抗癌药物发现和开发中的基因组学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学

作者:汉普顿

出品人:

页数:409

译者:

出版时间:2007-6

价格:85.00元

装帧:

isbn号码:9787030189837

丛书系列:

图书标签:

• 基因组学
• 抗癌药物
• 药物发现
• 药物开发
• 肿瘤学
• 精准医学
• 生物信息学
• 靶点发现
• 药物设计
• 癌症治疗

人类健康的守护者：抗癌药物发现与开发的基因组学视角 癌症，这个古老而棘手的敌人，始终是人类健康面临的严峻挑战。在漫长的抗争历程中，医学的进步，尤其是对癌症分子机制的深入理解，为我们提供了前所未有的武器。而在这场革命性的变革中，基因组学，这门研究生物体全部基因信息的学科，扮演着至关重要的角色，它以前所未有的深度和广度，揭示了癌症发生的根源，并以前所未有的精准度，引领着抗癌药物发现与开发的全新时代。 本书旨在全面而深入地探讨基因组学在抗癌药物发现与开发各个环节中的革命性作用，从基础研究到临床应用，全方位地展现基因组学如何重塑我们认识和对抗癌症的方式。我们不仅仅关注基因组学的技术和方法，更着重于它如何转化为切实有效的抗癌策略，最终造福于广大癌症患者。 第一章：拨开迷雾，洞悉癌症的基因密码 癌症的本质是基因的突变和失控。本章将带领读者深入探索癌症基因组学的基石。我们将从癌症基因组学的发展历程开始，追溯其从早期对少数癌基因的发现，到如今能够对一个肿瘤的全部基因组进行测序的飞跃。读者将了解各种主流的基因组学技术，包括全基因组测序（WGS）、全外显子组测序（WES）、RNA测序（RNA-Seq）以及表观基因组学技术（如ChIP-Seq、DNA甲基化测序），并理解它们各自的优势和在癌症研究中的应用。 我们将深入解析癌症基因组学的核心发现，例如“基因组不稳定性”的概念，它是癌症发生和发展的普遍特征。读者将了解到，这些不稳定性可能表现为点突变、插入/缺失、拷贝数变异、结构变异以及染色体畸变等多种形式。本书将详细阐述这些基因组学改变如何激活癌基因，失活抑癌基因，从而推动肿瘤的生长、增殖、侵袭和转移。 此外，本章还将重点介绍癌症基因组学数据库和生物信息学分析工具的重要性。这些强大的资源和工具使得研究人员能够有效地存储、管理、分析海量的基因组数据，从中挖掘有价值的生物标志物和治疗靶点。我们将讨论如何利用这些工具来识别驱动肿瘤生长的特异性基因突变，以及如何区分“乘客突变”和“驱动突变”，为后续的药物开发提供精准的方向。 第二章：靶向之光：从基因组学发现到药物靶点 基因组学研究的最终目标之一是识别能够被药物有效靶向的分子。本章将聚焦于如何从海量的基因组学数据中精准定位和验证抗癌药物的靶点。我们将探讨不同类型的药物靶点，包括但不限于： 驱动突变的激酶： 许多癌症的发生与关键信号通路中的激酶发生激活突变有关，如EGFR、BRAF、KRAS等。本书将详细介绍如何利用基因组学信息，识别这些驱动激酶，并概述针对这些激酶的靶向抑制剂的开发历程和成功案例。 失活的抑癌基因： TP53、RB1等抑癌基因的失活是癌症发展的重要驱动力。虽然直接“激活”失活的抑癌基因仍然是一个巨大的挑战，但基因组学研究揭示了绕过这些缺陷的治疗策略，例如通过激活下游信号通路或诱导细胞凋亡。 染色体重排和融合基因： 特定的染色体重排可以产生新的融合基因，这些融合基因往往编码具有持续活性的异常蛋白，成为理想的药物靶点。费城染色体阳性的慢性髓性白血病（CML）中的BCR-ABL融合蛋白及其靶向药物伊马替尼就是经典的例子。 肿瘤微环境中的靶点： 除了肿瘤细胞本身，肿瘤微环境中的免疫细胞、血管生成因子以及基质细胞也可能成为潜在的药物靶点。基因组学分析有助于理解肿瘤与微环境之间的复杂互动，从而开发出更有效的联合治疗策略。 本章还将深入讨论靶点验证的重要性。仅仅在基因组学数据中发现某个基因的改变并不意味着它就是有效的药物靶点。我们将介绍各种实验技术，如基因敲除/敲低、过表达、体内外功能实验，以及基于蛋白质组学和代谢组学的验证方法，来确证靶点的功能意义及其作为药物靶点的潜力。 第三章：精准打击：基因组学指导下的新药设计与开发 有了明确的药物靶点，接下来的挑战是如何设计和开发出安全有效的药物。本章将详细阐述基因组学如何在药物设计与开发的全过程中发挥关键作用，引领药物开发走向“精准医疗”的时代。 理性药物设计（Rational Drug Design）： 基因组学提供的高分辨率的三维蛋白结构信息，结合生物化学和分子动力学模拟，使得研究人员能够设计出能够特异性结合并抑制目标蛋白的药物分子。