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张勇,赵一秀,杨宝峰
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第1期 页码 185-192 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.01.022
整合药学是以现代药学为基础、随着人类对复杂性疾病认识的日益深刻而提出来的,涉及新药研发、传统医药创新、 临床药学实践、药学学科建设及人才培养等诸多领域为推进我国整合药学实践的发展,本文运用文献研究、学术交流、专 家咨询等方法,阐明了整合药学理念及内涵,提出了整合药学的未来发展战略。研究指出,要促进现代药学与传统药学的整 合,应建立健全整合用药临床实践指南、鼓励基于整合思维的创新中药研究、规范整合中西药临床应用;推进基于整合药学 的新药研发,应创新整合药物设计思路、开发适应整合药学的药物评价体系、加快建设整合药物的新药研发体系;推进整合 药学的临床实践,应进一步完善以患者为中心的临床用药指导、实现个体化治疗、丰富整合药学临床实践内容、加强整合药 物合理应用;推进整合药学学科建设,应丰富基于整合药学的药学本科理论和实践课程整合 药学是现代药学理论和实践的变革与发展,融合药学各相关学科的理论与实践,是构建促进人类健康、完善医疗体系的新型 药学理论和实践体系。
尤启冬,姚文兵,席晓宇,樊陈琳,杨波,毕惠嫦
《中国工程科学》 2019年 第21卷 第2期 页码 79-83 doi: 15302/J-SSCAE-2019.02.006
本文基于医药产业创新推动药学领域由仿制药为主向原创新药为主转变的战略背景,在总结我国目前药学人才培养的现状和我国高校药学人才培养过程中存在问题的基础上,通过调查和走访业界、学界对创新型药学人才培养的建议和意见,对我国未来创新型药学人才的培养提出了若干发展建议与战略性规划。创新型药学人才应具备创新意识、国际化视野、多学科交叉的综合素质以及实事求是的科学理念,具有较强的创新意识、社会责任感,良好的团队合作意识和交流能力,才能更好地满足国家、地方、行业发展对药学精英人才的需求
制药工业中结晶过程的最新进展 Review
高振国, Rohani Sohrab, 龚俊波, 王静康
《工程(英文)》 2017年 第3卷 第3期 页码 343-353 doi: 10.1016/J.ENG.2017.03.022
红霉素发酵菌渣长期施用对土壤耐药基因的累积影响 Article
韩子铭, 冯皓迪, 栾晓, 沈云鹏, 任立人, 邓留杰, D.G. Joakim Larsson, Michael Gillings, 张昱, 杨敏
《工程(英文)》 2022年 第15卷 第8期 页码 78-88 doi: 10.1016/j.eng.2022.05.011
抗生素发酵生产过程产生的富含有机质的发酵菌渣具有资源化的潜力,但残留的高浓度抗生素限制了其资源化利用。本研究调研了一处工业规模的红霉素发酵菌渣(EFR)处理设施,并将一定条件下水热处理后的EFR作为有机肥,设置农业常规剂量和极端高剂量(3750~15 000 kg⋅hm−2),开展了连续三年的野外大田施用实验。水热处理有效地灭活了微生物,降解了DNA,红霉素的去除率达到约98%。菌渣有机肥的施用向土壤引入了持续三年的μg∙kg−1水平的亚抑制红霉素压力。土壤宏基因组测序发现,农业常规剂量施用对土壤耐药基因影响较弱,但极端高剂量施用对土壤耐药基因产生累积影响。具体而言,土壤耐药基因丰度和多样性没有受到单次(第一年)施用的影响,但在第二年和第三年期间逐渐发生变化,大环内酯类耐药基因被选择性富集。土壤细菌群落和可移动遗传元件的变化趋势与耐药基因相似,相关性分析和结构方程模型均表明三年期间红霉素、细菌群落、可移动遗传元件与耐药基因的关联性逐渐增强。被富集的大环内酯类耐药基因以RNA甲基化酶基因erm和外排泵基因mac为主;宏基因组组装与分箱结果表明,水平转移在erm基因的传播中发挥重要作用,mac基因的富集则主要受垂直传播的影响。本研究揭示了亚抑制水平红霉素长期暴露对土壤耐药基因产生累积影响的机制,菌渣中抗生素的高效去除和菌渣环境耐药性影响的长期评价对未来菌渣安全处置与资源化利用至关重要。
人工智能在药学领域中的应用 Review
路明坤, 殷佳依, 朱奇, 林高乐, 牟敏杰, 柳扶摇, 潘子祺, 游楠欣, 廉希晨, 李丰成, 张洪宁, 郑玲燕, 张维, 张瀚毓, 沈子豪, 顾臻, 李洪林, 朱峰
《工程(英文)》 2023年 第27卷 第8期 页码 37-69 doi: 10.1016/j.eng.2023.01.014
药物研发影响着人类健康的方方面面,并对医药市场有着巨大的影响。然而,由于药物研发(research and development, R&D)过程漫长而复杂,对新药的投资往往收效甚微。随着实验技术和计算机硬件的发展,人工智能(artificial intelligence, AI)近些年来已成为分析大量高维数据的主要工具。生物医学数据规模的爆炸式增长更使得AI得以应用在药物研发的各个阶段。在生物医学大数据的推动下,AI能够更高效、更低成本地发现新药,从而引发了一场药物研发范式的革命。本综述首先简要介绍了药物发现领域常见的人工智能模型,然后总结并深入讨论了这些模型在药物研发各个阶段的具体应用,如靶点发现、药物发现和设计、临床前研究、药物智能制造以及对医药市场的影响。最后,充分讨论了AI在药物研发中的主要局限性,并提出了可能的解决方案。
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红霉素发酵菌渣长期施用对土壤耐药基因的累积影响
韩子铭, 冯皓迪, 栾晓, 沈云鹏, 任立人, 邓留杰, D.G. Joakim Larsson, Michael Gillings, 张昱, 杨敏
期刊论文