Some thoughts on Mass Spectrometry and Modeling & Simulation
跨界混搭新名词 学科交叉老话题 跨界(crossover)和混搭(mix and match)是当前比较流行的新名词，尤其在其进入互联网以后，被一些大V、名嘴给吹的妇孺皆知，像我等躲在角落搞研究的人，也不能豁免。罗胖子罗歪嘴整天在微信上宣扬下一代的商业模式，其核心就是通过跨界来寻找新的商机，他疯狂的把房子都卖了，以显示其对新的互联网模式的支持。每个人自有其精彩的生活方式，这不是我们关注的重点，只是其提到的跨界概念，在我们药学领域也广泛存在，今天我们就来谈谈药学领域的跨界问题。不过，在药学领域，这个不叫跨界，也不叫混搭，一般称为“学科交叉（inter-discipline）”，可以是用一个学科的技术解决另一个学科的问题，也可以是一个学科的思想启发另一个学科。本质来讲，药学就是学科交叉而来的，比如药物学与化学、物理、计算机等学科的交叉，产生了药物化学、药物分析学、药剂学、药物动力学，药物计量学等，目前，一些新出现的研究领域，更是学科交叉的典范，比如各种组学、网络药理学、计算毒理等。
一锅中药惹人愁 寻得关键才无忧 前文讲到由于质谱自身关于化合物精细结构的信息有限，需借助已有标准物质建立裂解规律，才能对同类物质的未知结构进行推断。除了借助标准品的信息，中药中成分间自有的关联信息也非常有用。中药（包括药材和方剂），甚至植物药，中的成分间往往存在某种特定的关系，很少遇到仅是孤零零几个不相关成分的情况，这个特点特别适合于用质谱分析，并且鉴定的时候，不出结果则已，一出结果那就是一大串化合物同时被鉴定了。因此，找到这个一锅粥中的内在联系，将会使我们的质谱分析工作事半功倍。
多少解谱心酸事 都付一三笑谈中 这个坑挖的太久了，好久没填了，真是不好意思！那今天就来点ESI质谱解析中最关键的猛料，可以这么说吧，只要掌握这一点，就掌握了质谱解析的百分之八十以上，其他的就靠自己回去偷着演练了。今天的内容相当于武功里面的“九阴真经”和“葵花宝典”！不过不需要自宫哦~
Chapter 3 ADME Pharmacogenetics and Its Impact on Drug–Drug Interactions Abstract CYP酶CYP2B6, CYP2C9, CYP2C19, and CYP2D6和转运体 ABCB1 and OAT1B1具有genetic polymorphisms, 约占人群的1% 3.1 Introduction pharmacogenetics的关注重点已由最开始的药物代谢酶(M)，扩展到影响ADE的膜转运体 Genetic variants not only determine to…
Chapter 2 Transporters: Importance in Drug Absorption, Distribution, and Removal Introduction：transporters的分类 SLC (solute carriers, 溶质运载蛋白家族) and ABC (ATP-binding cassette, ATP结合盒转运载体) SLC有380多个成员，48个subfamilies，其中约19个gene families的转运活性已被研究，如SLCO, SLC15, SLC22, SLC47 已被鉴定的ABC转运体有7个subfamilies，49个蛋白，一些对药物有特异性，如ABCB, ABCB,and ABCG subfamilies. Tables…
问题：假定药物在体内是一室分布，通过IV或IG给药，同时测定parent和metabolite随时间变化的浓度（摩尔浓度），能否根据这些数据计算出药物代谢的比例，即有多少百分比的药物生成了代谢产物！ 有人建议通过计算代谢物与原型药物峰面积的比值，来估算生成代谢物的比率。Metabolism Rate (MR%) = 100*AUC_m/(AUC_m+AUC_p)
Chapter 1: Enzymatic Basis of Phase I and Phase II Drug Metabolism 本章综述一相和二相解毒酶，它们潜在的诱导和抑制功能，以及基因改变在DDI中的角色。 人体内的酶种类繁多，普遍存在polymorphisms；基因水平的改变会影响药物的处置和DDI，这通常被成为idiosyncratic drug reactions (特异性药物反应)。 代谢酶分为Phase I和Phase II，Phase I主要为CYP酶系，除了肝脏外，其他肠道等器官的分布也很重要； Phase II有UGTs, SULTs, GSTs and NATs. FDA批准的药物有60%是CYP酶系代谢的 Fig.1.1 为CYP450的通用代谢过程图。
去年（2013年）我在空余时间读完了14本书，其中5本为英文原著，不过多是一些科普、宗教和小说类的书籍，今年想把自己计划阅读的书单偏重于专业书。专业书多为七八百页，甚至上千页的大部头，给自己的要求是，不仅要看，还要做好每章内容的摘要和笔记。我相信一个看法，只有用自己的话，把书中的内容写出来，才算学到了东西。第一本书，我选择的是“Enzyme- and Transporter-Based Drug–Drug Interactions”，书相当于一系列主题的综述，多是事实性的内容，有助于增加自己在DDI方面的知识面和系统性。我争取每周读一章，并摘录要点。
有些口服药物在到达吸收部位前，在消化道内转运需要一段时间，这在PK曲线上，就会看到血药浓度在某某min以后才会开始上升。传统的处理方法（也是现在 主要药动学软件都内置的）是增加一个时滞参数TLAG。加上TLAG以后一般会得到较好的拟合结果，不过，从理论上分析，药物不能在TLAG以后，突然开 始吸收入血，肯定有个变化的过程。见下图的模拟，虚线是LAG模型，实线是TRANSIT模型：
本文的例子是我们在研究鬼箭羽时发现的一个新化合物，当时其绝对构型采用经验规则与已知绝对构型的进行比较来确定的，发表在Natural Product Research上。后来，我们采用量化计算的方式，同样的确定了该化合物的绝对构型，下面详细的笔记，与诸位分享。
Yufeng Zhang