Drug Discovery and Design, Volume 56 (Advances in Protein Chemistry) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:

出品人:

页数:567

译者:

出版时间:2001-04-23

价格:USD 156.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780120342563

丛书系列:

图书标签:

• Drug Discovery
• Drug Design
• Protein Chemistry
• Molecular Modeling
• Pharmacology
• Biochemistry
• Medicinal Chemistry
• Structural Biology
• Proteomics
• Computational Chemistry

药物发现与设计：探索蛋白质化学的前沿与未来 《药物发现与设计，第五十六卷》（Advances in Protein Chemistry）系列旨在汇聚蛋白质化学领域最前沿的研究成果与深刻见解，为理解和改造生命活动基本分子——蛋白质提供坚实的理论基础和创新的实践方法。本卷作为该系列的重要组成部分，深入探讨了蛋白质在药物发现与设计过程中所扮演的关键角色，以及与之相关的最新技术和理论进展。本书内容全面且极具深度，聚焦于如何利用我们对蛋白质结构、功能、动力学及其相互作用的理解，来加速新药的开发进程，并克服现有药物设计的瓶颈。 第一部分：蛋白质结构与功能洞察——新药设计的基石 本卷伊始，我们将目光投向蛋白质结构解析技术的最新突破。高分辨率的冷冻电子显微镜（Cryo-EM）和改进的X射线晶体学技术，为我们提供了前所未有的视角来观察蛋白质的精确三维结构，甚至捕捉到其在不同状态下的动态变化。这些技术革新不仅提升了我们对蛋白质“静态”结构的认识，更重要的是，它们揭示了蛋白质功能的“动态”本质。理解蛋白质如何折叠、如何与其他分子结合、以及其构象变化如何驱动信号传导，对于设计能够特异性地干扰或激活特定生物学过程的药物至关重要。 我们还将深入探讨结构生物学在靶点识别和验证中的应用。在药物发现的早期阶段，确定一个与疾病相关的、具有可成药性的蛋白质靶点是成功的关键。本卷收录的章节将详细阐述如何利用结构信息来评估候选靶点的“可成药性”，例如是否存在合适的结合口袋，以及这些口袋的药理学特性。此外，结构预测算法和人工智能（AI）驱动的蛋白质设计工具的兴起，正在以前所未有的方式扩展我们发现和优化靶点的能力，使我们能够设计出具有特定功能的全新蛋白质，或改造现有蛋白质以增强其治疗潜力。 第二部分：蛋白质相互作用在药物设计中的核心地位 几乎所有的生物学过程都依赖于蛋白质之间的精确相互作用。因此，理解和调控这些相互作用是药物设计的一个核心策略。本卷将聚焦于蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）的调控。PPIs在细胞信号传导、代谢通路、免疫反应等关键过程中发挥着不可或缺的作用，其失调常常与多种疾病的发生发展密切相关。然而，PPIs的调控历来是药物设计的一大挑战，因为相互作用的界面通常较大且缺乏明确的“三维空腔”，难以被小分子药物有效识别。 本书将介绍开发特异性PPI抑制剂或激活剂的最新策略，包括基于结构的药物设计、多肽模拟物、以及纳米技术在靶向PPIs方面的应用。我们还将探讨如何利用高通量筛选技术和先进的生物物理学方法来识别和表征PPIs的抑制剂。此外，针对特定PPIs的药物研发案例分析，将为读者提供宝贵的实践经验和启发。 除了PPIs，蛋白质与其他类型分子的相互作用，如蛋白质-核酸、蛋白质-脂质、蛋白质-碳水化合物等，同样在疾病发生中扮演重要角色，并且是药物设计的重要靶点。