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| 內容簡介： |
本书是一部关于抗病毒药物发现技术、方法和策略及其应用的著作，按照内容分为六个部分，前三部分为抗病毒药物发现过程中所涉及的主要实验技术方法与虚拟药物筛选技术方法，后三部分为基于实验技术方法和计算技术方法的抗病毒药物发现中的应用。每一部分又按章节进行介绍，自成体系。对于每一具体实验技术方法，首先介绍其目的和原理，操作步聚和结果评价，改进的关键内容及广泛的文献资料。计算技术方法涉及数据资源、不同维度的虚拟筛选方法及网络药理学技术方法，基本反映了当前常用的和先进的计算方法，对于年青的学者有一定的参考意义。
基于抗病毒实验技术方法和计算方法，我们选择了三个方面的研究成果，分别为靶向病毒蛋白的药物发现与抗病毒药效研究，靶向宿主关键蛋白的药物发现与体内抗病毒药效机制研究和基于虚拟筛选与网络计算的抗病毒药物发现与药效确证研究，以期发挥抛砖引玉的效果。
本书实验与计算相结合，应用于抗病毒药物的发现研究，不仅可以提高药物发现的速度，降低研发成本，还可以提高药物发现的几率，缩短药物研发周期。更重要的是，这种实验与计算相结合的模式，同样适用于其他疾病的药物发现。
本书旨在为药理学家、信息学家和工作在一线的实验药理学和计算药理学领域的有关工作人员提供帮助， 同时也可以使读者通过本书认识抗病毒药理学实验方法、计算机辅助药物发现方法的概况。因此，本书不仅适合于从事抗病毒药理学研究的专业人员，也可以为医药院校的学生、从事药物研发研究以及其他相关的生命科学工作人员提供参考。
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| 關於作者： |
刘艾林博士，中国医学科学院北京协和医学院药物研究所研究员，博士生导师。本科毕业于厦门大学化学系，硕士毕业于南开大学化学系，博士毕业于澳门大学中华医药研究院。2018年-2019年在美国Purdue University药学院访问学习。1998年-2000年参与国家药物筛选中心的筹建工作，并其中工作至今。主要研究方向为抗感染疾病新药发现与机制研究，防治神经退行性疾病新药发现与机制研究，中药网络药理学及药物信息学研究。针对流感病毒、冠状病毒等病毒感染性疾病，本研究团队建立了一系列药物筛选模型，发现了一批抗病毒活性化合物和有效提取物，其中有些候选物已开展了深入的临床前药效评价与机制研究，为进一步研发奠定基础。
承担完成“十一五”、“十二五”、“十三五”重大新药创制科技重大专项及国家自然科学基金项目和省部级项目等20余项，参与完成国家级、省部级等各类项目20余项。以第一作者或通讯作者发表研究论文120余篇。参与编写专著20余部。申请发明专利50余项。参与完成的研究成果曾获北京市科学技术奖2项，获中华医学科技奖3项。曾获国家科技基础条件平台和国家人口健康科学数据中心“优秀指导教师奖”、“突出贡献奖”等个人奖多项。
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| 目錄：
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绪论1
第一部分 病毒制备实验技术方法
第一章 鸡胚培养法 11
第一节 概况 11
第二节 接种技术 11
第二章 动物接种法16
第一节 概况 16
第二节 动物接种16
第三节 样本的收集与处理 17
第三章 组织培养法20
第一节 概况 20
第二节 单层细胞培养20
第三节 类器官培养 23
第四章 空斑及空斑减少中和试验 27
第一节 概况 27
第二节 材料 27
第三节 空斑滴定试验28
第四节 空斑减少中和试验 28
第五章 红细胞凝集及凝集抑制试验 30
第一节 概况 30
第二节 红细胞悬液制备30
第三节 红细胞凝集试验33
第四节 红细胞凝集抑制试验36
第五节 红细胞凝集抑制试验抗体检测39
第二部分 新药发现与药理学评价
抗病毒药物研发原理：快速发现技术与应用实践
