Clinical Pharmacology of Psychotherapeutic Drugs pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Leo E. Hollister MD,John G. Csernansky MD

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1989-11

价格:698.00元

装帧:

isbn号码:9780443086700

丛书系列:

图书标签:

• 临床药理学
• 精神药物
• 药物治疗
• 精神病学
• 药代动力学
• 药效动力学
• 药物相互作用
• 精神药物不良反应
• 临床实践
• 药物剂量

现代药物化学与药物设计前沿进展 本书聚焦于当前药物化学领域最具创新性和影响力的研究方向，深入剖析从基础理论到临床转化的关键技术和最新突破。全书共分为七个核心部分，旨在为药物研发人员、药理学家、有机化学家以及相关领域的研究生提供一本全面、深入且具有前瞻性的参考指南。 --- 第一部分：靶点识别与验证的革命性策略 本部分详尽阐述了现代药物发现流程中至关重要的一步——生物靶点的精准识别与有效验证。我们摒弃了传统的单一通路分析方法，转而深入探讨多组学数据（基因组学、蛋白质组学、代谢组学）的集成应用，如何指导新型、高价值疾病靶点的挖掘。 1.1 新型高通量筛选技术（HTS）的优化与应用： 重点介绍了基于细胞的筛选（Cell-Based Assays）的自动化升级，特别是三维细胞培养模型（类器官、球状体）在模拟体内微环境中的应用，及其如何提高先导化合物的预测准确性。讨论了微流控技术（Microfluidics）在构建高内涵筛选（High-Content Screening, HCS）平台中的关键作用，实现对细胞形态学、分子动态的实时、高维度数据捕获。 1.2 结构生物学对靶点洞察的贡献： 深入剖析冷冻电子显微镜（Cryo-EM）技术在解析复杂受体、酶复合物高分辨率三维结构方面的突破，以及如何利用这些结构信息指导理性药物设计（Structure-Based Drug Design, SBDD）。同时，探讨了蛋白质组学与化学探针（Chemical Probes）的结合，用于识别“隐秘”的或功能尚未完全阐明的药物作用靶点。 1.3 药物靶点可成药性评估（Druggability Assessment）： 提出了评估新兴靶点（如蛋白质-蛋白质相互作用 PPIs、不可成药靶点）的计算和实验方法学。内容涵盖如何通过计算化学手段预测结合口袋的特性、构象柔性和生物物理学参数，从而量化靶点的成药潜力。 --- 第二部分：小分子药物化学的理性设计与合成 本部分聚焦于如何根据靶点信息，高效、精准地设计和合成具有理想理化性质和药代动力学特性的先导化合物。 2.1 组合化学与多样性导向合成（DOS）： 详述了如何利用先进的催化体系（如C-H键活化、光氧化还原催化）构建具有高化学多样性和骨架复杂性的分子库。讨论了如何将生物活性信息反馈到合成路线中，实现“活性驱动的”多样性合成。 2.2 构效关系（SAR）的深入解析： 不再局限于传统的等排替换，本书强调了超越经典药效团（Pharmacophore）建模的先进方法。讨论了如何利用定量构效关系（QSAR）、三维构效关系（3D-QSAR）及机器学习模型，精准预测取代基对亲和力、选择性和ADME性质的协同或拮抗效应。 2.3 现代合成技术在手性药物开发中的应用： 详细介绍了不对称催化（包括有机小分子催化和过渡金属催化）在构建具有单一对映体活性的复杂药物分子中的关键地位。探讨了流动化学（Flow Chemistry）技术在提高反应安全性、产率及手性纯度方面的优势。 --- 第三部分：药物代谢与药代动力学（DMPK）优化 药物的有效性最终取决于其在体内的行为。本部分系统梳理了优化口服生物利用度和降低脱靶毒性的前沿策略。 3.1 预测性ADME建模： 阐述了利用先进的计算模型（如生理药代动力学PBPK模型）来预测药物吸收、分布、代谢和排泄的复杂过程。重点讨论了利用体外模型（如人源肝细胞、肠道类器官）预测人源代谢特征和转运蛋白相互作用的方法。 