稳健的3D-QSAR模型，并讨论模型的外部验证（External Validation）标准，如Lazar和BBB（Beyond the Boundaries of Applicability）的确定。 第五章：体外到体内的外推（IVIVE）与PK预测 本章不涉及复杂的生理系统建模，而是聚焦于参数估计和稳健的体外-体内外推公式。讨论如何利用体外数据（如渗透性Caco-2、血浆蛋白结合率PPB、肝微粒体代谢稳定性）来预测口服生物利用度（F%）、清除率（CL）和分布容积（Vd）。重点解析经典的生理药代动力学（PBPK）模型中，输入参数的优化和敏感性分析方法，用以指导剂量设计。 第六章：计算毒理学与安全药理学评估 本章侧重于预测关键器官毒性的计算方法。除了传统的毒性靶点预测，将深入探讨利用机器学习（ML）方法，如随机森林（RF）和支持向量机（SVM）对高通量毒理学数据（如Tox21/ToxCast）进行分类和回归分析。重点讨论离体高内涵成像（HCA）数据的分析策略，以及如何通过化学结构警示（Structural Alerts）系统提前规避潜在的遗传毒性或心脏毒性风险。 第三部分：系统生物学视角下的网络分析与干预策略 本部分从宏观和功能网络层面解析药物作用机制，侧重于网络拓扑学和动态分析。 第七章：生物分子相互作用网络的构建与拓扑分析 本章探讨如何从异构数据源（蛋白质-蛋白质相互作用PPI、基因调控网络GRN、代谢网络）中整合信息，构建全面的生物系统网络图谱。详细介绍网络拓扑学指标的应用，如中心性度量（介数中心性、度中心性）在识别关键调控因子和潜在“网架节点”（Bottleneck Nodes）中的作用。 第八章：网络扰动分析与多靶点药物设计 当药物作用于靶点时，会对整个网络产生级联效应。本章讨论如何利用网络动力学模型（如布尔网络或反应速率方程）模拟药物干预后的系统响应。重点在于识别“网络效应”而非孤立的靶点效应。本节还将介绍多靶点配体设计（Multi-Target Ligand Design）的计算策略，即如何优化分子同时作用于多个关键节点的效率与特异性。 第九章：疾病状态网络的重构与生物标志物发现 阐释如何通过比较健康个体和疾病患者的组学数据，重构和分析疾病状态下的特异性分子网络。应用差异网络分析技术，识别在疾病进展中扮演核心角色的模块（Module）。这些模块的密集连接区域和关键节点即成为高潜力的生物标志物和干预靶点。本章将区分功能性生物标志物（预测疗效）和诊断性生物标志物（预测疾病状态）的计算策略。 第十部分：临床试验的计算优化与转化研究 本部分关注如何将前期的计算和系统生物学成果有效地转化为临床实践，以提高试验效率和成功率。 第十章：适应性临床试验设计与贝叶斯方法 探讨如何利用统计计算方法优化临床试验设计，以应对早期阶段的不确定性。重点介绍贝叶斯统计在临床试验中的应用，如何利用先验信息和累积的患者数据动态调整随机化比例或提前终止不具前景的剂量组。讨论模拟技术（如蒙特卡洛模拟）在评估不同试验方案下的成功概率和效率方面的作用。 第十一章：患者分层与精准医疗的计算支持 精准医疗的核心在于识别最有可能从特定药物中受益的亚群。本章介绍多组学数据整合（Multi-Omics Integration）的统计方法，如典型相关分析（CCA）或多视图学习（Multi-View Learning），用于构建综合的患者特征空间。讨论如何利用这些模型，结合药物作用的分子机制，为患者进行基于分子特征的预后和预测分析。 第十二章：药物再利用（Drug Repurposing）的计算策略 药物再利用是加速新药上市的有效途径。本章集中介绍基于知识图谱（Knowledge Graphs）的药物-疾病关联推断方法。讨论如何通过整合结构相似性、作用通路共享和副作用谱的相似性，进行大规模化合物的虚拟筛选。本章将强调网络嵌入（Network Embedding）技术在捕捉复杂生物关系和提升再利用模型准确性方面的最新进展。 总结与展望 本书最后总结了当前计算方法在药物开发中的核心贡献，并前瞻性地讨论了人工智能（AI）在生成式化学设计（Generative Chemistry）、自动化实验设计（Active Learning）和多模态数据融合领域的发展前景，指出现有模型的局限性及未来研究的必要方向。

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