Pharmacokinetic Profiling in Drug Research

Pharmacokinetic Profiling in Drug Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Testa, Bernard/ Kramer, Stefanie D. (EDT)/ Wunderli-allenspach, Heidi (EDT)/ Folkers, Gerd (EDT)/ Li
出品人:
页数:500
译者:
出版时间:2006-4
价格:2779.00 元
装帧:HRD
isbn号码:9783906390352
丛书系列:
图书标签:
  • 药物代谢动力学
  • 药物研发
  • 药物分析
  • 生物利用度
  • 药代动力学建模
  • 药物临床试验
  • 药物吸收
  • 药物分布
  • 药物排泄
  • 药物代谢
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具体描述

Informatics and robotics are the workhorses of a technological revolution in drug research. On them are based combinatorial chemistry, which yields compounds by the many thousands, and high-throughput bioassays, which screen them for activity. The results are avalanches of 'hits', which invade the databases like swarms of locusts. But far from being a plague, these innumerable compounds become a blessing if properly screened for 'drugability', i.e., for 'drug-like' properties such as good pharmacokinetic (PK) behavior. Pharmacokinetic profiling of bioactive compounds has, thus, become a sine qua non condition for cherry-picking the most promising hits. Just as important, but less visible, are the structure-property and structure-ADME relations, which emerge from PK profiling and provide useful feedback when designing new synthetic series. As a result, the screening, design, and optimization of pharmacokinetic properties has become the bottleneck and a major challenge in drug research. To shorten the time-consuming development and high rate of attrition of active compounds ultimately doomed by hidden pharmacokinetic defects, powerful biological, physicochemical, and computational approaches are being developed, whose objectives are to increase the clinical relevance of drug design and to eliminate as soon as possible compounds with unfavorable physicochemical properties and pharmacokinetic profiles. The profiling of ADME properties (absorption, distribution, metabolism, and excretion) is the topic of this book. Following the extraordinary success of the previous work ('Pharmacokinetic Optimization in Drug Research: Biological, Physicochemical, and Computational Strategies', Eds. B. Testa, H. van de Waterbeemd, G. Volkers, R. Guy, Verlag Helvetica Chimica Acta, Z? 2001, 655 pages), there was a need for an essentially new edition focusing on the latest theoretical and technological breakthroughs. In this unique work, international authorities and practicing experts from academia and industry offer state-of-the-art presentations of concepts, methods and technologies now in use or development in drug research. The biological strategies emphasized in the book include cell cultures, drug-metabolizing enzymes, transporters and plasma protein binding. The physicochemical strategies focus on artificial membrane-permeability assays, on solubility and lipophilicity and related molecular properties as factors and predictors of pharmacokinetic behavior, and on stability and solid-state properties. Computational strategies comprize the exploration of property spaces, pharmacophore searching to predict biotransformation and enzyme inhibition, and expert systems to process biopharmaceutical profiling data. In addition to its 28 chapters, the book includes a CD-ROM containing the invited lectures, oral communications, and posters (in full version) presented at the Third LogP Symposium, 'Physicochemical and Biological Profiling in Drug Research', held at the Federal Institute of Technology (ETH) of Z?in March 2004.

