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  • 會展標題綜合藥效學思維在新藥研發決策中的應用
  • 會展時間2025-03-26 至 2025-05-26
  • 會展地點百世藥學院線上講座
  • 主辦方百世傳媒|Best Media
  • 參會費用收費(詳詢) 
  • 會員評分 綜合評分:0.0分

綜合藥效學思維在新藥研發決策中的應用


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課 程 介 紹

驅動療效的最佳 PK 并非能以一蓋全 (或者說一刀切)。相反,它在很大程度上取決于所調節的藥理學和所需要的反應強度和持久性。在對 PK/PD 關系缺乏充分了解的情況下盲目優化PK, 可能會導致無效化合物的持續進展,或有效化合物的過早終止,從而導致彎路,不必要地延長發現時間。本次研討會將介紹重要的 PD 概念、如何通過實驗表征它們,以及如何將它們與PK結合起來,在新藥研發的最早階段做出重要決策。

研討會將由擁有30年豐富經驗的陳秉鈞博士授課,將結合真實案例的工業場景、以互動實踐活動來模擬決策制定(例如,選擇哪個候選藥物,在有限的預算和時間范圍內按什么順序“購買”哪些數據)。重點強調理論與應用之間的平衡,并鼓勵整體和綜合思考。



01
嘉 賓 介 紹



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Emile Chen 陳秉鈞 博士
前葛蘭素史克建模和轉化生物學總監


陳秉鈞博士擁有30年的行業經驗,涉及先導化合物優化和候選藥物選擇的早期發現,以及后期開發,包括撰寫和審查監管文件和提交 NDA。直到 2024 年 3 月,他一直在系統建模和轉化生物學小組工作,使用 PBPK、機制 PKPD 建模、QSP 和機器學習技術來解決項目問題,從而提高科學生產力。

陳博士擁有加州大學洛杉磯分校的本科學位和西北大學的生物醫學工程博士學位,專業是開發大腦信息處理的數學模型。在加州大學舊金山分校完成博士后研究后,他于 1993 年在羅氏公司開始了他的制藥生涯。他于 1996 年加入葛蘭素史克公司。多年來,他曾多次領導 ADME 和 PK 小組,支持早期發現或后期開發的 DMPK 工作。最近,Emile 意識到提高制藥行業研發效率的當前挑戰,致力于領導使用創新數學建模和模擬方法來幫助減少人員流失,同時提高預測人體功效和安全性的能力并支持投資組合投資決策。在過去的 10 多年里,他還設計并教授了一系列互動研討會,提倡使用動力學思維和數學建模來整合臨床前和臨床信息,以幫助在藥物發現和開發過程中做出決策。



02
課 程 大 綱






第 1 節 PD 概念概述;PD 的第一支柱:作用部位的 PK   (2小時)

描述 PD 的三大支柱概念:到達作用部位、靶點結合以及下游藥理學的表達

理解何時可以使用游離全身濃度來代替作用部位的暴露量,何時不能

使用方程式和 APP 檢查生理、解剖和化合物特定特性如何影響作用部位處游離化合物的濃度和時間過程

通過實驗或計算機模擬方法從全身PK預測作用位點的PK

通過實踐練習來理解這些概念的應用

作用部位PK時間進程從動物到人的轉化


第2節  PD的第二支柱:靶點結合 (2小時)

不同的靶標作用模式,包括不可逆抑制、PROTAC 和靶點介導的藥物處置 (TMDD)

為什么體外試驗或體內動物研究會不正確的反映體內效力,以及如何糾正這些錯誤

檢查靶標水平和更新率或內源性配體/輔助因子/介質水平對效力測量的影響和如何校正

緩慢解離()和靶標更新對表觀效力的影響

如何將藥物效力從體外轉化為體內,并跨物種轉化


第3節  PD 的第三大支柱:下游藥理學的表達 (2小時)

使用 APP 來探索藥物發現中常見的 PD 過程的行為,以及它們的屬性如何影響所需的 PK,以引發所需的響應/效應/反應

?更新

?前體活化

?細胞增殖和成熟

?耐受性

?腫瘤生長抑制

下游藥理學如何影響驅動療效所需的最佳 PK 終點

如何跨物種轉化 PD


第4節  PD 在綜合發現決策中的應用 (2小時)

通過練習學習如何綜合上述PD概念來解決新藥研發中所遇到的問題

?藥物設計

?設計篩選/優化策略

?識別藥代動力學缺陷

解釋藥理數據 

設計未來的研究

人類劑量預測方法概述

?MABEL, HED, MRSD

人體劑量預測示例(小分子和 mAb)

? 評估劑量預測數據包的質量

? 數據不確定性對預測劑量的影響及其解決方法

? QSP或機制性PD建模






03
授 課 對 象



這是為藥物發現科學家設計的,各個部門例如藥物化學家、計算化學家、藥理學家(生物學家)、毒理學家、DMPK 科學家、進行體外測定的人員,配方科學家等。


對象范圍說明:這是為早期藥物發現決策,基本上從高通量篩選,到命中-先導、先導優化、候選藥物選擇,一直到首次人體臨床試驗的人體劑量預測。它不適用于后期臨床開發,不涉及 1、2、3 期臨床試驗、群體 PK 等。


課程目的:培訓如何以綜合的方式使用所有這些生成的數據做出重要決策:(a) 教決策者如何整合;(b) 幫助提供數據的人了解生成的數據的使用方式。



04
報 名 方 式



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