3.2 代谢稳定性的结构修饰： 针对常见的代谢“陷阱”（如易氧化位点、水解位点），详细介绍了结构修饰技术，例如氘代效应（Deuterium Labeling）、引入非天然氨基酸残基或使用生物电子等排体（Bioisosteres）来重塑分子的代谢途径，从而延长半衰期。 3.3 跨膜转运与血脑屏障（BBB）穿透策略： 针对中枢神经系统（CNS）药物的特殊要求，系统分析了影响药物通过主动转运体和被动扩散的分子特征，并提出了针对性地设计具有适宜极性表面积（PSA）和氢键供体/受体数量的策略。 --- 第四部分：前沿递送系统与制剂科学 本部分超越了传统的小分子口服片剂，聚焦于如何利用先进的纳米技术和生物材料克服生物屏障，实现靶向递送。 4.1 纳米载体技术： 深入探讨了脂质纳米颗粒（LNP）、聚合物胶束、和无机纳米粒在包封疏水性药物、提高溶解度和保护活性成分方面的应用。重点分析了LNP在mRNA疫苗和基因治疗药物递送中的最新发展和挑战。 4.2 靶向修饰与智能释放： 阐述了如何通过表面功能化（如缀合配体、抗体片段）实现对病变组织（如肿瘤微环境、炎症部位）的主动靶向。讨论了对pH、还原电位或特定酶响应的“智能”触发释放系统的设计原理。 4.3 药物晶型学与固体分散体： 详细介绍了非晶态固体分散体（Amorphous Solid Dispersions, ASDs）在提高难溶性药物生物利用度方面的工业应用，以及利用共晶（Co-crystals）和盐筛选技术优化物理化学稳定性和溶解度的复杂过程。 --- 第五部分：生物大分子药物的化学修饰与工程 随着生物制剂的兴起，本部分着眼于如何通过化学手段优化肽类、蛋白质及核酸药物的性能。 5.1 抗体药物偶联物（ADCs）的化学连接技术： 详细比较了不同连接子（Linker）的稳定性、体内释放机制及其对药效和安全性的影响。讨论了定点偶联（Site-Specific Conjugation）技术相较于传统随机偶联的优势。 5.2 肽类药物的体内稳定性增强： 介绍了通过非天然氨基酸取代、环化、PEG化（聚乙二醇化）等策略，有效抵抗肽链内/外肽酶降解的方法。 5.3 核酸药物（siRNA, ASO）的化学修饰： 探讨了修饰核苷酸（如2'-O-甲基、磷硫代修饰）如何增强寡核苷酸的血清稳定性、靶点结合亲和力以及细胞内递送效率。 --- 第六部分：计算化学与人工智能赋能药物研发 本部分全面介绍了计算工具和新兴人工智能技术在加速和优化药物发现管线中的集成应用。 6.1 虚拟筛选与分子对接的高级算法： 阐述了基于配体（Ligand-Based）和基于结构（Structure-Based）的虚拟筛选的最新进展，特别是如何整合自由能微扰（FEP）和相对结合自由能（RFE）计算来精确预测结合强度。 6.2 深度学习在化学空间探索中的应用： 详细介绍了生成模型（Generative Models，如VAE、GAN、Transformer）如何学习化学空间的内在规律，用于从头设计（De Novo Design）具有特定性质的新分子骨架。讨论了如何将预测的ADMET性质作为约束条件嵌入到分子生成过程中。 6.3 AI辅助的逆合成分析与流程优化： 介绍了利用图神经网络（GNN）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）等技术，实现对复杂目标分子的最佳合成路线预测，极大地缩短了合成化学家的反应开发时间。 --- 第七部分：药物毒理学与安全性评估的创新方法 保证药物的有效性同时兼顾安全性是研发成功的基石。本部分关注新的体外毒性预测模型和机制研究。 7.1 离体器官芯片（Organ-on-a-Chip）技术： 详尽介绍了将微流控、细胞生物学和生物工程相结合的“人体器官芯片”如何更真实地模拟人体生理环境，用于早期预测心毒性、肝毒性和肺毒性，取代部分动物实验。 7.2 靶点外的脱靶效应与反应性代谢物预测： 探讨了利用化学组学（Chemoproteomics）技术识别药物与非预期蛋白质的结合，以及通过量子化学计算预测高活性或反应性中间代谢产物的形成风险。 7.3 遗传毒性与致癌性的早期预测： 介绍了基于结构特征和基因毒性数据库训练的机器学习模型，用于在临床前阶段筛选具有潜在遗传毒性风险的化合物。

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