临床试验设计与统计:从概念到实施 本书概述 《临床试验设计与统计:从概念到实施》是一部全面、深入的专著,旨在为药物研发、生物技术、医疗器械及生命科学领域的专业人士提供一个坚实的理论基础和实用的操作指南。本书紧密围绕临床试验的整个生命周期展开,涵盖了从早期的概念设计、方案制定、数据管理,到最终的统计分析与报告撰写等关键环节。本书特别强调当前监管环境下的最佳实践,以及如何将严谨的统计学原理有效地融入到复杂的临床研究实践中,以确保研究结果的科学性、可靠性和法规依从性。 第一部分:临床试验的基础与伦理基石 第一章:临床研究的演变与当前格局 本章追溯了临床研究历史的发展脉络,从早期的经验主义到现代循证医学的建立。详细探讨了现代临床试验在药物和医疗技术审批流程中的核心地位。内容涵盖了不同类型研究的定义与目的,例如I、II、III、IV期临床试验,以及观察性研究与真实世界证据(RWE)的生成。特别关注了当前全球主要监管机构(如FDA、EMA、NMPA)对新药申报的关键要求,为后续章节的深入探讨奠定宏观背景。 第二章:伦理与法规框架 临床试验的科学价值必须建立在坚实的伦理和法律基础之上。本章深入剖析了《赫尔辛基宣言》、ICH-GCP(药物临床试验管理规范)等核心国际准则。重点阐述了知情同意过程的要素、保护弱势受试者的方法,以及独立伦理委员会(IRB/IEC)的职能与运作机制。同时,本书详细解读了数据安全与监查委员会(DSMB)的设立原则及其在风险管理中的作用,确保研究活动的合规性与受试者权益的最大化。 第二部分:试验方案的设计与方法学核心 第三章:研究目的与终点的界定 清晰的研究目的和可操作的终点定义是成功试验的前提。本章指导读者如何将科学假设转化为具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的(SMART)研究目标。详细区分了主要终点、次要终点和探索性终点,并探讨了终点选择如何受到疾病特性、治疗机制以及监管期望的影响。针对生物标志物(Biomarkers)作为替代终点的有效性和局限性,进行了深入的案例分析。 第四章:试验设计类型的选择与比较 本章是本书方法论的核心。系统介绍了主要的临床试验设计范式,包括平行对照设计、交叉设计、因子设计、序贯设计等。对随机化技术进行了详尽的论述,包括简单随机化、区组随机化、分层随机化及其在处理预后因子和平衡试验组间的策略。此外,还专门辟出章节讨论复杂的适应性设计(Adaptive Designs)的构建原理、优势(如样本量优化、早期决策制定)和实施中的挑战,如对盲法维持和统计推断的影响。 第五章:样本量计算与统计功效 样本量是连接研究目的与统计结论的桥梁。本章详细讲解了样本量计算的理论基础,包括I类错误(Alpha)、II类错误(Beta)和统计功效(Power)的相互关系。针对不同的数据类型(连续、二分类、生存数据)和检验方法(均值比较、比值比、Log-rank检验),提供了详尽的公式推导和实际应用案例。探讨了在样本量不足或过剩情况下对研究结果解读的影响,以及如何应对在试验中途预设的样本量调整(Sample Size Re-estimation)。 第六章:盲法与安慰剂效应的管理 本章聚焦于偏倚控制的关键技术。系统阐述了单盲、双盲、三盲的概念及其在不同试验阶段的应用。深入分析了安慰剂效应的生理和心理机制,以及如何通过巧妙的安慰剂选择和对照设计来最大限度地减小其对疗效评估的干扰。对于开放标签研究(Open-Label Studies)中偏倚的识别和量化方法,也进行了专门讨论。 第三部分:数据管理、质量保证与安全性监测 第七章:数据管理系统与质量控制 高质量的数据是有效分析的基础。本章介绍了临床数据管理(CDM)的流程,包括数据收集工具(eCRF)、电子数据捕获系统(EDC)的部署与验证。重点阐述了数据清理(Data Cleaning)、数据核查(Validation)和数据锁定(Database Lock)的标准操作规程。讨论了源数据核查(Source Data Verification, SDV)的范围界定,以及如何在确保数据完整性的前提下优化数据管理的效率。 第八章:安全性数据的收集与不良事件报告 安全性评估是所有临床试验的核心任务之一。本章详细阐述了不良事件(AE)、严重不良事件(SAE)和药物相关性不良事件的标准化术语(如MedDRA编码)和分类方法。指导读者建立清晰的安全性信号监测流程,包括定期安全性更新报告(PSUR)的撰写要求,以及在研究期间进行前瞻性安全性数据审查的策略。 第四部分:统计分析与结果的解读 第九章:描述性统计与基线特征的比较 在进行推断性统计之前,对研究人群的特征进行充分的描述至关重要。本章涵盖了连续变量(均值、中位数、标准差、分布图)和分类变量(频数、比例)的描述方法。指导读者如何使用适当的统计检验(如t检验、ANOVA、卡方检验或非参数检验)来评估试验组间基线特征的平衡性,并探讨在基线不平衡时如何通过统计模型(如ANCOVA)进行调整。 第十章:主要效应的统计推断 本章详细讲解了不同数据类型的主要疗效评估方法: 连续变量比较: 均数差、置信区间、t检验、方差分析。 二分类数据: 风险比(RR)、优势比(OR)、相对风险减低(RRR),以及卡方检验、Fisher精确检验。 生存分析: Kaplan-Meier法估计生存曲线、Log-rank检验、Cox比例风险回归模型在校正协变量方面的应用。 第十一章:处理缺失数据与意向性分析(ITT) 缺失数据是临床试验中普遍存在的问题。本章深入探讨了缺失数据的机制(完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失)及其对结果推断的影响。详细介绍了处理缺失数据的策略,包括完整案例分析(CC)、均值填补、最后观测值结转(LOCF)的局限性。重点强调了意向性分析(ITT)的统计学意义及其在保持随机化益处中的核心作用,以及针对敏感性分析中使用的多重插补(Multiple Imputation)技术的原理和实施步骤。 第十二章:统计报告与监管文件的准备 本章指导研究人员如何撰写符合ICH E9规范的临床研究统计分析计划(SAP)和最终的临床研究报告(CSR)。强调统计结论的清晰、透明表述,包括对P值、置信区间和效应量的准确解释。讨论了如何有效地向监管机构展示数据可视化(如森林图、瀑布图)以及如何构建稳健的统计学总结部分,以支持新药注册申请。 本书特色 本书结合了扎实的理论深度与广泛的实际案例,旨在培养研究者独立构建、执行和解释复杂临床试验的能力。通过大量的实际数据模拟和计算练习,读者将能够掌握从方案设计阶段的预设思考到最终报告撰写中的所有关键环节,确保研究的科学严谨性和法规的充分遵循。本书是临床研究人员、生物统计学家、医学信息官及监管事务专员的必备参考手册。

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