内容简介
药物活性筛选是新药研发的基础性工作,《现代药物活性筛选》主要按照药物活性筛选体系构成的思路,较系统地介绍了样品库建设、靶点(库)建设和筛选方法。《现代药物活性筛选》融汇了编者多年的教学和科研经验,根据药物作用的原理对药物活性筛选工作从操作层面进行了梳理,从生物物理学和生物化学角度对分子层面的药物活性筛选方法进行阐述,并用编者亲自经历的案例进行说明;编者对细胞层面的活性筛选也有独到的说明。此外,《现代药物活性筛选》还归纳了新药发现的历史,收集了与诺贝尔奖有关的新药发现故事,以增强《现代药物活性筛选》的启发性和趣味性。
《现代药物活性筛选》结构清晰,适合拟从事药物活性筛选工作的初学者作为教材阅读,也可供有一定学习和工作经历的相关人员参考。
内页插图
目录
1 绪论
1.1 药物作用的本质
1.2 药物发现简史
1.3 药物研究的规律
1.4 新药研发的一般过程
1.5 药物筛选和药物研究的联系与差别
1.6 现代药物筛选体系的构成
1.7 开展新药筛选的意义
1.8 主要概念
1.9 关于本书
小结
2 样品库建设
2.1 样品的一般来源
2.2 组合化学
2.3 点击化学
2.4 肽库
2.5 核酸库
2.6 植物提取物库
2.7 样品的配制与保存
小结
3 药物靶点
3.1 靶点的发现
3.2 靶点的标准
3.3 靶点的来源
3.4 常见的靶点类别
3.5 “最佳”靶点的考虑
3.6 常见的靶点
3.7 常见的疾病靶点
小结
4 药物活性筛选的原理
4.1 药物活性筛选的策略
4.2 药物和靶点的相互作用
4.3 生物物理学原理(亲和反应)
4.4 生物化学原理
小结
5 筛选模型常用的检测信号
5.1 吸光度
5.2 荧光强度
5.3 荧光相关光谱
5.4 荧光偏振
5.5 时间分辨荧光
5.6 荧光共振能量转移
5.7 表面等离子共振
5.8 化学发光
5.9 等温滴定量热法
小结
6 药物筛选的硬件和模型要求
6.1 一般设备
6.2 关键设备
6.3 细胞室
6.4 药物筛选的一般流程
6.5 筛选模型的评价
小结
7 基于靶点的药物活性筛选(1):Rho激酶抑制剂的筛选(生物化学原理)
7.1 材料
7.2 ROCK-CD重组表达的设计
7.3 ROCK-CD的分子克隆
7.4 ROCK-CD的活性鉴定
7.5 ROCK抑制剂筛选模型的建立
7.6 ROCK抑制剂筛选
7.7 生物学验证
7.8 讨论
小结
8 基于靶点的药物活性筛选(2)——dUTP酶抑制剂的筛选(生物物理学原理)
8.1 材料
8.2 dUTP酶克隆
8.3 活性检测
8.4 dUTP抑制剂筛选(亲和原理)
小结
9 基于活性小分子的靶点筛选雷公藤甲素的作用机制研究
9.1 简述
9.2 方法
9.3 结果
9.4 讨论
小结
10 细胞水平的活性筛选
10.1 细胞培养
10.2 细胞活力筛选
10.3 细胞增殖研究(BrdU掺入实验)
10.4 细胞分化研究
10.5 细胞综合功能状态研究
小结
11 组织器官水平的活性评价
11.1 组织器官灌流的参考条件
11.2 器官灌流
11 3 组织灌流实验
小结
12 新药发现和诺贝尔奖
12.1 胰岛素的发现
12.2 维生素的发现
12.3 乙酰胆碱的发现
12.4 磺胺的发现
12.5 青霉素的发现
12.6 DDT的发现
12.7 肾上腺皮质激素的发现
12.8 链霉素的发现
12.9 前列腺素的发现
12.10 β受体阻断剂的发明
