Computer Techniques in Preclinical and Clinical Drug Development pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Informa HealthCare

作者:Robert C. Jackson

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:1996-07-23

价格:USD 229.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849376825

丛书系列:

图书标签:

• Drug Development
• Preclinical Studies
• Clinical Trials
• Computer-Aided Drug Design
• Pharmacokinetics
• Pharmacodynamics
• Modeling and Simulation
• Data Analysis
• Bioinformatics
• Pharmaceutical Research

好的，以下是为您撰写的一份图书简介，内容聚焦于药物研发的多个关键领域，但不涉及您提到的那本书的具体内容： --- 《创新药物研发：从靶点发现到上市的精要指南》 导言：新药研发的复杂征途 现代药物研发是一项跨学科、高风险、长周期的系统工程，它横跨了基础生命科学、精密工程学、计算化学乃至严格的监管科学。随着对人类疾病生物学理解的不断深入，我们正站在一个药物创新爆发的前夜。然而，如何将基础研究的突破迅速、高效地转化为能改善患者生命的有效疗法，仍然是摆在制药工业界面前的巨大挑战。 本书《创新药物研发：从靶点发现到上市的精要指南》旨在提供一个全面、深入且高度实用的框架，系统梳理当前药物研发全链条中的关键技术、策略和新兴趋势。我们不关注特定技术工具的微观操作，而是聚焦于如何构建一个高效、前瞻性的药物研发管线，以应对日益复杂的疾病模型和日趋严格的监管要求。 第一部分：奠定基石——疾病理解与靶点确证 药物研发的起点，是对疾病机制的深刻洞察。本部分将重点剖析现代生物学如何指导“正确”靶点的选择，以及如何将其从一个理论假设转化为一个可成药的分子实体。 1.1 复杂疾病的系统生物学解析： 我们深入探讨如何利用基因组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学数据整合分析，揭示疾病网络中的关键节点。重点讨论网络药理学和因果推断方法在识别具有高潜力的生物标志物和调控靶点中的应用。这要求研究者超越单一基因或蛋白的视角，理解疾病在系统层面的动态失衡。 1.2 靶点功能验证的严谨性： 靶点确证是研发管线中投入最高、风险最大的阶段之一。本部分详述了多种验证策略，包括CRISPR/Cas9介导的基因编辑模型、先导化合物的药理学分析，以及建立具有高通量筛选价值的疾病模型。我们将强调“充分的生物学证据”在支持后续投资决策中的决定性作用，特别是在使用人类遗传学数据和类器官模型进行交叉验证的必要性。 1.3 从“不可成药”到“可成药”的范式转变： 传统小分子药物难以作用的靶点（如转录因子或复杂的蛋白质-蛋白质相互作用界面）正成为新的前沿。本节将介绍新兴的靶点调控技术，例如PROTACs（靶蛋白降解嵌合体）、分子胶水、以及反义寡核苷酸（ASO）等，它们为难以成药靶点提供了革命性的干预手段。 第二部分：构筑分子优势——先导化合物的发现与优化 一旦靶点确立，核心任务便是发现能够有效、安全地调节靶点活性的化合物。本部分聚焦于现代化合物库构建、筛选策略以及结构优化流程。 2.1 高效高内涵筛选策略的演进： 传统的高通量筛选（HTS）已逐步被更具洞察力的筛选方法所取代。我们将详细阐述基于目标结构和机制的基于知识的药物设计（Knowledge-Based Drug Design）和虚拟筛选（Virtual Screening）的集成应用。同时，讨论如何利用高内涵成像（HCI）和自动化机器人系统，在接近生理相关的细胞环境中评估化合物的药效学特征。 2.2 构效关系（SAR）的迭代循环： 先导化合物的优化是一个不断迭代、平衡多重参数（活性、选择性、ADME/Tox）的过程。本节深入探讨定量构效关系（QSAR）模型在指导化学修饰、预测分子性质方面的价值。重点分析如何利用机器学习模型来预测关键的药代动力学参数（如血脑屏障穿透性、肝脏代谢稳定性），从而缩短合成-测试周期。 2.3 聚焦于新型生物制剂的开发： 随着生物技术的发展，抗体、重组蛋白、细胞与基因疗法（CGT）在药物组合中的地位日益重要。本部分将概述单克隆抗体（mAb）的工程化改进（如抗体药物偶联物ADC），以及新型核酸药物（如siRNA、mRNA疫苗）的递送挑战与CMC（化学、制造与控制）要求。 第三部分：跨越鸿沟——临床前转化与早期安全性评估 从体外到体内，再到进入人体，这一“转化鸿沟”是新药研发中最具挑战性的瓶颈之一。本部分关注如何构建预测性更强的临床前模型，并确保候选药物的早期安全性。 3.1 预测性动物模型的建立与局限性： 详细分析人源化小鼠模型、PDX（患者来源的异种移植）模型在肿瘤学研究中的应用，并探讨在传染病和神经退行性疾病中建立更具相关性模型的必要性。本书强调对模型系统内在偏差的认识，以及如何利用类器官（Organoids）和芯片上的器官（Organ-on-a-Chip）技术来弥补传统动物模型的不足。 3.2 全面毒理学与生物标志物驱动的开发： 早期毒性预测至关重要。本节涵盖了关键的安全性评估环节，包括遗传毒性、致癌性以及靶点脱靶效应的评估。同时，重点论述生物标志物（Biomarker）在临床前研究中的核心作用：它们不仅用于确定剂量和疗效信号，更是连接临床前发现与临床试验结果的关键桥梁。 3.3 药物代谢与药代动力学（DMPK）的优化： 理解药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）是决定候选药物能否进入临床的关键。我们将分析高水平的DMPK研究如何指导给药途径的选择、半衰期的设计，以及如何规避潜在的药物相互作用风险。 第四部分：迈向临床——从I期到批准上市的路径管理 将候选药物推向市场需要精准的临床试验设计、高效的法规遵从以及对真实世界证据（RWE）的整合。 4.1 创新临床试验设计理念： 本部分探讨了适应性设计（Adaptive Design）、贝叶斯方法在临床试验中的应用，旨在提高试验效率和伦理合理性。重点讨论精准医学框架下，如何根据患者的生物标志物特征进行分层和入组，以最大化试验的成功率。 4.2 监管科学与全球一致性： 药物审批流程的复杂性要求研发团队具备强大的监管思维。我们将解析FDA、EMA等主要监管机构对IND（新药研究申请）和NDA（新药上市申请）的核心要求，特别是对非临床数据包的审阅重点。对CMC（化学、制造与控制）的严格要求，特别是如何保证商业化批次的一致性和稳定性，将被作为重点讨论。 4.3 真实世界数据（RWD）与上市后监测： 新药上市并非终点。本部分介绍如何利用电子健康记录（EHR）、保险理赔数据等RWD来补充传统临床试验数据的不足，评估药物在更广泛、更多样化人群中的长期安全性和有效性，并指导药物警戒系统的建立。 结语：面向未来的药物研发生态系统 本书总结了当前药物研发领域对集成化、自动化和智能化的迫切需求。未来的成功将属于那些能够有效整合人工智能（AI）与机器学习（ML）工具，优化试验设计，并能快速响应生物学新发现的团队。我们期望本书能成为药物研发专业人士、生物技术创业者以及生命科学领域研究生理解并驾驭这一复杂领域的宝贵参考。 --- 目标读者： 药物化学家、药理学家、生物工程师、临床研究人员、监管事务专家，以及所有对现代新药研发流程感兴趣的专业人士。

