2009药事管理与法规.执业药师考试

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出版者:人民军医出版社
作者:
出品人:
页数:331
译者:
出版时间:2009-4
价格:40.00元
装帧:平装
isbn号码:9787509125892
丛书系列:
图书标签:
  • 药事管理
  • 药学法规
  • 执业药师
  • 考试
  • 2009年
  • 医药卫生
  • 专业考试
  • 医学
  • 教材
  • 法规
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具体描述

《药事管理与法规(2009最新版)》紧扣大纲,全新改版,名师点评,高效节时,配套自测,模拟冲刺。

权威专家重磅出击,连续五年畅销,通过率的有效保证。

每章列考点进阶详解、真题模拟与解析两大版块。

考点进阶详解部分重点突出、标记明显:

以★★★标记掌握内容;以★★标记熟悉内容;以★标记了解内容。字体分宋体、楷体:宋体为重要内容:楷体为点评、帮助理解内容。

真题模拟与解析部分的难题均给予详细试题讲解,剖析思路。

每一部分都附三套全真冲刺题,以帮助考生迅速掌握考试思路,提高应试能力。

药学前沿探索与实践指南:聚焦新药研发与临床应用 本书旨在为药学领域的研究人员、临床药师以及相关专业人士提供一个全面、深入的视角,探讨当前药物研发、质量控制和临床应用的前沿动态与核心挑战。内容聚焦于生物技术药物的兴起、药物基因组学在个体化治疗中的应用、药品监管体系的国际接轨与本土化实践,以及药物安全性和有效性的最新评估标准。 第一部分:创新药物研发的驱动力与新范式 本部分深入剖析了当代药物研发格局发生的深刻变化。随着生命科学的飞速发展,小分子化学药物的研发逐渐向更复杂、更具靶向性的生物制品转型。我们详细介绍了单克隆抗体、基因治疗(如CRISPR技术在药物靶点发现中的潜力)、细胞疗法(如CAR-T)以及新型疫苗佐剂技术的研发流程、关键技术瓶颈及其克服策略。 特别关注了AI和机器学习在药物发现阶段的赋能作用。从高通量筛选数据的处理优化,到候选药物的ADMET(吸收、分布、代谢、排泄、毒性)预测模型构建,本书提供了多个工业界和学术界的成功案例分析,阐述了如何利用大数据加速新药发现周期并降低研发成本。同时,也审视了当前生物类似药(Biosimilars)的研发与审批策略,分析了如何确保其与原研药的质量和疗效等同性,以及在全球市场中的竞争策略。 第二部分:药物质量与生产工艺的精细化管理 现代制药工业对质量的要求已远超传统标准。本书将重点放在药品生产质量管理规范(GMP)的最新国际趋势,特别是对连续制造技术(Continuous Manufacturing)的深度解析。探讨了如何将传统的分批次生产模式转变为更高效、更可控的连续化工艺,以及由此带来的过程分析技术(PAT)的应用要求。 在质量控制方面,我们着重讨论了杂质谱分析的复杂性,特别是对基因毒性杂质(Genotoxic Impurities)和元素杂质(Elemental Impurities)的控制策略。内容涵盖了先进的分析检测方法,如高分辨率质谱(HRMS)在痕量物质定性和定量中的应用,以及药典标准在应对新型制剂(如脂质纳米粒载药系统)方面的挑战与应对。 此外,本书还专门辟章节讨论了供应链的韧性与安全。在全球地缘政治和公共卫生事件频发背景下,如何构建多元化、可追溯的原料药和关键辅料供应体系,保障药品生产的连续性,是当前行业面临的重大课题。 第三部分:药物临床应用与个体化医疗的深化 临床药学实践正在经历一场以数据驱动的变革。本部分的核心在于药物基因组学(Pharmacogenomics, PGx)如何指导临床用药决策。详细梳理了影响药物代谢和疗效的关键基因多态性,并结合心血管疾病、肿瘤治疗、精神类药物等领域的具体案例,展示了PGx检测如何帮助医生选择最合适的药物和剂量,从而最大化疗效并最小化不良反应。 我们对生物标志物的发现与验证在药物研发和临床监测中的地位进行了深入分析。这包括用于早期诊断、疾病分型、疗效预测和安全性监测的各类分子和影像学标志物。书中提供了生物标志物从实验室到临床验证的完整流程,强调了验证的严格性和标准化要求。 在药物安全监测方面,本书介绍了药物警戒(Pharmacovigilance)的数字化转型。探讨了如何利用自然语言处理(NLP)技术从社交媒体、电子健康记录(EHRs)中挖掘潜在的不良事件信号,以及如何整合多源数据,构建更灵敏、更快速的信号检测系统。 第四部分:全球药品监管体系的趋同与差异 药品监管是保障公众健康的最后一道防线。本书对ICH(国际人用药品注册技术协调会)指导原则的最新发展进行了细致的解读,特别是针对新化学实体(NCEs)和生物制品注册申请的通用技术文档(CTD)要求的变化。 同时,本书也对比分析了主要监管机构(如FDA、EMA和中国的NMPA)在快速通道审批、突破性疗法认定以及真实世界证据(RWE)的采纳标准方面的异同。重点阐述了RWE,包括电子病历、保险理赔数据在支持药品上市后研究、扩大适应症申请中的应用潜力与监管挑战,特别是数据质量和偏倚控制的方法论。 本书内容力求详实、专业,注重理论与实践的结合,旨在成为药学专业人员应对复杂多变行业环境的有力工具。通过对上述关键领域的系统性梳理与前瞻性分析,读者将能更好地把握行业脉搏,提升专业决策能力。

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