12.11 NO的发现
12.12 阿维菌素和青蒿素的发现
小结
附录 相关资源
后记
前言/序言
《药学前沿探索:理论与实践解析》 这是一本深入剖析现代药学研究领域前沿理论与实践的专著。本书旨在为药学研究者、医药企业研发人员、药物政策制定者以及相关专业的学生提供一个全面、系统的知识框架,帮助他们理解并应对当前药物研发面临的挑战与机遇。 核心内容聚焦: 本书并非简单罗列现有药物,而是着眼于驱动药物创新和优化的底层逻辑与新兴技术。我们将从以下几个关键维度展开深度探讨: 药物发现的创新范式: 高通量筛选与自动化技术: 详细阐述如何利用先进的自动化平台进行大规模化合物筛选,包括药物靶点的识别、化合物库的构建与优化、筛选策略的设计以及数据分析的核心技术。重点介绍微流控技术、芯片实验室(Lab-on-a-chip)在提升筛选效率和准确性方面的应用。 人工智能与机器学习在药物发现中的革命: 深入分析AI如何颠覆传统的药物发现流程,包括利用深度学习模型预测化合物活性、设计全新分子结构(De Novo Design)、优化先导化合物(Lead Optimization)、预测药物毒副作用以及辅助临床试验设计。我们将探讨各种AI算法(如生成对抗网络GANs、图神经网络GNNs)在药物研发不同阶段的具体应用案例和技术挑战。 计算药物设计与分子模拟: 详细介绍基于结构的药物设计(SBDD)和基于配体的药物设计(LBDD)的原理与实践。涵盖分子动力学模拟、量子化学计算、分子对接(Molecular Docking)等关键技术,以及如何利用这些工具来理解药物-靶点相互作用、预测结合亲和力、优化化合物构象。 组合化学与高通量合成: 探讨组合化学在快速生成大量结构多样性化合物方面的作用,以及与高通量合成技术(如固相合成、平行合成)相结合,如何极大地加速先导化合物的发现进程。 药物作用机制的深度解析: 表观遗传学与药物干预: 深入探讨表观遗传学修饰(如DNA甲基化、组蛋白修饰)在疾病发生发展中的作用,以及针对这些靶点开发的药物(如HDAC抑制剂、DNA甲基转移酶抑制剂)的最新进展和作用机制。 RNA靶向药物与基因疗法: 聚焦于以RNA为靶点的创新药物研发,包括反义寡核苷酸(ASOs)、小干扰RNA(siRNAs)、微小RNA(miRNAs)及其模拟物/拮抗剂。详细解析其作用机制、递送系统挑战以及在遗传性疾病、肿瘤等领域的应用前景。 蛋白质相互作用调控药物: 探讨如何通过设计小分子抑制剂、激活剂或分子胶(Molecular Glues)来调控致病性蛋白质之间的相互作用,从而开发出新型治疗药物。重点关注PROTAC(蛋白降解靶向嵌合体)等新兴技术。 微生物组与药物代谢: 分析肠道微生物组的组成、功能及其对药物吸收、分布、代谢和排泄(ADME)的影响。探讨如何利用微生物组的知识来优化药物疗效、降低毒副作用,以及开发基于微生物组的疗法。 先进的药物递送系统与制剂技术: 纳米技术在药物递送中的应用: 详细介绍各种纳米载体(如脂质体、聚合物纳米粒、金纳米粒子)的设计与制备,以及它们在提高药物稳定性、靶向性、生物利用度和降低毒副作用方面的优势。重点关注响应性纳米递送系统和智能纳米药物。 新型给药途径与缓控释技术: 探讨非口服给药途径(如透皮给药、吸入给药、眼内给药)的最新进展,以及先进的缓控释技术(如微针、植入剂、水凝胶)如何实现长效释放、减少给药频率、提高患者依从性。 