冠心病介入治疗并发症的防治 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:陈纪林 编

出品人:

页数:108

译者:

出版时间:2010-3

价格:138.00元

装帧:

isbn号码:9787117126724

丛书系列:

图书标签:

• 冠心病
• 介入治疗
• 并发症
• 预防
• 临床
• 心血管内科
• 指南
• 诊疗
• 风险管理
• 病例分析

创新药物研发与转化医学研究新进展 图书简介 本书聚焦于当前生物医药领域最前沿、最具突破性的研究方向，深入剖析了创新药物的发现、设计、优化及其向临床应用转化的关键环节。全书内容紧密围绕“精准医疗”和“个性化治疗”两大核心理念，系统梳理了从基础科学发现到新药上市的全链条知识体系，旨在为药物研发人员、临床医生、生物技术从业者以及生命科学研究人员提供一份兼具理论深度与实践指导价值的参考手册。 第一部分：创新药物发现的理论基石与新技术平台 本部分详细阐述了现代药物发现所依赖的理论模型和新兴技术平台。首先，我们回顾了传统靶点识别方法的局限性，并重点介绍了基于系统生物学和大数据分析的新型靶点挖掘策略。通过整合基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多组学数据，我们探讨了如何更精准地锁定疾病驱动的关键节点。 随后，书中深入讲解了结构生物学在药物设计中的革命性作用。冷冻电镜（Cryo-EM）技术、高分辨率核磁共振（NMR）在解析复杂蛋白结构、揭示药物-靶点相互作用机制方面的最新突破被详细阐述。特别关注了基于结构的药物设计（SBDD）和片段式药物设计（FBDD）的最新进展，及其如何加速先导化合物的优化进程。 在小分子药物设计方面，本书系统介绍了计算化学在药物优化中的应用，包括分子对接、分子动力学模拟、量子化学计算等工具如何用于预测化合物的活性、选择性及 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质。我们探讨了如何利用人工智能（AI）和机器学习（ML）算法，构建高通量虚拟筛选模型，极大地提高了筛选效率和成功率。 对于生物大分子药物（如抗体、多肽、核酸药物），本部分详细介绍了抗体工程的最新进展，包括双特异性抗体、抗体药物偶联物（ADC）的设计原理、优化策略及生产工艺挑战。核酸药物方面，重点剖析了 mRNA 疫苗和siRNA 递送系统的改进，尤其是脂质纳米颗粒（LNP）技术在提高递送效率和降低免疫原性方面的最新成果。 第二部分：新兴治疗模态与前沿技术转化 本部分将目光投向了正在重塑未来医疗格局的新兴治疗技术。 细胞与基因治疗的突破： 我们全面回顾了 CAR-T 细胞疗法的最新进展，包括如何克服实体瘤治疗的挑战（如T细胞耗竭、肿瘤微环境抑制），以及下一代 CAR 结构（如双靶点嵌合抗原受体）的设计。在基因编辑领域，CRISPR-Cas 系统的多重优化（如碱基编辑、先导编辑）被详细介绍，并探讨了如何安全有效地将这些工具递送到体内特定组织，尤其是在遗传病和肿瘤治疗中的临床前研究成果。 溶瘤病毒与微生物组疗法： 溶瘤病毒（OVs）的改造策略，包括增强其肿瘤嗜性、提高抗肿瘤免疫应答的工程化技术，以及与免疫检查点抑制剂联合应用的临床数据分析。微生物组学在疾病发病机制中的作用被重新审视，并探讨了粪菌移植（FMT）和特异性菌群制剂在治疗感染性疾病、代谢性疾病乃至神经系统疾病中的应用前景和挑战。 前沿递送系统： 药物递送是决定治疗效果的关键瓶颈。本书详尽分析了靶向性纳米载体系统的设计原则，包括主动靶向、被动靶向（如 EPR 效应）和刺激响应型释放系统。特别关注了如何通过表面修饰、高分子设计等手段，实现药物在肿瘤部位、炎症组织或特定细胞器内的精准富集和按需释放。 第三部分：药物转化的关键挑战与转化医学实践 成功的新药研发不仅仅是科学发现，更是一项复杂的工程和监管挑战。本部分侧重于如何将实验室成果高效、安全地转化为临床应用。 临床前研究的优化与规范： 强调了体外（in vitro）高内涵筛选与体内（in vivo）药效学模型建立的衔接性。详细讨论了器官芯片（Organ-on-a-Chip）和类器官（Organoids）在模拟人体生理环境、提高早期候选药物预测准确性方面的应用，以减少后期临床试验的失败率。我们还深入分析了新型动物模型的建立及其在评估复杂免疫学和神经退行性疾病药物时的必要性。 生物标志物在临床试验中的应用： 转化医学的核心在于生物标志物。本书系统梳理了伴随诊断（CDx）的发展，如何利用基因突变、蛋白表达水平或代谢特征来选择最有可能从特定疗法中获益的患者群体。对液体活检（Liquid Biopsy）技术在监测治疗反应和疾病复发中的潜力进行了深入探讨。 新药注册与监管科学： 本部分介绍了全球主要监管机构（如 FDA、EMA、NMPA）对创新药物，特别是细胞治疗、基因治疗等新型疗法的审评标准和流程。探讨了加速审评通道（如突破性疗法认定）的科学依据，以及如何通过“摇篮到坟墓”的药物警戒系统，确保药物在真实世界中的长期安全性和有效性。 第四部分：精准医疗时代的伴随诊断与个体化治疗策略 本部分着眼于未来医疗的终极目标——为每位患者提供最合适的治疗方案。 多组学数据驱动的精准用药： 探讨了如何整合患者的基因组变异、转录组特征、微生物组状态，构建个体化的疾病风险预测模型和疗效预测模型。重点介绍了耐药性机制的解析，以及如何利用动态监测数据，及时调整治疗策略，实现“动态精准医疗”。 药物毒理学的预测性提升： 药物毒性是新药研发的重大障碍。本书讨论了利用高通量毒理学筛选（HTS）和计算机模拟来预测潜在的脱靶毒性、心血管毒性及肝毒性。分析了新型动物模型（如人源化小鼠模型）在评估免疫治疗相关毒性方面的应用。 跨学科合作与产业生态： 最后，本书强调了创新药物研发需要顶尖的学术研究、敏捷的生物技术公司和成熟的制药工业的紧密合作。探讨了公私合作（PPP）模式在加速罕见病和儿科药物开发中的作用，并展望了药物研发的未来趋势，包括无细胞体系合成与个性化制造的可能性。 本书结构严谨，内容前沿，图表丰富，是指导下一代创新药物研发工作的重要参考资料。

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