Pharmaceutical Biotechnology

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出版者:
作者:Katare, Deepshikha Pande/ Ahmad, Altaf/ Aeri, Vidhu
出品人:
页数:331
译者:
出版时间:
价格:785.00 元
装帧:
isbn号码:9781848290150
丛书系列:
图书标签:
  • 生物技术
  • 制药
  • 药物开发
  • 生物制药
  • 基因工程
  • 蛋白质工程
  • 细胞培养
  • 生物反应器
  • 药物递送
  • 生物分子
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具体描述

《药物化学:从分子设计到药物开发》 本书聚焦于药物分子如何被设计、合成以及最终转化为可用的药物。它深入探讨了药物化学的核心原理、合成策略、构效关系(SAR)的建立与应用,以及在新药研发过程中的关键作用。 第一部分:药物化学基础与分子设计 第一章:药物化学导论与历史沿革 本章追溯了药物化学从早期的经验主义探索,到现代基于结构的药物设计(SBDD)的发展历程。重点阐述了药物化学家在药物发现管线中的核心地位,以及它与药理学、毒理学和药物代谢动力学(DMPK)的交叉点。讨论了化学多样性在筛选活性化合物中的重要性,并介绍了传统天然产物化学与现代组合化学的对比。 第二章:药物分子的结构与性质 详细解析了影响药物生物学活性的关键物理化学性质。内容包括:分子的三维结构(构象、立体化学)、脂溶性与亲水性的平衡(logP/logD的测定与意义)、酸碱性质(pKa对吸收和分布的影响)、氢键供体/受体能力,以及分子量对口服生物利用度的限制(如Lipinski五规则的详细解读与现代修正)。此外,还探讨了官能团在分子识别过程中的作用。 第三章:靶点识别与药物设计原理 本章是分子设计方法的基石。首先介绍了生物大分子靶点(受体、酶、核酸)的结构生物学基础,特别是如何利用X射线晶体学和冷冻电镜数据来指导设计。随后,深入讲解了“钥匙与锁”模型,并引出了配体场理论和电子等排体替换策略。详细分析了同构替代、生物电子等排体(Bioisosteres)的设计原则,如用含氮杂环替代苯环,以及如何利用氟原子进行代谢阻断和增强亲和力。 第四章:构效关系(SAR)的建立与解析 构效关系是药物优化的核心驱动力。本章侧重于如何通过系统地修饰化合物结构来量化活性变化。内容涵盖:Hansch分析法(定量SAR,QSAR)的数学模型构建、Free-Wilson分析、以及定性SAR的建立。重点讨论了如何通过引入空间位阻、电子效应基团以及改变连接键(如酰胺、酯的稳定性)来精细调整药物分子与靶点的结合模式。 第二部分:药物合成与优化策略 第五章:药物中间体的合成化学 本章专注于药物分子合成所需的关键反应。涵盖了碳-碳键形成反应(如Suzuki偶联、Heck反应、Diels-Alder反应),以及重要的官能团转化反应,如氧化、还原、胺化和酯化。特别强调了不对称合成在获得单一对映异构体药物中的重要性,包括手性催化剂(如Sharpless环氧化、野依氢化)的应用。 第六章:杂环化学在药物发现中的地位 杂环化合物占据了绝大多数上市药物。本章系统梳理了五元和六元含氮、氧、硫杂环的合成方法,如Paal-Knorr合成、Hantzsch吡啶合成等。深入分析了吡啶、吲哚、嘧啶等核心骨架在不同靶点上的优势,以及如何通过改变杂环上的取代基来优化代谢稳定性和水溶性。 第七章:前药(Prodrug)设计与给药策略 前药是解决药物固有缺陷(如生物利用度低、溶解性差、靶向性不佳)的有效手段。本章详细介绍了不同类型的前药设计,包括酯类、氨基酸偶联物、磷酸酯前药等。重点讨论了前药的激活机制(酶促水解、pH依赖性裂解),以及如何通过前药设计来改善药物在特定组织或细胞内的浓度。 第八章:药物代谢与毒性预测 药物在体内的命运直接决定了其临床价值。本章聚焦于药物代谢酶系统(特别是细胞色素P450家族,CYP450)对药物结构的影响。讲解了如何通过结构修饰来阻断代谢热点(Metabolic Hotspots),例如用氘代或引入空间位阻基团。同时,讨论了潜在的毒性结构片段(Toxicophores)的识别与规避,如硝基、醌类等,以及利用计算工具进行初步毒性筛选。 第三部分:新技术与计算方法在药物化学中的应用 第九章:组合化学与高通量合成 阐述了如何利用组合化学(固相合成与液相合成)技术快速产生大量结构多样的化合物库。重点讨论了多样性导向合成(DOS)的策略,以及如何与高通量筛选(HTS)系统相结合,加速先导化合物的发现。 第十章:计算药物化学与分子建模 本章介绍了现代药物化学研发中不可或缺的计算工具。详述了分子对接(Molecular Docking)的基本原理、能量评分函数(Scoring Functions)的局限性与改进。深入探讨了分子动力学模拟(MD)在理解药物-靶点结合过程中的应用,以及如何利用三维定量构效关系(3D-QSAR,如CoMFA)提供更精细的结构优化指导。 第十一章:化学信息学与数据库应用 探讨了如何利用化学信息学工具(如拓扑描述符、指纹技术)来管理和分析化合物数据。介绍了大型药物化学数据库(如PubChem, ChEMBL)的结构和应用,以及如何利用机器学习模型来预测化合物的ADMET性质,从而在早期阶段淘汰失败风险高的分子。 总结 《药物化学:从分子设计到药物开发》旨在为读者提供一个全面、深入且实践导向的框架,理解药物分子是如何从概念走向现实的。全书强调结构决定性质,性质指导合成,合成服务于优化的闭环研发思路,是药物化学专业人士、药物研发人员以及相关领域研究人员的必备参考书。

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