生物大分子药物的制剂挑战: 针对蛋白质、抗体、核酸等生物大分子药物,深入分析其在储存、运输和给药过程中的稳定性问题,以及如何通过冻干、复配、佐剂等技术来克服这些挑战。 药物研发的转化医学与临床前评价: 疾病模型与生物标志物: 探讨如何构建和利用更接近人类疾病生理病理状态的体外模型(如类器官Organoids, “器官芯片” Organs-on-a-chip)和体内模型(如基因编辑动物模型)进行药物疗效和毒性的初步评估。重点介绍新型生物标志物的发现、验证及其在药物研发中的应用。 药代动力学(PK)与药效动力学(PD)研究: 详细阐述PK/PD研究在药物早期开发阶段的重要性,包括模型建立、参数估算以及如何利用PK/PD数据指导剂量选择和优化给药方案。 安全性评价与毒理学研究: 梳理现代药物安全性评价的标准与方法,包括体外毒性测试(如hERG通道阻滞、肝细胞毒性)和体内毒性研究(如GLP标准下的毒理学研究),以及如何利用计算毒理学(In Silico Toxicology)来预测潜在风险。 药物研发的法规、伦理与产业化: 全球药物注册与审批流程: 介绍不同国家和地区(如FDA, EMA, NMPA)药物注册申报的关键要求、审评流程和技术指导原则,帮助研究者理解药物上市的法规路径。 知识产权保护与药物专利: 探讨药物研发中的知识产权策略,包括专利申请、布局、规避和无效宣告,以及如何保护创新成果。 药物经济学与市场准入: 分析药物研发的成本效益评估、卫生技术评估(HTA)以及药物在不同国家和地区市场准入的策略。 开放创新与药物研发合作: 讨论当前药物研发领域合作模式的演变,包括学术界与产业界的合作、CRO/CDMO的作用、药物发现联盟以及开放式创新平台的价值。 本书特点: 理论与实践深度结合: 既有严谨的理论基础阐述,又辅以大量前沿研究成果和实际案例分析,帮助读者构建系统认知。 前瞻性与创新性: 聚焦于当前及未来药物研发领域最热门、最具颠覆性的技术和方向,为读者提供行业发展的前瞻性指导。 多学科交叉视角: 融合了分子生物学、化学、药理学、计算科学、工程学、医学、统计学等多学科知识,展现药物研发的综合性。 面向未来挑战: 探讨如何通过科技创新和模式变革,克服当前药物研发高投入、高风险、低成功率的困境。 目标读者: 从事新药研发的科学家、研究员、工程师。 医药企业的研发管理人员、项目负责人。 药物监管机构的审评专家、政策制定者。 药学、药理学、生物技术、医学等相关专业的硕博士研究生和高年级本科生。 对现代药物研究领域感兴趣的科研人员和从业者。 《药学前沿探索:理论与实践解析》将是一本陪伴您深度理解和把握现代药物研发脉搏的不可或缺的参考书。
这本书的整体风格非常接地气,作者似乎是一位长期奋战在药物研发一线的研究人员,他的语言充满了实践的智慧和对细节的关注。书中的例子大多取材于真实的研究案例,这些案例的分析深入而透彻,让我看到了药物活性筛选过程中,那些看似微不足道的细节,往往能够决定项目的成败。作者对于“数据处理和统计学分析”部分的讲解,尤其让我受益匪浅。他详细介绍了如何从海量的数据中提取有价值的信息,以及如何避免常见的统计学陷阱。我特别喜欢其中关于“机器学习在药物筛选中的应用”的探讨,作者用非常浅显的语言解释了如何利用人工智能来加速药物的发现进程。他还分享了许多自己在实际工作中遇到的挑战和解决方案,这些真实的经验分享,对于初入行的研究者来说,无疑是无价的财富。这本书更像是一位经验丰富的前辈,在谆谆教导,将他毕生的所学和所悟,毫无保留地传授给了读者。