- 高等药物化学--药物发现与结构优化策略/中国科学院大学研究生教材系列
- - 作者：编者:柳红//陈凯先|责编:潘志坚//周倩
  - 出版社：科学
  - ISBN：9787030821829
  - 出版日期：2025/08/01
  - 页数：819
- 售价：120

内容大纲
本教材立足于“靶标发现—药物设计—先导化合物发现—成药性优化”的新药创制基本流程，旨在让读者更好地了解如何进行新药创制。药物最终能否上市，其化学结构是关键，药物分子需要具备安全、有效、稳定、可控和易得等性质，获得高品质新分子实体是药物化学工作者追求的目标。本教材围绕“如何发现先导化合物，并进行成药性优化，获得高品质新分子实体”这一关键科学问题进行详细阐述，内容上分为上、下两篇，上篇为先导化合物发现的新技术和新方法（第二至二十章），包括基于天然产物及化合物库的药物发现、基于靶标的药物发现、基于药物与机体相互作用的药物发现、新型药物分子类型（靶向蛋白降解剂、抗体－药物偶联物、核酸类药物）及酶定向进化等其他前沿新技术；下篇为先导化合物的成药性优化策略（第二十一至三十一章），系统阐述了如何通过结构优化改善先导化合物的溶解性、代谢稳定性、血－脑屏障透过性、安全性等类药性质。本教材紧跟药物化学创新前沿，在原理技术介绍的基础上，每章精选典型案例进行介绍，希望能在理论和实践经验方面为读者提供参考。
本教材适合药学专业研究生及高年级本科生，以及从事新药研发的科研及技术人员参考。
作者介绍
目录
序一
序二
前言
  第一章  绪论
    第一节  药物与药物化学的基本概念
    第二节  药物化学发展史
    第三节  药物研发的典型特征
    第四节  药物研发的基本流程
    第五节  总结与展望
上篇  先导化合物发现的新技术和新方法
  第二章  计算机辅助药物设计与人工智能
    第一节  人工智能赋能发现新靶标
    第二节  计算机辅助药物设计与发现
    第三节  人工智能辅助药物设计与分子生成
    第四节  人工智能辅助成药性评价
    第五节  人工智能赋能临床监测与诊断
    第六节  研发案例
    第七节  总结与展望
  第三章  基于天然产物的先导化合物发现
    第一节  天然产物活性成分的发现
    第二节  天然产物活性成分的靶标研究
    第三节  天然产物结构改造的基本策略
    第四节  研发案例
    第五节  总结与展望
  第四章  基于内源性活性物质的先导化合物发现
    第一节  多肽类药物
    第二节  基于糖类分子的先导化合物发现
    第三节  基于核苷（酸）的先导化合物发现
    第四节  研发案例
    第五节  总结与展望
  第五章  基于类药性化合物库的先导化合物发现
    第一节  高通量合成技术与高效合成方法
    第二节  类药性与化合物库设计
    第三节  研发案例
    第四节  总结与展望
  第六章  基于高通量筛选的先导化合物发现
    第一节  高通量筛选体系概要
    第二节  基于靶标的高通量筛选
  ……
下篇  先导化合物的成药性优化策略
附录一  药物中英文名对照表
附录二  缩略词表

内容大纲

作者介绍

目录

同类热销排行榜

推荐书目