Biochips As Pathways to Drug Discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Carmen, Andrew (EDT)/ Hardiman, Gary (EDT)

出品人:

页数:386

译者:

出版时间:

价格:149.95

装帧:HRD

isbn号码:9781574444506

丛书系列:

图书标签:

• Biochips
• Drug Discovery
• Microarrays
• Lab-on-a-Chip
• Genomics
• Proteomics
• Biotechnology
• Pharmaceuticals
• High-Throughput Screening
• Bioinformatics

跨越藩篱：现代计算与复杂系统建模在药物研发中的新范式 图书简介 本书旨在深入探讨在药物发现的复杂征途中，计算科学、大数据分析与先进的系统建模方法如何共同构筑起革命性的新范式。我们聚焦于如何超越传统的、基于高通量筛选的线性流程，转而采用更具前瞻性和预测性的多尺度、多组学整合策略，以期加速新药的识别、验证和优化过程。 第一部分：计算基石——从原子到系统的视角 第一章：量子化学的精度与速度的平衡 本章将详细阐述现代计算化学如何在分子层面上指导先导化合物的优化。重点分析密度泛函理论（DFT）在预测分子构象、反应活性和关键物化性质（如溶解度、渗透性）方面的最新进展。我们不仅关注绝对精度的计算，更深入探讨如何利用机器学习势能面（Machine Learning Potentials）来加速分子动力学模拟，从而在合理的计算成本下，捕捉生物活性分子与靶点之间相互作用的微妙动态。讨论将涵盖如何校准和验证这些模型，确保它们能可靠地预测自由能变化，而非仅仅是能量最小值。 第二章：宏观尺度的系统生物学建模 药物作用往往是系统层面的扰动。本章将构建一个框架，用以整合基因组学、转录组学、蛋白质组学数据，并将其转化为可操作的动态模型。我们将剖析因果推断网络的构建方法，例如基于偏微分方程（PDEs）或随机微分方程（SDEs）的建模，用于描述细胞信号通路在药物干预下的稳态和瞬态响应。特别关注如何利用系统药理学的原理，将细胞实验数据“嵌入”到网络模型中，从而预测脱靶效应和潜在的毒性信号。这一部分将强调模型的可解释性（Explainability），确保计算结果能够直接指导湿实验室的实验设计。 第三章：大数据、人工智能与药物靶点识别的深度学习革命 本章聚焦于人工智能在海量生物医学数据中挖掘未知关联的能力。我们将探讨如何构建和训练图神经网络（GNNs）来表示复杂的生物分子交互网络（如蛋白质-蛋白质相互作用网络、药物-疾病关联网络）。内容将细致阐述自编码器（Autoencoders）和生成对抗网络（GANs）在虚拟化合物生成中的应用，特别是如何将药代动力学（ADME）和毒理学约束条件编码进生成模型的损失函数中，以确保生成的分子具有更高的“成药性”（Drug-likeness）。讨论不会停留在算法介绍，而是深入分析在多模态数据融合（如结合结构数据和表型数据）时，如何有效处理数据的异构性和缺失值问题。 第二部分：模拟生物环境与预测体内行为 第四章：从二维到三维：类器官与器官芯片的计算表征 传统的体外模型难以模拟人体生理的复杂性。本章深入研究如何利用计算工具来表征和优化类器官（Organoids）和器官芯片（Organ-on-a-Chip）的效能。重点在于如何运用计算流体力学（CFD）来优化芯片内的微流控设计，确保细胞所处的剪切应力和物质传输条件尽可能贴近体内环境。同时，探讨如何利用图像处理和深度学习技术，自动分析和量化多孔基质中细胞的形态变化和组织成熟度，为这些先进模型的标准化提供定量依据。 第五章：药代动力学（PK）和药效学（PD）的生理学基础建模（PBPK） 本章是连接实验室发现与临床转化的关键桥梁。我们将详细介绍生理药代动力学（PBPK）模型的构建与应用，强调如何将组织的生理参数、血流动力学与药物在不同组织间的分配系数（如使用先进的溶剂-油分配系数预测模型）相结合，以高保真度模拟药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程。重点讨论如何利用PBPK模型来预测特定人群（如肝肾功能受损患者）的剂量调整策略，并展示如何将临床前动物数据（如PK曲线）校准到人体的PBPK模型中，以优化早期临床试验的设计。 第六章：多尺度模拟：整合结构生物学与生物物理学 药物发现的成功往往依赖于对靶点-配体复合物稳定性的精确理解。本章关注如何无缝集成不同尺度的模拟结果。从高分辨率的分子动力学（MD）模拟（捕捉活性位点结合的细节）到中尺度的粗粒化模型（Coarse-Grained Models）（模拟蛋白质折叠和构象变化），再到宏观的反应扩散模型（描述药物在组织内的扩散）。核心讨论是如何使用自由能微扰（FEP）和热力学积分（TI）方法来量化结合强度，并评估变构效应。此外，本章也将涉及如何利用计算方法来设计和验证针对柔性靶点的“诱导契合”策略。 第三部分：风险管理与优化——从发现到临床的导航 第七章：计算毒理学与“可避免的失败” 药物研发的主要瓶颈之一是高昂的毒性淘汰率。本章集中探讨计算工具如何前置性地识别潜在的毒理学风险。除了传统的QSAR模型外，我们将深入分析基于靶点错配（Target Deconvolution）和生物活性指纹图谱的预测方法。内容涵盖如何利用高维转录组数据（如在干细胞衍生心肌细胞中的表征）通过机器学习预测心脏毒性和肝毒性。关键在于构建集成化的风险评分系统，该系统能综合考虑药效、ADME和毒性三个维度，为后续的先导化合物选择提供量化的决策支持。 第八章：临床试验优化与个体化用药的计算蓝图 本章探讨计算方法如何支撑精准医疗的实现。重点分析适应性临床试验设计（Adaptive Trial Design）的数学基础，特别是如何利用贝叶斯统计方法实时更新对不同亚群患者疗效和安全性的判断，从而动态调整入组标准和剂量分配。讨论还将涉及生物标志物（Biomarkers）的计算验证，即如何利用网络分析和通路富集分析来识别最有可能响应特定药物的患者特征集，为未来基于生物标志物的药物伴随诊断（CDx）开发奠定计算基础。 结论：构建下一代药物研发生态系统 总结全书的计算方法论，强调知识图谱（Knowledge Graphs）在整合所有计算和实验数据中的核心作用。展望未来，本书描绘了一个高度集成、反馈驱动的药物发现生态系统——一个计算模型能够指导实验设计，实验数据又能实时反馈并提升模型的预测能力，最终实现更快速、更可靠地将科学突破转化为临床解决方案的愿景。 --- 目标读者： 药物化学家、计算生物学家、系统生物学家、药理学家、生物医学工程研究人员，以及对前沿药物研发技术感兴趣的制药行业专业人士。本书假定读者具备一定的分子生物学和基础计算科学知识。

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