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这本书的标题——《计算机技术在临床前和临床药物开发中的应用》——立刻就勾起了我对药物研发这个复杂而迷人领域的浓厚兴趣。我一直对科学家们如何将一种潜在的药物从实验室的试管推向患者手中充满好奇。这个过程，无疑是漫长、昂贵且充满挑战的。我经常想象，在无数的实验、数据分析和临床试验背后，隐藏着多少不为人知的努力和智慧。这本书的书名暗示了它将深入探讨在这个关键阶段，计算机技术扮演的角色。我相信，随着计算能力的指数级增长和算法的不断进步，计算机已经不再仅仅是辅助工具，而是药物开发流程中不可或缺的驱动力。我期待着了解这些技术是如何加速分子筛选、预测药物的疗效和毒性，甚至如何优化临床试验的设计和执行的。

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我之所以会被这本书吸引，是因为它触及了药物研发过程中我一直感到困惑的一个方面：如何从海量的生物数据中提取有价值的信息。想象一下，基因组学、蛋白质组学、代谢组学等高通量测序技术每天都在产生数以TB计的数据，而这些数据中可能就隐藏着新药的突破口。但是，如何有效地分析这些数据，识别潜在的药物靶点，理解疾病的分子机制，这无疑是一项艰巨的任务。我希望这本书能够揭示计算机科学家和生物学家是如何携手合作，运用复杂的算法、统计模型和人工智能技术，将这些看似杂乱无章的数据转化为可操作的洞察。例如，机器学习在识别疾病生物标志物、预测药物反应的个体差异方面，应该扮演着至关重要的角色。