X
第六章 流感病毒神经氨酸酶抑制活性评价47
第七章 流感病毒内切酶抑制活性评价 50
第八章 流感病毒血凝素抑制活性评价 53
第九章 宿主关键蛋白 CLK1抑制活性评价56
第十章 新型冠状病毒 3CLpro抑制活性评价59
第十一章 病毒诱导的细胞病变效应抑制活性评价61
第十二章 流感病毒感染小鼠模型及药效评价65
第十三章 RT-PCR检测技术68
第十四章 炎症因子检测72
第三部分 虚拟筛选与网络计算方法
第十五章 虚拟筛选的计算资源介绍 77
第一节 引言 77
第二节 化合物库资源78
第三节 靶标库资源 90
第四节 虚拟筛选在线工具 96
第十六章 基于受体结构的虚拟筛选 103
第一节 引言 103
第二节 分子对接103
第三节 分子动力学模拟107
第四节 全新药物设计 110
第十七章 基于配体结构的虚拟筛选 114
第一节 引言 114
第二节 2D/3D相似度搜索 114
第三节 药效团搜索 118
第四节 机器学习与深度学习120
第十八章 基于网络方法的虚拟筛选 128
第一节 引言 128
第二节 网络近邻法 129
第三节 其他网络方法129
第十九章 网络药理学的技术方法 132
第一节 引言 132
第二节 网络药理学相关理论132
第三节 网络药理学常见数据库、软件及分析方法133
第四节 网络药理学研究实践流程 139
第四部分 靶向病毒蛋白的药物发现
第二十章 流感病毒神经氨酸酶（NA）抑制剂高通量筛选模型的建立与应用145第一节 引言 145第二节 流感病毒 NA抑制剂筛选模型的建立 146第三节 流感病毒 NA抑制剂的高通量筛选154
第二十一章 流感病毒 RNA聚合酶的内切酶抑制剂筛选模型的建立与新药
发现 158
第一节 引言 158
第二节 流感病毒 RNA聚合酶的内切酶抑制剂高通量筛选模型的建立158
第三节 PA抑制剂的理性筛选与新药发现163
第四节 讨论与结论 167
第二十二章 细皱香薷中抗流感病毒活性成分的提取分离与活性评价169
第一节 引言 169
第二节 细皱香薷中抗流感病毒活性成分的提取分离与结构鉴定 169
第三节 抗流感病毒有效成分的评价172
第四节 讨论与结论 175
第二十三章 苏木中抗流感病毒活性成分的提取分离与活性评价177
第一节 引言 177
第二节 苏木中抗流感病毒活性成分的提取分离与结构鉴定177
第三节 抗病毒有效成分的评价180
第四节 讨论与结论 182
第二十四章 猴耳环等中药中抗流感病毒活性成分研究 184
第一节 引言 184
第二节 猴耳环中抗流感病毒活性成分研究184
第三节 虎杖中抗流感病毒活性成分研究 187
第四节 买麻藤中抗流感病毒活性成分研究189
第五节 甘草中抗流感病毒活性成分研究 191
第二十五章 黄酮类化合物作为流感病毒 NA抑制剂的构效关系分析 195
第一节 引言 195
第二节 黄酮类化合物抗流感病毒活性评价195
第三节 黄酮类化合物抑制 NA的构效关系分析201
目 录
第四节 讨论与结论 202
第二十六章 临床常用中成药体外抗流感病毒作用再评价 206
第一节 引言 206
XII
第二节 临床常用中成药流感病毒 NA抑制活性评价 206
第三节 细胞水平抗流感病毒活性评价209
第四节 讨论与结论 211
第五部分 靶向宿主蛋白的药物发现
第二十七章 宿主蛋白 CLK1抑制剂筛选模型的建立与新药发现215
第一节 引言 215
第二节 宿主蛋白 CLK1抑制剂筛选模型的建立 216
第三节 CLK1抑制剂的抗流感病毒活性221
第二十八章 围涎素体内抗流感病毒药效及其作用机制研究 225
第一节 引言 225
第二节 围涎素体内抗流感病毒药效225
第三节 围涎素抗流感病毒机制研究230
第六部分 基于虚拟筛选与网络计算的药物发现
第二十九章 基于机器学习的流感病毒 NA抑制剂预测模型的建立与新药发现241
第一节 引言 241
抗病毒药物研发原理：快速发现技术与应用实践
第二节 NA抑制剂预测模型的建立241
第三节 NA抑制剂的预测与活性 250
