Computer Applications in Pharmaceutical Research and Development (Wiley Series in Drug Discovery and pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Ekins, Sean (EDT)/ Wang, Binghe (EDT)

出品人:

页数:817

译者:

出版时间:2006-6

价格:USD 125.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471737797

丛书系列:

图书标签:

• Pharmaceutical Research
• Drug Discovery
• Drug Development
• Computer Applications
• Computational Chemistry
• Molecular Modeling
• Pharmacoinformatics
• Data Analysis
• Cheminformatics
• Bioinformatics

药物发现与开发中的先进计算方法：理论与实践 书籍简介 本书深入探讨了计算科学和信息技术如何革命性地改变现代药物研发的各个阶段。它不仅涵盖了基础理论，更侧重于实际应用、前沿工具和工业界最佳实践，旨在为药物化学家、生物信息学家、药理学家以及致力于数字化转型的制药专业人士提供一套全面、实用的知识体系。 第一部分：药物研发计算基础与策略 本部分为后续深入讨论奠定理论基础，重点关注现代药物发现工作流中不可或缺的计算策略和基础设施。 第一章：药物发现的计算范式演进 本章追溯了计算方法在制药领域从早期的简单数据管理到如今复杂多尺度模拟的发展历程。详细阐述了“高通量筛选（HTS）的计算辅助”和“基于知识的药物设计（KDD）”的理论框架。重点分析了从传统的基于配体的设计（LBDD）向基于结构的药物设计（SBDD）转变的关键计算驱动因素。讨论了云计算和分布式计算在加速早期研发中的作用，强调了数据治理和计算效率的平衡性。 第二章：计算化学核心算法与模型验证 本章聚焦于支撑结构生物学和化学计算的核心算法。详细介绍分子力学（MM）势能函数（如AMBER, CHARMM, OPLS）的构建原理、参数化过程及其在分子模拟中的局限性。对量子化学（QC）方法（如密度泛函理论 DFT）在理解反应机制和分子性质预测中的应用进行了深入剖析，尤其关注如何选择合适的泛函和基组以平衡精度与计算成本。此外，系统阐述了计算模型的验证、确认和定量的结构-活性关系（QSAR）模型的构建与性能评估标准（如$Q^2$, $R^2$）。 第三章：大规模生物信息学与组学数据整合 随着高通量实验数据的爆炸性增长，有效整合和分析多组学数据成为关键挑战。本章讨论了从基因组学、转录组学、蛋白质组学到代谢组学数据处理的标准流程。详细介绍了序列比对（如BLAST, FASTA的优化算法）、结构预测（如AlphaFold 2及其后续模型的工作原理）和通路分析（如KEGG, Reactome）的计算工具和统计学方法。重点在于如何将这些海量数据转化为可操作的药物靶点识别线索。 第二部分：靶点识别与先导化合物发现的计算工具 本部分集中探讨如何利用计算手段快速、有效地识别新颖的治疗靶点并发现具有潜力的起始化合物。 第四章：靶点结构预测与精细化建模 精准的靶点结构是后续所有计算设计的基石。本章涵盖了膜蛋白、复杂蛋白-蛋白相互作用（PPI）界面建模的挑战。详细介绍冷冻电镜（Cryo-EM）数据处理后与分子动力学模拟相结合的流程，用于获取高分辨率的动态结构。讨论了同源建模（Homology Modeling）的准确性提升技术，包括环区优化和侧链构象采样，以及如何利用结构生物学实验数据（如NMR, X射线晶体学）对计算模型进行约束和修正。 第五章：虚拟筛选与高通量配体/结构对接 虚拟筛选（VS）是加速先导化合物发现的核心技术。本章系统比较了基于配体的VS（LBVS）和基于结构的VS（SBVS）的优缺点和适用场景。深入解析了分子对接（Molecular Docking）算法的进化，从传统的基于评分函数的搜索方法到更先进的基于能量的采样技术。重点讨论了柔性对接（Flexible Docking）在提高预测准确性中的作用，以及如何应对多重口袋和变构位点的挑战。 第六章：从活性分子到先导化合物的优化计算 一旦识别出活性骨架，优化其药代动力学/毒理学（ADMET）性质和效力是关键步骤。本章聚焦于预测性ADMET模型的开发。详细阐述了描述符（Descriptors）的生成方法（如2D, 3D描述符和拓扑指数），以及如何利用机器学习方法（如随机森林、梯度提升机）构建高预测能力的ADMET模型。同时，探讨了计算溶解度、渗透性、代谢稳定性和细胞毒性预测的最新进展，特别是如何将这些信息反馈到化合物的结构修饰中。 第三部分：从先导化合物到临床前候选药物的计算支持 本部分关注药物分子在体内的行为预测，以及如何通过计算方法设计和优化候选药物。 第七章：药物-靶点相互作用的动力学模拟 静态的对接模型不足以描述生理条件下的药物行为。本章深入研究分子动力学（MD）模拟在药物设计中的应用，包括自由能微扰（FEP）和热力学积分（TI）方法，用于精确计算配体的结合自由能。讨论了如何利用拉伸动力学（Steered MD）和米氏动力学（Metadynamics）来解析结合和解离的自由能景观，揭示药物分子在靶点口袋内的动态过程和限制性步骤。 第八章：药物代谢与反应活性预测 药物的生物转化是影响疗效和安全性的重要因素。本章侧重于预测主要细胞色素P450（CYP）酶介导的代谢位点。详细介绍了基于酶活性位点几何结构和电子性质的计算模型，以及如何利用反应性模型预测潜在的非特异性或反应性代谢产物。讨论了预测药物-药物相互作用（DDI）的计算策略，特别是通过CYP抑制/诱导预测来实现。 第九章：多重目标优化与化学空间探索 现代药物开发需要同时优化多个、往往相互冲突的目标（如效力、选择性、ADMET）。本章介绍了多目标优化（MOO）框架在药物化学中的应用，包括帕累托前沿分析。探讨了生成化学（Generative Chemistry）的最新进展，利用变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GANs）和强化学习（RL）来高效探索化学空间，设计出满足特定多参数优化（MPO）标准的全新分子骨架，从而显著超越传统修饰方法的限制。 第十部分：数据科学与人工智能在药物研发中的整合应用 本部分聚焦于前沿的AI/ML技术如何驱动药物研发范式的根本性变革，并展望未来的集成化平台。 第十章：深度学习在分子性质预测中的突破 详细介绍了深度学习模型，如图神经网络（GNNs）和卷积神经网络（CNNs），在处理分子图结构和序列数据方面的优势。重点分析了这些模型在预测复杂生物活性、细胞渗透性以及对新型生物靶点（如RNA）的结合亲和力方面的最新成就。讨论了数据稀疏性问题和模型可解释性（XAI）在建立可信赖的AI驱动药物发现系统中的重要性。 第十一章：机器人自动化与数据驱动的反馈回路 本书最后一部分探讨了“智能实验室”的概念，即将计算设计、自动化合成和高通量测试无缝集成。介绍了自动化合成平台（如流式化学、模块化合成机器人）的数据采集标准和协议。阐述了如何构建一个闭环系统，其中计算模型根据实验数据实时迭代和优化下一轮的实验设计（Design-Make-Test-Analyze, DMTA 循环），从而实现更快速、更少资源的药物优化路径。 本书内容力求详实、技术性强，旨在成为药物研发领域中深度使用计算工具的科研人员的权威参考手册。

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