文档介绍：QuantitativeandSystemsPharmacologyinthePost-genomicEra:NewApproachestoDiscoveringDrugsandUnderstandingTherapeuticMechanisms译文:后基因组时代的定量系统药理学:(co-chair),(co-chair),,,AndreaCalifano,'Argenio,RaviIyengar,,RichardLalonde,,BrianShoichet,,ShankarSubramaniam,aWard(editor)摘要:文件:这个白皮书是来源于NIH(国家安全研究所)为回顾系统生物学及药理学所举行的两次工作研讨会。研讨会的参与者包括学术,工业及政府(包括FDA)在这两个领域的专家。他们提出了这样的问题:通过新兴的QSP(定量系统药理学)对系统生物学及系统药理学进行的合并是否可以促进对于临床治疗药物的发现和发展?在白皮书一年的准备过程中,对各种学术团体,工业及政府科学家进行了咨询,但是这里所表达的仅仅是文章作者的意思。定义:QSP是一种转化医学方法,其结合了计算和实验方法来解释,证明新的药理学概念,并将这些概念应用到小分子生物药物的发现和利用中。QSP方法提供了一个系统水平上整合的方法来获得新的或现存药物在临床前动物模型上和病人上的作用机理。该方法为用单一或结合的治疗以特定方式来改变复杂细胞网络提供了所需的知识,改变了病理生理学,强调疗效最大化和毒性最小化,并且实现了一种“精确给药“方法,该方法可以提高对于病人的个性化治疗效果。发现:QSP工作团体发现了重新将学术药理学作为转化医学的核心的急迫需求。我们得到一致的结论:这一需求需要结合概念,方法以及对计算生物学,系统生物学和生物工程调查。学术和工业上对于QSP的不同看法需要得到统一。基因组学将在这个过程中起到重要作用但其本身作为一种复兴药理学和改革药物发现的方法还不是足够充分。期望结果:一个成功的QSP的主要结果预计包括:(1)提高对于药剂及毒性药物在不同基因型个体上的活性的理解;(2)成为一种结合临床前及临床期间对于药物和疾病研究的方法和工具;(3)提高新药的有效率;(4)鉴别出对于现有药物,尤其是基因药物的新患者,从而在提高人们的健康水平的同时减少医疗费用;(5)提供多元化的培训计划,使得研究生,博士后和临床科学家在学术药理学,工业药理学和转化生物医学各个方面成为佼佼者。建议:我们建议针对8个具体的研究挑战,设立由NIH支持的交叉学科的研究和培训计划。这些计划中包括各种水平上的活动:从个人研究团队到多机构实验室和中心。QSP的研究和训练,尤其关于临床试验的,都将会从这些学术和工业科学家,临床和基础医学科学家之间多年的竞争和合作中得到收获。(executivesummary)执行总结:背景:这份白皮书来源于NIH在2008年和2010年举行的两次工作研讨会,参与者来自学术,工业和政府三个方面(/?ID=8316)。这些研讨会的目的在于:(1)回顾系统生物学及药理学的发展;(2)讨论通过QSP将二者结合是否有利于对于治疗药物的发现,发展和临床应用。其中,第一次研讨会集中讨论了方法,第二次关注于其影响,意义和相关的建议。会上指出:我们急需重新将学术药理学作为转化医学的核心学科。对于药物研发的新方法的需要是显而易见:尽管传统生物医药的研究效率比较高,但是对于将临床前的发现转化为有意义的药物依旧十分困难。医药公司在向市场引入新药的过程中面临越来越多的困难,极少的学术研究专注于对于这一方面研发效率的提高。我们认为,通过引入计算生物学,系统生物学和生物工程中的概念,方法和调查,可以使得药理学的重振得到极好的促进,从而将现代药理学家将系统水平的思想应用于药物研发的实际问题中。QSP在传统药理学和生理学方面有较深的根基,但是还需要分子和系统水平上的方法来对药物反应在复杂和微观的生物网络(信号,转录及代谢网络)相关的知识背景下进行研究,同时还要考虑不同基因组及环境下病人个体情况的不同。创新:QSP需要创新的科学和新的组织结构:简单地将现有的想法和方法升级换代并不起作用。对于细胞和组织水平网络的不断深入的理解意味着药物的疗效和毒性在系统水平上能得到最好的阐释。在不同的组织,遗传背景,成长阶段和疾病阶段中药物靶向的生物化学网络有相似的性质,但却对应不同的量,对这些网络的处理将极大地受