第四节 讨论与结论 252
第三十章 基于机器学习的新型冠状病毒 3CLpro抑制剂的发现与体外抗病毒
活性验证254
第一节 引言 254
第二节 新型冠状病毒 3CLpro抑制剂预测模型的建立254
第三节 3CLpro抑制剂的预测与实验验证260
第四节 讨论与结论 265
第三十一章 基于网络邻近法和宿主 -病毒相互作用组的抗流感病毒药物发现267
第一节 引言 267
第二节 基于网络邻近法和宿主 -病毒相互作用组的抗流感病毒药物发现267
第三节 苗头药物体外抗流感病毒活性评价270
第四节 苗头药物抗流感病毒的初步机制研究276
第五节 讨论与结论 280
第三十二章 基于网络邻近法和宿主 -病毒相互作用组的抗新型冠状病毒药物
发现 282
第一节 引言 282
第二节 基于网络邻近法的抗新型冠状病毒药物发现283
第三节 抗新型冠状病毒活性验证与机制探讨291
第四节 讨论与结论 293
第三十三章 沙美特罗体内外抗甲型流感病毒的药效确证与机制研究296
第一节 引言 296
第二节 沙美特罗体内外抗甲型流感病毒的药效作用296
第三节 沙美特罗抗流感病毒作用机制300
第四节 讨论与结论 306
第三十四章 复方一枝蒿抗流感有效成分的预测与网络机制研究310
第一节 引言 310
第二节 化合物 -靶标相互作用预测模型的建立和 CYZH有效成分预测310
第三节 复方一枝蒿抗流感有效成分的预测与验证318
第四节 讨论与结论 323
第三十五章 小柴胡汤抗人冠状病毒感染的物质基础与网络机制研究326
第一节 引言 326
第二节 小柴胡汤抗人冠状病毒感染的有效成分发现328
第三节 小柴胡汤抗人冠状病毒感染的网络机制研究341
第四节 讨论与结论 345
附录349
致谢372
目 录
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纵观历史，人类从未停止过与全球性流行病的抗争，18世纪之前，最突出的病毒感染是天花，不仅致命，而且可怕，死亡率大约30%，由于古代交通不便，病毒的传播并不像今天如此迅速。近百年来，最突出的全球性大流行是“西班牙流感”，死亡人数达5000万之多。2019年年底在全球暴发的新冠疫情，死亡人数达650多万。
千百年来，人们在与病毒的抗争中，不断总结经验，形成了诸多切实可行的防治措施，其中抗病毒药物是有效防治病毒感染和感染后康复的重要措施之一。书中涉及的病毒均为RNA病毒，由于 RNA易于变异，因此易于产生耐药性或易于出现新的变种而导致大流行。以临床需求为导向，研发安全有效的抗病毒药物，是抗病毒药物研究者必须肩负的长期而艰巨的任务。
由于药物研发是一个漫长而艰辛的过程，而抗病毒药物，尤其是抗新型病毒感染性疾病的药物研发，需要引入新技术、新方法、新思想和新策略，才能在短时间内提供有效的治疗方案和治疗药物。
在当今新一轮科技革命和产业变革的大背景下，各学科相互渗透、相互补充，日益呈现交叉融合态势。以“互联网＋”、大数据和人工智能为代表的新技术、新方法的整合应用，为抗病毒药物的研发增添了新的机遇和活力。
书中涉及的病毒为两种呼吸道感染病毒：流感病毒和冠状病毒，涉及的学科领域有病毒学、药理学、生物学、药物化学、计算机科学、生物信息学、药物信息学等，涉及的药物有上市药物、天然产物、中药复方及中成药。因此书中涉及的应用实践为多学科技术交叉融合形成的研究成果和典型案例，可供从事抗病毒药物研究及新药研发的年轻学者参考与借鉴。
此书基于病毒制备基础实验、药理学评价实验，借助新技术、新方法和新策略，开展药物重定位（即老药新用）、抗病毒中药天然产物的抗病毒药物快速发现与系统评价，为进一步研究和应用提供信息依据。药物重定位，将为临床防治病毒感染提供新的治疗方案。
此书幸蒙各方专家学者的大力支持，才得以顺利出版，在此表示最诚挚的感谢。若有疏漏不足之处，烦请诸位批评指正。不胜感激。
刘艾林 2024年7月
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