本卷将涵盖这些交叉领域的最新进展，展示如何利用对这些相互作用的深入理解来开发新型疗法。 第三部分：蛋白质工程与生物制药的创新驱动 蛋白质本身作为一类极具潜力的治疗药物，其工程化改造是现代生物制药的核心。本卷将深入探讨蛋白质工程的最新进展，包括定向进化、理性设计以及人工智能辅助的蛋白质设计方法。这些技术使我们能够精确地优化蛋白质的药代动力学、药效学、免疫原性以及稳定性，从而开发出更安全、更有效的生物药物。 重组蛋白药物、抗体药物、融合蛋白以及多特异性抗体等，已经成为治疗癌症、自身免疫性疾病、传染病和遗传性疾病的强大工具。本书将详细介绍这些药物的研发策略，包括如何设计具有更高亲和力和特异性的抗体，如何构建多功能融合蛋白以实现协同治疗效果，以及如何优化蛋白的生产和递送系统。 此外，基因治疗和细胞治疗的飞速发展，也为蛋白质在疾病治疗中的应用开辟了新的途径。本卷将探讨如何利用基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）来纠正致病基因的突变，或导入能够表达治疗性蛋白质的基因，从而从根本上解决疾病。细胞治疗，特别是CAR-T细胞疗法，通过工程化修饰免疫细胞使其能够识别和攻击癌细胞，也极大地依赖于对蛋白质功能和相互作用的精准控制。 第四部分：计算工具与大数据在药物发现中的赋能 药物发现与设计的复杂性日益增长，使得传统的实验方法显得力不从心。计算工具和大数据分析已成为加速这一过程不可或缺的驱动力。本卷将详细介绍各种计算化学和生物信息学工具在药物发现中的应用，包括分子动力学模拟、分子对接、定量构效关系（QSAR）建模、以及机器学习和深度学习在预测分子性质、筛选化合物库和设计新分子中的应用。 大型生物数据库的建立和公开，使得海量的蛋白质序列、结构、功能以及药物筛选数据得以利用。本卷将探讨如何利用这些大数据资源，结合先进的算法，来发现新的药物靶点、识别潜在的候选药物分子，并预测其疗效和毒性。AI在蛋白质折叠预测（如AlphaFold）方面的突破，正在极大地加速结构生物学研究，为药物设计提供丰富的结构信息。 同时，药物发现流程的数字化转型，包括高通量筛选数据的整合分析，以及将计算模拟结果与实验数据相结合，正在显著提高药物研发的效率和成功率。本卷将通过案例研究，展示这些计算工具如何克服传统药物研发的挑战，缩短研发周期，并降低研发成本。 第五部分：未来展望与挑战 最后，本卷将着眼于蛋白质化学在药物发现与设计领域的未来发展方向，并探讨当前面临的挑战。精准医疗的兴起，要求我们开发能够针对个体基因组和疾病特征定制的药物。这不仅需要我们对蛋白质在不同个体中的变异和功能差异有深入的理解，还需要开发能够实现高度个性化治疗的药物设计策略。 新兴的药物形式，如RNA干扰（RNAi）疗法、反义核酸、以及基于mRNA的疫苗和疗法，虽然它们的作用机制与蛋白质直接作用有所不同，但其开发和递送过程同样依赖于对核酸-蛋白质相互作用的深刻理解，以及对稳定性和特异性递送系统的设计。 尽管取得了巨大的成就，蛋白质化学在药物发现与设计领域仍面临诸多挑战。例如，如何克服药物耐药性，如何设计能够穿越血脑屏障的药物，以及如何开发针对“不可成药”靶点的创新疗法。本卷的收尾章节将汇聚领域内的顶尖科学家，共同探讨这些挑战，并提出具有前瞻性的解决方案，为下一代药物的开发指明方向。 《药物发现与设计，第五十六卷》是一部集理论性、实践性和前瞻性于一体的权威著作。它为研究人员、药物化学家、生物技术专家以及对药物发现与蛋白质化学感兴趣的读者，提供了一个全面了解该领域最新进展的宝贵平台。通过阅读本书，读者将能够洞悉蛋白质化学如何不断重塑药物发现的格局，并为创造更安全、更有效的治疗方法做出贡献。

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