计算药剂学——制药4.0中的人工智能和建模电子书

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《计算药剂学：制药4.0中的人工智能和建模》编写人员

前言

本书缩略词一览表

第1章 计算药剂学简介

1.1 药剂学研究现状

1.2 什么是计算药剂学？

1.3 关于本书

参考文献

第2章 人工智能在药物递送领域的机遇与挑战

2.1 引言

2.2 机器学习算法

2.2.1 线性模型

2.2.2 人工神经网络

2.2.3 深度学习

2.2.4 遗传算法

2.2.5 模糊神经网络

2.2.6 支持向量机

2.2.7 决策树

2.2.8 集成学习

2.3 机器学习在药剂学中的应用

2.3.1 速释片剂

2.3.2 硬明胶胶囊

2.3.3 口服缓释制剂

2.3.4 乳液、微乳液和纳米乳液药物递送系统

2.3.5 水凝胶经皮给药系统

2.3.6 纳米药物递送系统

2.3.7 固体分散体

2.3.8 环糊精

2.4 大模型在药物发现和药物开发领域的应用

2.4.1 下游药物发现与开发任务的语言模型预训练

2.4.2 多任务学习和多性质预测的预训练在药物发现与开发领域的应用

2.5 人工智能在临床与精准医学领域的应用

2.6 机遇与挑战

2.7 总结

参考文献

第3章 药剂学计算资源

3.1 计算药剂学的概念

3.2 计算药剂学数据库

3.2.1 数据库技术推动药物制剂领域快速发展

3.2.2 药剂学数据库资源

3.3 药物制剂计算平台资源

3.3.1 人工智能推动药物剂型快速研发和评价

3.3.2 计算药剂学中的人工智能模型

3.3.3 计算平台/网络服务器

3.4 数据库和计算平台的实现方法

3.5 总结

参考文献

第4章 干粉吸入给药方式的计算机数值模拟技术

4.1 引言

4.2 离散元法

4.3 颗粒团聚模拟

4.3.1 仅药物颗粒团聚体的形成

4.3.2 基于载体的团聚体的形成

4.4 颗粒团聚体解聚模拟

4.4.1 空气动力学力引起的解聚

4.4.2 机械冲击引起的解聚

4.5 DPI中颗粒沉积模拟

4.5.1 装置尺度上的DEM-CFD模拟

4.5.2 CFD-DPM雾化建模

4.6 总结

参考文献

第5章 药物递送中的分子模拟：一项聚合物保护修饰的案例研究

5.1 引言

5.1.1 前药和纳米医学：缓解药物递送中的平衡作用

5.1.2 药物递送中的聚合物

5.1.3 机制阐释：制药学中的生物物理学范式

5.1.4 分子动力学模拟：一种机制阐释的工具

5.2 聚合物在药物递送中的分子动力学模拟

5.2.1 基于脂质的体系

5.2.2 基于聚合物的体系

5.2.3 基于蛋白质的体系

5.2.4 无机纳米颗粒

5.3 结论

参考文献

第6章 固体制剂3D结构研究

6.1 引言

6.2 固体制剂的结构与研究方法概述

6.2.1 固体制剂的结构

6.2.2 固体制剂结构的研究方法

6.3 同步辐射X射线显微断层扫描成像技术

6.4 基于SR-μCT的三维结构重建

6.4.1 样品的制备

6.4.2 图像采集和三维重建

6.4.3 模型构建与分析

6.5 三维可视化和定量表征

6.5.1 颗粒和颗粒系统的微观结构

6.5.2 固体剂型的静态结构和材料分布

6.5.3 亲水性基质片的动态结构

6.5.4 渗透泵片的动态结构

6.6 展望

参考文献

第7章 基于非平衡热力学模型研究药物及制剂的溶解机制

7.1 引言

7.2 理论基础和模型

7.2.1 相平衡和化学势

7.2.2 化学势梯度模型

7.2.3 统计速率理论

7.2.4 微扰-统计缔合流体理论（PC-SAFT）

7.2.5 用PC-SAFT计算活度系数

7.2.6 溶解动力学的计算

7.3 实验方法

7.3.1 API溶解度的测定

7.3.2 量热性质的测定

7.3.3 API/聚合物制剂的制备

7.3.4 DSC、XRD和SEM表征

7.3.5 体外本征溶解动力学测定

7.3.6 紫外-可见分光光度分析

7.4 机制分析与模型预测

7.4.1 晶体API的溶解动力学与溶解机制

7.4.2 API/聚合物制剂的溶解动力学

7.5 总结

参考文献

第8章 PBPK建模在制剂开发中的应用

8.1 引言

8.2 用于建模的药代动力学软件

8.2.1 定量构效/构性关系（QSAR/QSPR）建模

8.2.2 药物从头设计（de novo）和合成计划

8.2.3 使用分子动力学模拟进行药物制剂设计

8.2.4 基于生理的药代动力学模型的制剂开发设计

8.3 不同类型制剂的建模机制

8.3.1 针对口服固体制剂的模型

8.3.2 针对吸入制剂的模型

8.3.3 皮肤模型

8.3.4 长效注射剂模型

8.3.5 不足与改进

8.4 总结

参考文献

第9章 药物递送中的分子建模

9.1 引言

9.2 分子动力学模拟的基本原理和分子建模方法

9.2.1 分子动力学模拟的基本原理

9.2.2 分子建模

9.2.3 分子动力学模拟

9.3 纳米颗粒给药策略中的分子动力学模拟

9.3.1 碳基纳米材料

9.3.2 硅基纳米材料

9.3.3 金属基纳米材料

9.3.4 其他纳米材料

9.3.5 分子动力学在药物递送系统中的其他应用

9.4 总结

参考文献

第10章 基于树枝状聚合物的递送技术与计算药剂学的结合及其在纳米医学时代的潜力

10.1 引言

