基本信息
书名:基于结构的药物及其他生物活性分子设计:工具和策略
定价:190.00元
作者:(美)Arun K.Ghosh等著;药明康德新药开发有
出版社:科学出版社
出版日期:2017-04-01
ISBN:9787030509482
字数:
页码:
版次:1
装帧:平装
开本:
商品重量:0.4kg
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内容提要
根据大量学术界和工业界的报道,目前有很多基于结构的药物设计(SBDD)发现的临床前和临床候选药物,这些工作推动了SBDD的方法工具、策略和概念发展。本书是其中一个作者在普渡大学药物发现和设计课程中整个讲义的一部分,他在研究和教学过程中意识到写这本书是非常有必要的。尽管现在有很多SBDD的文献资料,但目前为止还没有一本书能系统性阐述该领域的历史、基本原理和具体应用。
目录
作者介绍
文摘
序言
这本书给我最大的震撼在于它对“策略”的梳理和阐释。作者显然对 SBDD 的发展历程和前沿动态有着深刻的理解,将复杂的药物设计过程分解为一系列逻辑清晰、可操作性强的策略。我尤其赞赏书中对“从头设计”与“先导化合物优化”这两种基本策略的深入对比和融合探讨。对于“从头设计”,书中不仅介绍了如何利用已知靶点结构进行 de novo 设计,还详细阐述了如何结合生物学信息和化学合成可行性来指导设计过程。而对于“先导化合物优化”,书中则提供了一系列系统性的方法,例如基于构效关系的理性设计、提高选择性的策略、改善ADMET性质的技巧等等,并且举了大量经典案例来佐证。让我印象深刻的是,书中强调了“迭代”的重要性,指出药物设计并非一次性完成,而是一个不断反馈、修正、优化的过程。它提醒我们,要时刻关注实验结果,并将其融入到下一步的设计决策中。书中关于如何处理“多目标优化”的问题也写得非常精彩,例如在追求活性和选择性的同时,如何兼顾药物的溶解度和稳定性,这些都是实际研发中经常遇到的难题,书中提供的解决方案很有借鉴意义。总的来说,这本书在策略层面展现了其高屋建瓴的视角和脚踏实地的指导性,让我对如何更有效地进行药物设计有了更深刻的理解。
评分这本书,我拿到手就爱不释手,尽管我是一名从业多年的药物化学研究人员,对基于结构的药物设计(SBDD)已经有了一定的实践经验,但这本书依然带给我很多惊喜和启发。首先,它在“工具”这个层面的介绍就非常详尽,从各个主流的分子建模软件的优缺点分析,到各种算法在药物设计中的应用,再到虚拟筛选的策略选择,几乎涵盖了 SBDD 研究的方方面面。我特别欣赏书中对“如何选择合适的工具”这一问题的深入探讨,这不仅仅是罗列工具名称,而是结合具体的应用场景,给出了非常实用的指导。比如,在介绍对接软件时,书中并没有简单地比较它们的精度,而是详细分析了不同算法在处理柔性配体、大分子复合物等复杂情况时的表现,以及如何根据计算资源和预期结果来做出取舍。这一点对于新手来说尤其宝贵,可以避免走弯路,而对于有经验的研究者来说,也能从中获得新的视角,优化自己的工具箱。此外,书中还对一些新兴的计算方法,如基于机器学习的药物设计方法,进行了引人入胜的介绍,并探讨了它们与传统 SBDD 方法的互补性,这让我对未来药物设计的方向有了更清晰的认识。整体而言,这本书在工具层面的深度和广度都非常出色,绝对是 SBDD 领域不可多得的参考书。
评分这本书的叙述风格和内容呈现方式都非常独特,远超出了我以往阅读过的任何一本关于药物设计的书籍。它不是那种枯燥的教科书,也不是单纯的工具手册,而更像是一位经验丰富的导师,用通俗易懂的语言,将复杂的科学原理娓娓道来。书中大量运用了生动的比喻和形象的图示,将抽象的概念具象化,使得即使是初学者也能快速掌握。我印象最深的是,书中在讲解某个复杂算法时,并没有直接给出数学公式,而是先从一个生活中的类比出发,比如“锁和钥匙”的比喻来解释分子对接的原理,然后逐渐深入到算法的细节。这种“由浅入深”的学习方式大大降低了阅读门槛,也增加了阅读的趣味性。同时,书中在探讨某些争议性问题时,也展现了其严谨的学术态度,提供了不同的观点和证据,鼓励读者独立思考。这种开放式的讨论方式,让我感觉自己不仅仅是在被动接受知识,更是在参与一场思想的碰撞。书中对“错误”的处理方式也让我受益匪浅,作者并没有回避 SBDD 过程中可能出现的各种失败案例,而是将其作为宝贵的学习经验来分享,这让我意识到,药物设计本就是一个充满挑战和不确定性的过程,失败并不可怕,关键在于从中汲取教训。
评分这本书的内容深度和广度都让我感到惊叹,它完美地将理论知识与实际应用相结合。书中不仅仅是对现有 SBDD 工具和策略的介绍,更深入地探讨了它们背后的科学原理和发展趋势。我特别欣赏书中对“计算化学在药物设计中的作用”这一主题的深入挖掘。它详细解释了量子化学计算、分子动力学模拟等方法如何帮助我们理解分子间的相互作用,预测分子的性质,以及优化分子的结构。书中提供的案例分析也非常有说服力,通过对多个已上市药物的 SBDD 过程进行详细剖析,让我们看到了计算方法在药物发现中的巨大潜力。同时,书中也对 SBDD 的局限性进行了坦诚的讨论,例如计算成本、模型精度等问题,并且提出了未来发展方向,比如与高通量实验技术的结合、人工智能在 SBDD 中的应用等。这让我对 SBDD 的未来发展有了更清晰的认识,也激发了我对相关领域进行深入研究的兴趣。总的来说,这本书在内容深度上足以满足专业研究者的需求,而在广度上则为跨学科的交流提供了坚实的基础,是一本值得反复阅读的著作。
评分这本书给我带来的最大收获是它在“生物活性分子设计”这一更广阔的视角下,重新审视了 SBDD 的角色。它不再仅仅局限于小分子药物的设计,而是将目光投向了蛋白质、核酸、多肽等其他生物活性分子的设计。书中对如何利用 SBDD 的原理来设计抗体药物、基因疗法相关的分子,甚至功能性蛋白质,都进行了非常有见地的探讨。这让我意识到,SBDD 的核心思想——基于结构的理性设计——是可以跨越不同类型的生物分子。书中特别强调了“多维度考量”的重要性,在设计这些复杂的生物分子时,除了要考虑与靶点的相互作用,还需要考虑分子的稳定性、免疫原性、递送效率等一系列更为复杂的问题。书中提供了一些创新性的方法论,例如如何利用结构生物学信息来指导多肽药物的设计,或者如何通过计算模拟来优化抗体表面的氨基酸序列,以提高其结合亲和力和稳定性。这对于我从事的生物制药领域来说,具有极强的指导意义,让我看到了利用 SBDD 来开发下一代生物疗法的巨大潜力。这本书为我打开了一个新的视野,让我对生物活性分子设计有了更全面、更深刻的理解。
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