用化学动力学预测注射用舒巴坦钠氨苄青霉素钠的有效期

注射用舒巴坦钠氨苄青霉素钠的哈尔滨制药厂研究所新研制的一种抗生素复合制剂，为了研究探讨其保存过程中的稳定性，我们用药物动力学方法进行了预测试验，即加速试验方法预测其有效期。     

基于属性相似的药物相互作用预测模型

目的 对药物-药物相互作用进行研究预测,以提高联合用药的安全性,并提高药物的研发效率.方法 基于相似药物具有相似相互作用的原理,通过PubChem、DrugBank、Twosides等数据库提取并计算药物不同属性的相似度,构建预测模型并进行评价.结果 通过5折交叉验证结果证明,模型具有良好的特异度和灵敏度,采用hold-out验证模型具有较好的稳定性和鲁棒性.结论 本预测模型较精确,预测结果能够为合并用药与研发新药提供有益的信息.     

真空冷冻干燥技术在提高药物新剂型稳定性中的应用

随着药物新剂型的广泛应用,解决其系统不稳定性,延长其贮存时间对药物新剂型的发展具有深远意义.冷冻干燥技术可以解决一些药物新剂型长期贮存容易发生沉降、絮凝、聚结、变质的问题,提高其稳定性,因此药物新剂型与真空冷冻干燥技术联用,具有广阔的应用前景.笔者对真空冷冻干燥技术的原理及特点、药物新剂型的特点和优势进行介绍,并对近年来冻干技术在药物新剂型领域中的应用进行了综述.     

有机酸盐药物的临界相对湿度与溶解度关系的初探

目的 用有机酸盐探究药物的临界相对湿度与溶解度之间的关系.方法 用重量法或滴定法测定药物的饱和溶解度.用测定与药物饱和溶液呈平衡的空气相对湿度来测定药物的临界相对湿度.结果 在高湿度范围内,用拉乌尔定律计算的临界相对湿度值与测定值基本符合;在低湿度范围内,用扩展的Wilson模型校正后的临界相对湿度值与测定值基本符合.结论 有机酸盐药物的饱和溶解度与临界相对湿度之间有密切的联系,可将溶解度用于预测药物临界相对湿度.     

应用恒温加速试验法预测药物稳定性的探讨

本文阐述应用恒温加速试验法预测药物稳定性的探讨情况，并重点以台阶型恒温法的实验为例，对制药企业开展药物稳定性预测的适应方法问题进行研究，测试结果表明，台阶型恒温法不仅方法简便，而且精确度也较高。     

基于量子化学的药物共晶虚拟筛选方法研究进展

随着药物共结晶技术的发展,以筛选药物共晶配体为目的的快速高通量筛选方法引起了广大科研工作者的极大关注.在药物共晶配体的预测和快速筛选中常用的理论计算方法有:①基于分子表面静电势的虚拟共晶设计方法,通过计算分子表面静电势来确定分子表面可能的分子间相互作用位点,为分子间识别提供了可靠的指导原则.②依据Hansen溶解度参数...     

应用恒温加速试验法预测药物稳定性的探讨

本文阐述应用恒温加速试验法预测药物稳定性的探讨情况，并重点以台阶型恒温法的实验为例，对制药企业开展药物稳定性预测的适用方法问题进行研究。测试结果表明，台阶型恒温法不仅方法简便，而且精确度也较高。     

糖尿病治疗药物基因组学研究进展

通过对治疗糖尿病药物的介绍,来对糖尿病治疗药物基因组学的研究做一简要综述.药物基因组学其研究基础是确定与药物作用和疾病病理生理机制相关的候选基因多态性,通过候选基因的多态性预测药物疗效,评价药物疗效.本文通过了解磺脲类、双胍类等药物基因组方面的研究进展来诠释糖尿病药物基因组学研究的现状.     

生物信息学与新药开发研究

生物信息学是近年来形成的新学科,它以生物科学研究中获得的数据和信息,特别是人类基因组研究中获得的大量数据和信息作为研究对象,借助计算机的强大计算功能,结合多种学科的知识,通过对生物信息的整理、分析、计算,从中获得新的知识.在新药研究中,生物信息学具有广阔的用途,包括药物作用靶点的发现,新药的筛选和发现,药物的临床前研究以及临床研究等各个环节,都与生物信息学有密切的关系.该文简要介绍生物信息学在药物研究中的应用概况和前景.     

经典恒温法和多元线性模型预测药物稳定性的空间解析

应用三维坐标系,以图示方式解析药物稳定性预测法中经典恒温法数据处理的复杂性,提出一个简便的药物稳定性预测方法多元线性模型。此模型是以药物的浓度函数ln[f(c₀)-f(c)]和绝对温度的倒数1/T为变量,对时间的对数ln(t)进行多元线性回归,以此计算药物的活化能和室温贮存期。结果表明:多元线性模型可以简化数据处理,明显减少实验工作量和误差。     

初匀速法估算法在复方间苯二酚洗剂稳定性预测中的应用

目的 考察复方间苯二酚洗剂的稳定性.方法 采用初匀速法估算法热稳定性试验方法预测其稳定性.结果 预测样品凉处贮存期5.0个月,与留样观察结果基本一致.结论 初匀速法估算法预测药物稳定性,具有取样点少,与初匀速法相比数据处理更为符合药物降解的实际过程,与经典恒温法相比大大减轻分析工作量的优点.     