10.2 树枝状聚合物作为药物/基因递送系统及其制药应用

10.2.1 多功能载体系统

10.2.2 增溶剂

10.2.3 渗透促进剂

10.2.4 药物递送系统

10.2.5 治疗剂

10.2.6 基因递送系统

10.2.7 树枝状大分子在新型冠状病毒感染中的应用

10.3 树枝状聚合物给药的计算问题与挑战

10.4 总结

参考文献

第11章 人工智能与计算建模在经口吸入药物研发中的应用

11.1 引言

11.2 慢性呼吸系统疾病与吸入治疗

11.2.1 慢性呼吸系统疾病

11.2.2 吸入治疗

11.2.3 吸入给药装置

11.3 计算建模简介

11.3.1 计算流体力学模型

11.3.2 生理药代动力学模型

11.3.3 人工智能模型

11.3.4 计算模型的验证与确认

11.4 计算模型在吸入装置与制剂研发过程中的应用

11.4.1 计算模型在雾化器研发过程中的应用

11.4.2 计算模型在pMDI研发过程中的应用

11.4.3 计算模型在SMI研发过程中的应用

11.4.4 计算模型在DPI研发过程中的应用

11.4.5 计算模型在吸入药物制剂研发过程中的应用

11.5 计算模型在吸入药物药效评价中的应用

11.5.1 药物沉积的预测模型

11.5.2 吸入药物吸收与溶出的PBPK建模

11.6 计算模型在慢性呼吸系统疾病管理中的应用

11.6.1 基于吸入药物装置的电子检测设备

11.6.2 患者依从性的改善

11.6.3 吸入参数的测量

11.6.4 急性加重的预测模型

11.7 当前挑战与未来

11.8 总结

参考文献

第12章 使用3D打印技术的数字处方开发：人工智能与建模

12.1 引言

12.2 药物制剂处方中的3D打印方法

12.2.1 挤出法

12.2.2 粉末法

12.2.3 液体法

12.2.4 板材层压法

12.3 使用3D打印技术实现新颖的片剂结构

12.3.1 使用3D打印技术构建独特的片剂外部几何结构

12.3.2 使用3D打印技术构建独特的片剂内部几何结构

12.4 使用3D打印进行处方开发的人工智能

12.4.1 辅料选择

12.4.2 使用3D打印的制剂开发

12.5 使用3D打印进行处方开发中的数学建模

12.5.1 预测可打印性

12.5.2 溶出曲线预测

12.6 3D打印处方源于设计

12.6.1 3D打印处方源于设计（3DFbD^®）的方法

12.6.2 3DFbD^®对质量源于设计的贡献

12.7 总结

参考文献

第13章 专家系统在药物处方工艺设计中的研究与应用

13.1 引言

13.2 专家系统的结构

13.2.1 数据库

13.2.2 规则库

13.2.3 推理引擎

13.2.4 用户界面

13.3 应用

13.3.1 SeDeM专家系统

13.3.2 中药质量控制专家系统

13.4 总结

参考文献

第14章 固体片剂药物生产工艺研发及其多尺度模型

14.1 引言

14.2 片剂的药物制造过程

14.3 计算模型

14.4 研究案例

14.4.1 谢菲尔德大学的中型试验工厂

14.4.2 连续直接压片过程的模拟

14.5 总结

参考文献

第15章 药物开发中的机器学习

15.1 引言

15.2 制药材料科学

15.2.1 与制药相关的数据库实例

15.2.2 模拟

15.3 产品设计

15.4 药品制造

15.4.1 过程数据和预测模型

15.4.2 作为数据源的过程分析

15.4.3 与个性化药品生产系统有关的方面

15.5 制药环境中的分析化学

15.6 总结

参考文献

第16章 生物医药专利大数据分析及应用

16.1 引言

16.1.1 专利数据的应用现状

16.1.2 专利数据在生物医药研究中的应用

16.1.3 概念框架

16.2 专利格局分析

16.2.1 数据收集和标准化处理

16.2.2 文献计量分析

16.2.3 专利格局分析标准

16.2.4 专利检索数据库

16.3 从专利数据中挖掘化学信息

16.3.1 专利中的化学信息

16.3.2 化学信息数据挖掘方法

16.3.3 专利化学信息数据库

16.3.4 常用OCSR工具比较

16.4 从专利数据中挖掘生物信息

16.4.1 专利中的生物信息

16.4.2 生物序列专利挖掘方法

16.4.3 专利生物信息数据库

16.4.4 专利中抗体序列数据挖掘—案例介绍

16.5 药剂学专利数据挖掘

16.5.1 药剂学专利分析

16.5.2 药剂学专利数据挖掘

16.6 实际操作及相关问题

16.6.1 专利检索数据库

16.6.2 化学信息数据库

16.6.3 生物信息数据库

16.6.4 现有专利数据库面临的挑战

16.6.5 生物医药专利分析流程

16.7 总结

参考文献

第17章 模型引导的药物研发（MIDD）监管要求与思考

17.1 MIDD发展的驱动力

17.2 建模方法的监管指南

17.2.1 E-R模型或PK/PD模型

17.2.2 Pop-PK模型

17.2.3 PBPK模型

17.2.4 计算流体动力学建模和其他建模技术

17.3 关于MIDD的一些新思考

17.3.1 PBPK模拟用于体内试验的豁免

17.3.2 通过PK相关的模拟以减轻BE研究的负担

17.3.3 机器学习及其统计方法的应用

17.3.4 监管部门正努力促进MIDD的应用

17.4 我国在定量药理学方面的进展

17.5 总结

参考文献