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出版者:Wiley-Blackwell

作者:D. C. Young

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2009-3-6

价格:GBP 107.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470126851

丛书系列:

图书标签:

药物设计
计算化学
分子建模
药物发现
计算机辅助药物设计
虚拟筛选
定量构效关系
分子动力学
药物化学
生物信息学

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具体描述

Helps you choose the right computational tools and techniques to meet your drug design goals Computational Drug Design covers all of the major computational drug design techniques in use today, focusing on the process that pharmaceutical chemists employ to design a new drug molecule. The discussions of which computational tools to use and when and how to use them are all based on typical pharmaceutical industry drug design processes. Following an introduction, the book is divided into three parts: Part One, The Drug Design Process, sets forth a variety of design processes suitable for a number of different drug development scenarios and drug targets. The author demonstrates how computational techniques are typically used during the design process, helping readers choose the best computational tools to meet their goals. Part Two, Computational Tools and Techniques, offers a series of chapters, each one dedicated to a single computational technique. Readers discover the strengths and weaknesses of each technique. Moreover, the book tabulates comparative accuracy studies, giving readers an unbiased comparison of all the available techniques. Part Three, Related Topics, addresses new, emerging, and complementary technologies, including bioinformatics, simulations at the cellular and organ level, synthesis route prediction, proteomics, and prodrug approaches. The book's accompanying CD-ROM, a special feature, offers graphics of the molecular structures and dynamic reactions discussed in the book as well as demos from computational drug design software companies. Computational Drug Design is ideal for both students and professionals in drug design, helping them choose and take full advantage of the best computational tools available. Note: CD-ROM/DVD and other supplementary materials are not included as part of eBook file.

药物发现的数字革命：一场跨越时空的智慧碰撞在浩瀚的生命科学领域，对疾病根源的探索永无止境，而寻找能够精准靶向并有效干预的药物，更是人类追求健康福祉的终极目标。长久以来，新药研发的漫长周期、高昂成本以及巨大的成功率挑战，始终是悬在新药研发者头顶的达摩克利斯之剑。然而，随着计算科学的飞速发展，一股强劲的“数字革命”正席卷而来，为传统药物发现模式注入了前所未有的活力与效率。本书并非直接阐述“Computational Drug Design”这一特定技术或方法本身，而是深刻剖析了这场数字浪潮如何重塑整个药物发现的价值链，从基础的分子理解到最终的临床应用，展现了跨学科智慧碰撞所激发的无限可能。想象一下，如果我们能够站在分子的尺度上，如同操纵微型积木一般，精确地理解疾病发生的生化机制，洞察与之相关的关键蛋白质结构，并预见潜在的药物分子如何与其互动。这不再是科幻小说的情节，而是正在发生的现实。本书将带您踏上一段探索之旅，深入理解如何利用强大的计算工具，构建对生命分子系统的细致模型。从蛋白质的三维折叠动力学，到DNA双螺旋的精确模拟，再到细胞内信号传导网络的复杂交互，我们将一同揭示这些微观世界的奥秘，并理解它们如何成为药物设计的目标。药物设计，本质上是一场“分子匹配”的艺术与科学。传统上，这依赖于大量的实验筛选，犹如在大海捞针。而数字化的力量，则赋予了我们“预见”和“预测”的能力。本书将详细阐述如何通过计算机辅助设计（CAD）的概念，将高通量的计算能力应用于药物分子的设计与优化。我们将探讨如何利用先进的算法，基于已知的靶点结构，搜索并生成具有潜在活性的化合物库。这不仅仅是简单的数据库检索，而是基于化学原理、物理规律以及统计学模型的智能生成过程。您将了解到，通过虚拟筛选技术，可以在数百万甚至数十亿计的化合物中，快速识别出与靶点具有高亲和力的“候选者”，从而极大地缩减了需要进行湿实验验证的分子数量，节约了宝贵的时间和资源。更进一步，本书将深入解析“理性药物设计”的精髓。当靶点结构和功能被清晰阐明后，我们便可以有针对性地设计出能够精确结合并调控其活性的分子。我们将探讨诸如分子对接（Molecular Docking）等核心技术，理解它们如何模拟药物分子与靶点蛋白之间相互作用的能量和模式。通过分析这些模拟结果，我们可以预测哪些分子更有可能成功结合，哪些结合方式更为稳固，从而指导化学家合成并优化这些分子，赋予它们更强的药效和更好的选择性。这意味着，我们不再是被动地等待偶然的发现，而是主动地、有策略地创造出满足特定需求的药物分子。然而，药物分子的设计并不仅限于其与靶点的结合能力。一个成功的药物，还需要具备一系列关键的药代动力学（ADME）特性，包括吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代谢（Metabolism）和排泄（Excretion）。这些特性决定了药物在体内的行为，直接影响其疗效和安全性。本书将揭示如何利用计算模型，在药物设计早期就对这些重要的ADME属性进行预测和评估。通过模拟药物分子在不同生理环境下的溶解度、脂水分配系数、渗透性以及代谢稳定性，我们可以提前规避那些在体内表现不佳的分子，避免后期实验的巨大浪费。这种“全局优化”的理念，使得药物设计的过程更加全面和高效。此外，随着计算能力的飞跃，尤其是图形处理器（GPU）的广泛应用，以及人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的崛起，药物发现正迎来前所未有的智能化变革。本书将深入探讨这些前沿技术如何赋能药物设计。您将了解到，如何利用机器学习算法，从海量的生物医学数据中学习隐藏的模式，预测药物的活性、毒性以及药物之间的相互作用。例如，通过深度学习模型，可以解析复杂的生物通路，识别新的药物靶点；可以通过图神经网络，更有效地建模分子结构与性质之间的关系。这些技术将使药物设计不再仅仅依赖于人类的经验和直觉，而是能够从数据中获得深刻的洞察，实现更具预测性和创造性的设计。本书还将关注药物发现的整个生命周期，而不仅仅是分子设计。我们将探讨如何利用计算工具，加速临床前研究和临床试验的设计与分析。例如，通过个体化药物基因组学（Pharmacogenomics）的研究，利用计算方法预测不同个体对药物的反应差异，从而实现精准用药。同时，在临床试验数据分析阶段，计算模型也能帮助研究人员更有效地识别药物的疗效信号、潜在的不良反应，并优化试验方案，缩短新药上市的时间。总而言之，本书旨在描绘一幅宏大的药物发现的未来图景。它将不仅仅局限于某种特定的技术或软件，而是致力于呈现一个融合了生命科学、化学、物理学、计算机科学以及统计学等多个学科的智慧集合体。它强调的是一种全新的思维模式——通过数字化手段，以前所未有的精度和效率，去理解生命，去对抗疾病，去创造改变人类健康的奇迹。它所展现的，是一场正在进行的、深刻的变革，一场以数据和计算为驱动的，通往更健康未来的必然之路。它将激励读者们以更开阔的视野，更创新的思维，去拥抱这个充满无限可能的新时代。