药物分子多晶型预测技术发展与展望

大部分的化学药物都存在多晶型现象。药物多晶型的理化性质差异直接影响固态药物制剂产品的稳定性、有效性和安全性,因此药物多晶型的研究是药物化学、制造和控制的重要组成部分,也是影响高端原料药及制剂质量的关键因素。多晶型预测技术可以高效指导试错性实验的筛选,降低传统筛选实验遗漏稳定晶型带来的风险。药物分子多晶型预测技术正在不断发展进步,最初是基于量子力学和计算化学等理论计算,后有应用人工智能的机器学习关键技术,以及联合理论计算和机器学习两者优势共同预测晶体结构。目前,准确预测药物分子晶型依旧具有挑战性,但有望借鉴并综合现有技术,开发更加精确且高效的预测晶型技术。     

药物清除率的定量构动关系研究

目的　利用量子化学和神经网络方法,建立药物分子结构参数与药物清除率之间的关联模型,以预测药物的清除率。方法　计算了已知清除率的100种药物的18个结构参数,并对其进行了主成分分析,获得3个独立结构参数,分别以3个结构参数和18个结构参数作为神经网络的输入,进行了神经网络的建模和预测。结果　采用3个结构参数作为输入参数的神经网络的预测能力明显优于采用18个结构参数的预测能力。结论　所建预测药物清除率的神经网络模型可行,建模时进行药物分子结构参数选择非常必要。     

人工智能辅助的蛋白质稳定性优化

蛋白质药物具有作用机制清晰、作用特异性强、不良反应少等优势,临床应用前景巨大。蛋白质的稳定性是蛋白质药物的一项非常重要的指标,对于其成药性、安全性和有效性都至关重要。近年来,人工智能辅助的蛋白质改造工程逐渐发展成为一种高效的蛋白质分子设计新策略,并被广泛应用于蛋白质稳定性预测、药物设计和抗体优化等方面。本文介绍主要的人工智能辅助的蛋白质稳定性优化方法,讨论不同种类优化方法的优劣及其在蛋白质药物设计和优化中的应用,探讨人工智能在蛋白质稳定性设计中的挑战和前景,以期为研究者们开发更稳定、更高效的蛋白质药物提供新的思路。     

药物有效期预测及稳定性影响因素实验设计

目的探索替莫唑胺作为药物稳定性学生实验的可行性,建立预测其水溶液室温有效期的实验方法,并考察pH对稳定性的影响。方法用HPLC法测定替莫唑胺水溶液有效成分含量;用一级反应速率方程及阿雷尼乌斯公式进行计算预测。结果本品水溶液在高温条件下不稳定;同时受pH影响较大,在酸性条件下稳定,在碱性条件下不稳定;室温有效期约为21d。结论本次实验药物选择合适,实验操作简便,快速准确,适合学生操作,可用于药剂学药物稳定性的实验教学。     

用电子表格Excel计算药物的有效期

[目的]计算药物的有效期。[方法]运用电子表格Excel软件处理药物稳定性试验数据。[结果]计算结果与文献一致。[结论]与图解法相比，该方法快速，简便，并可避免由于观察读取图上刻度所致的误差，能精确地算出有效期。     

抗肿瘤药物的研究进展及临床应用评价

目的:评价各类抗肿瘤药物在肿瘤治疗中的研究进展及临床应用概况.方法:采用国内外相关文献进行分析与评价.结果与结论:目前抗肿瘤药物的发展进入了一个新时期,从天然植物药的开发(如紫杉醇),已发展到了基因治疗,免疫治疗以及新靶点药物,如以肿瘤细胞膜为靶点和以肿瘤血管生成为靶点等多项研究.可以预测,临床应用以及新辅助化疗进一步开拓等,肿瘤的化疗将在未来5年～10年内将得到更大发展.     

Caco-2细胞模型在口服药物吸收研究中的应用

目的对Caco 2细胞模型在口服药物肠吸收研究中的应用作一综述。方法在引用了自1974~2004年的32篇文献的基础上,通过介绍并比较体外Caco 2模型和体内药物吸收转运的不同途径,讨论Caco 2单层细胞模型在预测不同类药物体内吸收中的作用。结果Caco 2细胞模型可以预测不同转运途径的药物体内吸收,尤其适用于被动转运药物,这一细胞模型在药物吸收机制、处方组成透膜性和黏膜毒性、药物吸收过程中的相互作用、药物的化学结构和体内转运关系、药物吸收限速因素、药物代谢稳定性及pH对药物吸收的影响等研究中均有较广泛的应用。结论Caco2细胞模型用于预测各种途径的药物吸收,在细胞水平上提供了大量与吸收相关的信息,是口服药物高通量筛选的良好工具。     

药物生物利用度的定量构动关系研究

目的 确定药物分子结构与药物的生物利用度之间的关联关系，以得到一种能够对药物的生物利用度进行定量预测的模型，对药物的生物利用度进行预测。方法 计算药物分子的理化、量化参数，并用神经网络对药物分子的理化、量化参数与药物的生物利用度进行关联。结果 利用得到的关联关系预测了药物的生物利用度，预测结果令人满意。结论 根据所用的方法，利用药物分子的理化、量化参数可预测药物的生物利用度。     

肿瘤靶向肽偶联药物的研究进展

肿瘤靶向肽偶联药物是一类由线性或环状多肽组成的新型靶向偶联药物,具有不良反应少、靶向特异性高及疗效显著等特点,已成为近年来抗肿瘤药物研发的新热点。但其在体内代谢快、药物稳定性差,因此合理的药物设计与合成至关重要。本文总结了噬菌体展示技术、化学合成肽库筛选和计算机模拟设计等最新肿瘤靶向肽的筛选方法,同时讨论了细胞毒性载荷种类及连接基团特征等关键问题,并对肿瘤靶向肽偶联药物的设计原则和最新进展进行介绍。