Handbook of Pharmacokinetic/Pharmacodynamic Correlation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Derendorf, Hartmut, Ph.D. (EDT)/ Hochhaus, Gunter, Ph.D. (EDT)/ Derendorf, Harmut, Ph.D.

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:1995-3

价格:$ 406.74

装帧:

isbn号码:9780849383038

丛书系列:

图书标签:

• 药代动力学
• 药效动力学
• 药物代谢
• 药物研发
• 药物临床
• PK/PD
• 药物剂量
• 药物效应
• 药物建模
• 药物分析

药代动力学/药效学关联手册：理论、方法与应用 导言：复杂药物作用机制的桥梁 药物的有效性和安全性是制药科学研究的核心议题。长期以来，药代动力学（PK）和药效学（PD）作为理解药物在体内行为及其生物学效应的两大支柱，往往被独立研究。然而，药物作用的完整图景——即“药效如何随时间变化”——必然依赖于对“药物在体内如何被吸收、分布、代谢和排泄（ADME）”的精确理解。《药代动力学/药效学关联手册：理论、方法与应用》 正是为填补这一知识鸿沟而精心编撰的权威参考书。 本书旨在提供一个全面、深入且实用的框架，用于整合PK和PD数据，从而指导从早期候选药物筛选到临床剂量优化的全过程。它不仅仅是理论的阐述，更是复杂建模工具和实际案例分析的集合，确保读者能够掌握将基础科学发现转化为临床实践所需的关键技能。 第一部分：基础理论与概念的重构 本部分奠定了PK/PD关联研究的理论基石，确保读者对核心概念有深刻的理解。 第一章：药代动力学与药效学的基本范式回顾 本章首先对经典的一室和多室PK模型进行详尽的回顾，重点关注非线性过程（如饱和吸收、主动转运和代谢酶诱导/抑制）的数学描述。在PD方面，则深入探讨了传统的效能-浓度曲线（如Emax模型），并引入了更具时间依赖性的概念，如受体占有率模型（Occupancy Models）。关键在于，本章强调了时间作为连接PK和PD的共同变量，并引入了“内在清除率”与“内在效应强度”的比较性分析。 第二章：PK/PD关联的数学基础 关联的核心在于建立数学模型，描述药物浓度随时间的变化如何驱动生物学效应的动态变化。本章详细解析了多种连接函数（Linking Functions）的适用性，包括最基础的直接浓度-效应关系，到更复杂的信号转导模型。特别地，我们深入讨论了延迟效应模型（Time-Lag Models）的必要性，例如，当效应的产生需要数小时的转录或翻译过程时，如何精确地量化PK曲线与PD响应曲线之间的相位延迟。此外，还涵盖了随机效应模型（Mixed-Effects Models）在处理群体间变异性时的应用。 第三章：体内效应的分类与建模策略 药物作用的效应多种多样，从简单的酶抑制到复杂的免疫调节。本章将PD效应划分为清晰的类别：瞬时效应（Acute Effects）、不可逆效应（Irreversible Effects），以及慢速效应（Slow Response）。针对每一类效应，本书提出了相应的建模策略。