我们将讨论基于结构的药物设计（SBDD）以及基于配体的药物设计（LBDD）在靶向药物开发中的应用。 药物筛选策略的优化： 基因组学信息能够帮助我们更聪明地筛选化合物库。例如，可以利用基因组学数据预测哪些化合物可能对携带特定基因突变的肿瘤细胞有效，从而大大提高高通量筛选的效率和靶向性。 肿瘤异质性和耐药性的预测： 肿瘤并非单一的疾病，而是由高度异质性的细胞群体组成。基因组学分析能够揭示肿瘤内部以及不同肿瘤之间的基因组差异，从而预测肿瘤对特定药物的敏感性或耐药性。这有助于我们开发出能够克服耐药性的新型药物，或者设计出能够同时靶向多个驱动基因的联合治疗方案。 生物标志物的开发与应用： 基因组学是开发精准药物生物标志物的金矿。通过分析肿瘤样本的基因组信息，我们可以鉴定出预测药物疗效的生物标志物（预测性生物标志物），或者监测治疗反应和疾病进展的生物标志物（伴随性生物标志物）。这些生物标志物对于患者的选择、治疗方案的优化以及药物的临床试验设计至关重要。 第四章：临床转化的桥梁：基因组学在抗癌药物临床试验中的角色 将实验室的发现转化为临床上的应用，离不开严谨的临床试验。本章将聚焦于基因组学在抗癌药物临床试验中的关键作用，它如何加速药物的审批上市，并为患者带来新的治疗希望。 患者分层与选择： 基因组学使得我们能够根据患者的肿瘤基因组特征，将其精确分层，并选择最有可能从特定靶向药物中获益的患者群体。这不仅提高了药物的疗效，也降低了不必要的毒副作用。本书将介绍如何利用基因组学进行患者的招募和分型，以优化临床试验的设计。 疗效评估与监测： 基因组学技术可以用于在临床试验过程中监测肿瘤的基因组变化，评估药物的疗效，并及早发现耐药性的产生。例如，液体活检技术（如ctDNA分析）的出现，使得我们能够通过采集血液样本来无创地监测肿瘤的基因组信息，这为实时评估治疗反应提供了前所未有的便利。 克服临床试验中的挑战： 稀有突变、肿瘤异质性、肿瘤微环境的动态变化等问题，都给临床试验带来了挑战。基因组学分析能够帮助我们深入理解这些挑战背后的分子机制，并提出相应的解决方案，例如设计针对多靶点的联合治疗方案，或者开发能够有效穿透肿瘤微环境的药物。 加速药物审批： 随着基因组学在药物开发中的作用日益凸显，监管机构也越来越重视基因组学数据在药物审批过程中的作用。本书将探讨基因组学数据如何支持药物的批准，并分析加速审批的可能性。 第五章：展望未来：基因组学引领的抗癌新纪元 癌症研究和抗癌药物的开发是一个不断发展的领域。本章将展望基因组学在未来抗癌领域可能带来的更多机遇和挑战。 多组学整合分析： 未来，我们将不再局限于单一的基因组学层面，而是将基因组学与转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表观基因组学等其他组学数据进行整合分析，从而更全面、更深入地理解癌症的复杂性，发现更精准的治疗靶点和生物标志物。 人工智能与机器学习在基因组学中的应用： 人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在处理海量基因组数据、预测药物反应、识别新的药物靶点等方面展现出巨大的潜力。本书将探讨AI/ML如何加速基因组学驱动的药物发现和开发过程。 个性化免疫疗法： 基因组学在理解肿瘤免疫逃逸机制以及预测免疫检查点抑制剂疗效方面发挥着关键作用。未来，基因组学将进一步推动个性化免疫疗法的发展，包括肿瘤疫苗、CAR-T细胞疗法等。 早期诊断与预防： 基因组学不仅在治疗癌症方面发挥作用，它在癌症的早期诊断和预防方面也具有巨大的潜力。通过基因组学筛查，我们可以识别高危人群，并采取相应的预防措施，或者实现癌症的早期诊断，从而显著提高治愈率。 伦理、法律和社会问题（ELSI）： 随着基因组学在医疗中的广泛应用，相关的伦理、法律和社会问题也日益突出。本书将对这些问题进行讨论，包括数据隐私、基因歧视、知情同意以及公平获取基因组学技术等。 结语 “抗癌药物发现和开发中的基因组学”不仅仅是一本学术著作，它更是我们对抗癌症的智慧结晶，是我们对人类健康未来不懈追求的体现。通过深入了解基因组学如何以前所未有的力量驱动着抗癌药物的发现和开发，我们能够更好地理解癌症的复杂性，更有效地设计和应用靶向治疗，最终为患者带来更多的希望和更美好的生活。这本书将成为每一个致力于癌症研究、药物开发、临床实践的专业人士以及对这一领域感兴趣的读者，一份不可或缺的宝贵资源。它将启发我们，激励我们，共同塑造一个癌症不再是绝症的未来。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