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我是一位对新兴技术在科学研究中应用充满热情的业余爱好者，而《计算机技术在临床前和临床药物开发中的应用》这个书名，正好击中了我的兴趣点。我一直认为，计算机科学与生命科学的交叉融合是未来科学发展的关键。药物研发，作为一个高度数据驱动和计算密集型的领域，无疑是这种融合的最佳实践场。我特别好奇，这本书会如何阐述虚拟筛选技术，即在计算机中模拟大量化合物与靶点相互作用的过程，从而快速找出具有潜力的候选药物。这不仅仅是效率的提升，更是对传统高通量筛选方法的革新，能够大大缩短早期发现阶段的时间和成本。

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我一直对药物研发过程的各个环节都感到非常好奇，特别是《计算机技术在临床前和临床药物开发中的应用》这个书名，让我对其中的“临床前”和“临床”两个阶段都产生了浓厚的兴趣。我一直很好奇，在药物进入人体进行试验之前，计算机技术是如何帮助科学家们更深入地了解药物的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）特性。我期待书中能够详细介绍这些计算模型，它们如何通过模拟来预测药物在体内的命运，以及如何帮助优化药物的给药方案，从而为后续的临床试验打下坚实的基础。

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我一直对现代医学的进步感到惊叹，而药物研发无疑是其中最核心的部分。《计算机技术在临床前和临床药物开发中的应用》这个书名，让我联想到那些在幕后默默工作的“大脑”——计算机。我一直好奇，在药物的整个生命周期中，计算机技术是如何被用来进行质量控制和生产优化的。例如，如何利用数据分析来监控药物生产过程中的每一个环节，确保药物的质量和一致性？我期待书中能够深入探讨这些技术，它们如何确保我们最终能够获得安全有效的药物。

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我是一位热衷于了解前沿科技如何解决实际问题的普通读者，而《计算机技术在临床前和临床药物开发中的应用》这个书名，恰恰描绘了一幅科学与技术深度融合的图景。我一直很好奇，在漫长而昂贵的临床试验阶段，计算机技术是如何发挥作用的。例如，如何利用大数据分析来识别最适合参与临床试验的患者群体？如何通过统计模型来更精确地评估药物的疗效和安全性？我期待书中能够提供一些生动的案例，展示计算机技术如何帮助优化临床试验的设计、执行和数据分析，从而加速新药的上市进程，让患者早日受益。

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我之所以选择这本书，是因为我对数据科学在各个行业的影响力感到着迷，而药物研发领域尤其具有代表性。我一直在思考，在药物发现的早期阶段，是如何通过计算模拟来预测化合物的物理化学性质、生物活性以及可能的毒副作用的。这本书的书名直接点出了“计算机技术”的核心，这让我对接下来的内容充满期待。我希望它能详细介绍那些能够模拟分子动力学、预测蛋白质折叠、甚至设计全新分子的先进计算方法。这些技术不仅能够帮助科学家们更好地理解药物的作用机制，还能指导他们设计出更安全、更有效的药物分子。

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对于我来说，药物开发过程中的临床前研究阶段一直是一个充满神秘色彩的领域。《计算机技术在临床前和临床药物开发中的应用》这个标题，让我看到了解这个神秘面纱的机会。我很好奇，在实验室阶段，计算机技术是如何被用来设计和优化动物模型中的药物测试，如何分析实验数据以评估药物的药效和安全性。例如，我设想，计算毒理学可能会在早期阶段就预测出药物潜在的毒性，从而避免在后期投入大量资源进行无效的实验。这不仅能节省成本，更能提高药物研发的成功率。

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我始终对科学研究背后的“黑箱”充满好奇，而《计算机技术在临床前和临床药物开发中的应用》这个书名，让我看到了一个揭示药物研发过程“黑箱”的窗口。我一直好奇，在药物开发过程中，决策的制定是如何基于海量的数据和复杂的分析的。我期待书中能够详细介绍那些能够帮助研究人员进行风险评估和效益分析的计算工具。例如，如何利用计算机模型来预测药物在市场上的潜在竞争力和价值？这些信息对于制药公司做出战略决策至关重要。

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当我看到《计算机技术在临床前和临床药物开发中的应用》这个书名时，我立刻产生了一种强烈的求知欲。我一直好奇，在药物研发的整个过程中，信息管理和知识共享是如何进行的。考虑到涉及如此多的数据、研究人员和机构，我想象着计算机技术在其中扮演着整合者和促进者的角色。我希望这本书能够分享一些关于如何构建和管理药物研发数据库的经验，以及如何利用数字平台促进不同团队之间的协作和知识转移。这对于提高整个行业的效率和创新能力至关重要。

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