例如，对于不可逆抑制剂，我们将重点介绍其半衰期（T1/2, effect）如何由目标蛋白的周转率决定，而非仅由药物自身的清除率决定，这对于设计维持稳定疗效的给药方案至关重要。 第二部分：先进的建模技术与工具箱 本部分聚焦于将理论转化为可操作的分析方法，是本书实践价值的核心所在。 第四章：非线性混合效应模型（NONMEM/Monolix）的应用 在临床研究中，个体差异是常态而非例外。本章详细介绍了如何使用强大的非线性混合效应（NLME）软件平台（如NONMEM、Monolix）来集成PK和PD数据。内容涵盖了参数估计的迭代过程、协变量分析（Covariate Analysis）以识别影响PK/PD参数的临床因素（如年龄、体重、器官功能），以及模型诊断和验证的技术，确保模型的生物学合理性和预测能力。 第五章：生理药代动力学/药效学（PBPK/PD）建模 为了实现更具推断性的预测，尤其是在跨物种外推（如从动物到人）和特殊人群（如肝肾功能不全者）的剂量设计中，PBPK/PD建模是不可或缺的工具。本章提供了构建基于生理结构的组织间药物分布模型，并将其与细胞水平的PD过程耦合的详细步骤。重点分析了如何通过PBPK模型来预测特定组织（如肿瘤微环境或中枢神经系统）的游离药物浓度，进而驱动组织内PD模型。 第六章：群体PK/PD分析与剂量优化 本章将焦点从描述性分析转向规范性指导。系统地介绍了如何利用群体PK/PD模型来确定最佳的起始剂量、维持剂量和给药频率。探讨了目标导向的药代动力学/药效学（T-GOPK/PD）的设计理念，即如何预先设定所需的药效目标（如抑制目标指标达X%），然后反向推导出满足该目标的PK暴露参数（如Cmin或AUC）。 第三部分：特定治疗领域的应用与案例研究 本书的最后一部分通过一系列具有挑战性的临床案例，展示了PK/PD关联在不同治疗领域的实际应用。 第七章：抗感染药物的剂量优化：实现最佳杀菌效果 抗生素和抗病毒药物的效能与浓度密切相关，但其作用机制复杂（如细菌生长抑制、病毒复制阻断）。本章详细分析了如何利用浓度-时间曲线下的相关指标（AUC/MIC、Cmax/MIC）来驱动最佳的微生物学或病毒学反应。案例研究将聚焦于新型抗生素的给药方案设计，以克服耐药性的出现。 第八章：肿瘤学中的暴露-效应评估：疗效与毒性的平衡 癌症治疗药物（如化疗药、靶向药和免疫检查点抑制剂）的治疗窗口往往非常狭窄。本章深入探讨了如何通过PK/PD模型来预测肿瘤体积的缩小（Efficacy）和关键的骨髓抑制或肝毒性（Toxicity）。特别强调了如何使用PK/PD模型来指导生物标志物（Biomarkers）的解读，区分是PK暴露不足还是PD靶点饱和导致的治疗失败。 第九章：生物制品与免疫调节药物的复杂关联 生物制品（如单克隆抗体、重组蛋白）的PK通常表现为非线性特征（如靶点介导的清除）。本章专门论述了针对生物制品的靶点结合动力学模型（Target-Mediated Drug Disposition, TMDD），并将其与免疫反应的PK/PD（如细胞因子释放或效应细胞的增加）相结合，为复杂生物大分子药物的长期剂量维持提供科学依据。 结论与展望 本书的最终目标是培养新一代的药理学家和临床药师，使其不仅能理解PK和PD的单独原理，更能熟练地将两者整合，以更具预测性和个性化的方式设计和实施药物治疗方案。通过对理论、方法和应用的全面覆盖，《药代动力学/药效学关联手册：理论、方法与应用》 成为研究人员、临床药师和监管科学家的必备参考工具。

