Integrated Strategies for Drug Discovery Using Mass Spectrometry pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Mike S. Lee

出品人:

页数:568

译者:

出版时间:2005-06-29

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471461272

丛书系列:

图书标签:

质谱
药物发现
整合策略
生物技术
分析化学
蛋白质组学
代谢组学
药物研发
生物医学
技术进展

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具体描述

New strategies and techniques for today's fast-paced discovery process

Today, the pressure is on for high-throughput approaches to accelerate the generation, identification, and optimization of molecules with desirable drug properties. As traditional methods of analysis become antiquated, new analytical strategies and techniques are necessary to meet sample throughput requirements and manpower constraints. Among them, mass spectrometry has grown to be a front-line tool throughout drug discovery.

Integrated Strategies for Drug Discovery Using Mass Spectrometry provides a thorough review of current analytical approaches, industry practices, and strategies in drug discovery. The topics represent current industry benchmarks in specific drug discovery activities that deal with proteomics, biomarker discovery, metabonomic approaches for toxicity screening, lead identification, compound libraries, quantitative bioanalytical support, biotransformation, reactive metabolite characterization, lead optimization, pharmaceutical property profiling, sample preparation strategies, and automation.

THIS BOOK:

* Clearly explains how drug discovery and mass spectrometry are interconnected

* Discusses the uses and limitations of various types of mass spectrometry in various aspects of drug discovery

* Prominently features analytical applications that require trace-mixture analysis

* Provides industry applications and real-world examples

* Shares historical background information on various techniques to aid in the understanding of how and why new methods are now being employed to analyze samples

《药物研发前沿技术：从靶点识别到临床前评估的整合路径》图书简介一、跨学科视野下的药物创新：整合策略的基石本书深入探讨了现代药物研发过程中，如何通过整合多个前沿技术平台，构建高效、精准的药物发现和评估体系。我们明确认识到，传统的线性、孤立的研究模式已无法应对日益复杂的疾病机制和新药开发挑战。因此，本书的核心在于构建一个“整合”的哲学与实践框架，旨在打破生物学、化学、工程学和信息科学之间的壁垒，实现从早期靶点识别到候选药物优化直至临床前安全性评估的全流程优化。本书首先对当前药物发现面临的宏观挑战进行了剖析，包括高失败率、长周期和高成本等核心痛点。在此基础上，我们详细阐述了如何通过系统生物学方法来定义“可成药性”靶点集，并引入了多组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学）的深度融合分析，以期揭示疾病生物学路径的本质。我们强调，成功的药物发现并非依赖单一的“魔弹”，而是依赖于对生物系统多层次、动态变化的全面理解。二、早期发现与先导化合物的精准生成本书将大量篇幅聚焦于早期发现阶段，特别是针对复杂靶点（如蛋白质-蛋白质相互作用PPIs、膜蛋白）的抑制剂或调节剂的发现。我们摒弃了对传统高通量筛选（HTS）的过度依赖，转而推崇基于结构的药物设计（SBDD）与基于片段的药物设计（FBDD）的策略性应用。结构生物学在药物设计中的核心地位：书中详尽介绍了冷冻电子显微镜（Cryo-EM）和高分辨率核磁共振（NMR）在解析动态生物大分子三维结构方面的最新进展，并论述了如何利用这些结构信息，结合计算化学方法（如分子对接、自由能微扰计算），指导先导化合物的修饰与优化。新型筛选范式的构建：我们详细分析了利用人工智能（AI）和机器学习（ML）驱动的虚拟筛选（VS）模型，如何从海量化合物库中快速、有效地筛选出具有潜在活性的分子骨架。此外，本书还深入探讨了基于细胞表型和高内涵成像（HCI）的筛选方法，尤其在分析药物对复杂细胞功能影响方面的独特优势。化学合成与库的构建：针对新发现的先导化合物，本书提供了关于多样性导向合成（DOS）和DNA编码化合物库（DEL）构建策略的深入见解，确保化学空间被高效且有针对性地探索。三、优化与成药性评估：从“活性”到“效力”的转化先导化合物的活性只是成功的一小部分。本书的第二大部分着重于如何系统地优化这些分子，使其具备良好的成药属性（ADMET：吸收、分布、代谢、排泄和毒性）。构效关系（SAR）的精细化解析：我们讨论了如何利用定量构效关系（QSAR）模型，结合迭代的合成-测试循环，对分子的药代动力学特征进行预测和改进。书中特别关注了生物膜渗透性、血脑屏障穿透性（如适用）以及代谢稳定性的优化策略。先导化合物的提纯与筛选：详细介绍了先进的体内和体外模型在评估药物候选分子时的作用。这包括建立高度模拟生理环境的3D细胞培养模型（类器官、微流控芯片），以及用于评估药物对特定组织和器官影响的先进动物模型。化学生物学工具的应用：本部分强调了使用化学探针技术来验证药物靶点结合的特异性和脱靶效应的重要性。通过共价标记技术、靶点占有率分析，研究人员可以更早地识别并排除具有潜在风险的化合物。四、毒理学与临床前安全性的前瞻性评估新药研发的瓶颈往往出现在毒性预测的失败上。本书致力于提供一种前瞻性的毒理学评估框架，旨在将毒性评估整合到发现过程的更早阶段，而非仅仅作为临床前的终点检查。器官系统毒性的预测与机制研究：我们探讨了如何利用高通量毒理学筛选（HTS-Tox）来识别潜在的心脏毒性、肝毒性或肾毒性信号。重点介绍了利用iPSC（诱导多能干细胞）技术构建的人源化模型在预测亚慢性毒性方面的进步。代谢稳定性与药物相互作用（DDI）：详细分析了细胞色素P450酶系（CYP450）在药物代谢中的关键作用，以及如何通过体外酶抑制/诱导实验来预测潜在的药物-药物相互作用，从而指导临床用药方案的设计。生物标志物的发现与验证：在临床前阶段，准确的生物标志物是评估药物有效性和安全性的关键。本书阐述了如何结合代谢组学和蛋白质组学数据，识别和验证能预测临床响应或毒性反应的分子标志物。五、数字化转型与数据驱动的研发决策贯穿全书的主题之一是数据科学在药物研发中的核心驱动力作用。电子实验记录与知识图谱：书中介绍了如何构建结构化的、可搜索的电子实验记录系统（ELN），以及如何利用知识图谱技术将来自不同实验平台、不同时间点的数据进行关联分析，发现隐藏的关联性。计算毒理学与药代动力学（PK/PD）建模：详细介绍了生理药代动力学模型（PBPK）在预测药物在人体内的分布和暴露水平方面的应用，以及如何将这些模型与临床前数据相结合，以更精准地设计首次人体剂量（FIH）。《药物研发前沿技术：从靶点识别到临床前评估的整合路径》为药物化学家、生物学家、药理学家及所有致力于创新药物研发的专业人士提供了一套系统化、可操作的整合方法论，旨在加速新药从概念走向临床的进程，并显著提高研发的成功率和效率。