期刊简介
本刊由国家食品药品监督管理局主管，中国药学会、中国医药集团总公司和中国医药科技出版社共同主办的国家级刊物，创刊于1992年，是一份专门报道新药科研、生产、技术成果、临床应用及评介、新药质量、市场和管理方面内容，集学术、科研和信息交流服务一体，具有很强的专业性、实用性和新颖性的权威性科技情报期刊。读者对象为医药科研人员、临床医师、药师、药品生产和管理人员。本刊特色是突出“新”字，反映新内容；其次突出“两个结合”，即医与药结合、技术性与学术性结合；再是突出“实”字，有很强的实用性。
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首页>中国新药杂志
- 杂志名称：中国新药杂志
- 主管单位：国家食品药品监督管理局
- 主办单位：中国医药科技出版社 中国医药集团总公司 中国药学会
- 国际刊号：1003-3734
- 国内刊号：11-2850/R
- 出版周期：半月刊
期刊荣誉：全国中文核心期刊期刊收录：万方收录(中), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), CA 化学文摘(美), 国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏, 国际药学文摘, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 医学文摘, 维普收录(中), 文摘与引文数据库, 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)
毒性杂质的预测研究策略
董晓亚；雷勇胜；傅琳；杨忠峰；蒋庆峰
关键词：药物, 杂质, 毒性, 预测
摘要：对药物中杂质化合物的毒性预测研究方法包括警示结构、Ames试验、计算机辅助预测方法和斑马鱼快速评价方法等.具有警示结构的化合物主要有芳香族化合物、烷烃和环烷烃化合物及杂原子化合物等;具有基因毒性的化合物在Ames试验中会使鼠伤寒沙门氏细菌产生回复突变,从而有可见菌落产生;计算机辅助预测包括定量构效关系(Quantity Structure-Activity Relationship,QSAR)和数据库软件系统的使用,都是以化合物化学结构、分子结构参数和化合物的生物活性或效应之间关系为基础,通过QSAR模型或TOPKAT,TOXNET等毒理学数据库而预测杂质化合物的毒理学特性;斑马鱼模型有助于快速实现高通量和高内涵药物筛选.使用警示结构、Ames试验、计算机辅助预测及斑马鱼模型对杂质的毒性进行预测评估,可以节约药物研发成本,缩短研发周期,将会在药物研发领域发挥越来越重要的作用.
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