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我最近一直在研究如何将PBPK（基于生理学的药代动力学）模型与PD数据更好地整合起来，这是一个跨学科的挑战，需要对生理系统和药理学都有深刻的理解。这本书在这方面的切入点非常新颖且实用。它没有将PK和PD割裂开来讨论，而是花费了相当大的篇幅来探讨如何利用PK模型输出的组织浓度信息作为PD模型输入的桥梁。我特别留意了关于“循环时间窗”和“效应室模型”构建的章节，书中对如何根据药物作用靶点的位置和组织渗透率来调整模型的参数进行了详尽的指导。这对我优化一个罕见病药物的给药方案启发巨大。过去，我们可能更多依赖于经验性的剂量调整，但这本书提供了一套更为系统和可预测的框架。例如，书中关于如何利用敏感性分析来识别影响PD终点最关键的PK参数的讲解，让我学会了如何更有针对性地设计未来的临床试验，避免在不重要的参数上浪费资源。对于希望从描述性分析迈向预测性建模的读者来说，这本书的价值是无可替代的。

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这本书的组织结构和逻辑流转可以说是教科书级别的典范。它遵循了一条从基础到前沿的清晰路径。开篇用非常严谨的笔触奠定了基础，快速回顾了必要的药代动力学和药效学原理，但绝不拖泥带水，而是迅速将焦点转移到“相关性”这一核心主题上。随后，章节安排如同搭建一座复杂的桥梁，每一部分都承接了前一部分的结论，并为后一部分的深入探讨铺平道路。我尤其欣赏它在处理“时间延迟”和“效应饱和”这些常见难题时的系统性方法。它不仅仅是罗列出已有的模型公式，而是追溯了这些模型的起源和发展历程，解释了不同研究团队为什么会独立地发展出相似但略有差异的数学描述。这种历史脉络的梳理，极大地帮助我理解了该领域研究的演进方向。对于任何希望系统性掌握PK/PD相关性分析技术栈的研究人员来说，这本书提供了不可或缺的路线图，让你知道哪里是关键的瓶颈，以及前沿的研究者正在从哪些角度进行突破。

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坦白说，初读这本书时，我感觉它的“阅读门槛”相当高，它绝对不是一本可以用来放松心情的读物。它的专业术语密度和信息密度都达到了一个令人敬畏的程度。我必须承认，我经常需要对照着手头的其他药代动力学或药理学参考书才能完全消化某些段落，尤其是涉及到复杂的统计学假设检验和贝叶斯后验概率更新的部分。但是，一旦你坚持下来，并且愿意投入时间去“啃硬骨头”，你会发现它所带来的知识回报是巨大的。它迫使你去重新审视自己过去习以为常的简化假设。比如说，关于“群体PK/PD”与“个体PK/PD”差异的讨论，作者用非常精妙的数学语言展示了群体平均值在面对特殊人群（如老年人或严重肝肾功能不全患者）时是多么的脆弱和不可靠。这本书的风格非常“学术”，几乎没有冗余的修饰语，每一个句子似乎都承载着重要的信息量。它更像是一部高精度的工程手册，要求使用者必须具备相应的专业背景才能完全发挥其效用。

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我发现这本书在提供理论深度之余，非常注重其实际的临床转化价值，这让它区别于很多纯粹的数学建模书籍。它不仅仅告诉你“如何计算”，更重要的是告诉你“在临床实践中，你应该关注哪些参数，以及为什么”。例如，书中有一个专门的章节讨论了如何基于PK/PD相关性数据来优化剂量调整策略，特别是针对那些具有窄治疗窗口的药物。作者通过模拟不同剂量方案下的药物暴露分布和预期疗效/毒性事件发生率，清晰地展示了“最小有效浓度”（MEC）和“最大安全浓度”（MSC）之间的平衡点是如何通过PK/PD参数进行量化的。这对我后续参与到新药上市后研究（Phase IV）的设计工作带来了直接的指导。我们不再是仅仅汇报PK/PD的关系，而是能够提供基于数据的、具有前瞻性的给药建议。这本书的精髓在于其严谨的科学论证和对临床决策的深刻洞察力之间的完美结合，它真正体现了“转化医学”的精髓。

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这部书简直是为我们这些在临床试验和药物研发领域摸爬滚打的人量身定做的！我拿到手的时候，首先就被它扎实的理论深度给镇住了。它不像市面上很多流行的教材那样，只停留在概念的简单介绍，而是深入到了建模和数据分析的底层逻辑。我记得有一次我在处理一个复杂的心血管药物的暴露-反应关系时遇到了瓶颈，数据总是拟合不理想，我几乎要放弃用传统的线性模型了。翻开这本书的第五章，里面关于非线性混合效应模型的详尽阐述，尤其是关于如何处理个体间变异性的那一节，简直就是一道曙光。作者不仅清晰地勾勒出了理论框架，还配上了大量的真实案例剖析，那些公式推导虽然严谨得让人直冒冷汗，但每一步的解释都极其到位，让你能真正理解为什么选择某个特定的数学描述比其他方法更具优势。我尤其欣赏它在方法论上的中立性，它没有盲目推崇某一种模型，而是客观地比较了不同方法的优缺点及其适用场景，这对于我们进行审评和决策时至关重要，避免了盲目套用“看起来很先进”的模型。这本书更像是一本“工具箱”，而不是一本“菜谱”，它教你如何自己去打造最适合当前问题的工具。

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