94 篇论文
药理学与毒理学是探索药物如何作用于生命体以及化学物质如何影响健康的两大核心领域。这一学科不仅关乎新药的研发与疗效验证，更深入探究物质在体内的吸收、代谢过程及其潜在的安全风险，为临床用药和公共健康政策提供坚实的科学依据。
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以下为您呈现该分类下最新发布的预印论文，涵盖从分子机制到临床前安全评估的最新进展。
本研究利用人工智能筛选平台发现化合物 C06，该化合物虽兼具 BAZ1A 结合与 p38 激酶抑制能力，但在低剂量下能比特异性 p38 抑制剂 losmapimod 更有效地特异性抑制 FSHD 致病基因 DUX4 的表达，从而验证了结合 AI 预测与 FSHD 特异性功能筛选策略在药物发现中的价值。
本研究基于分子动力学模拟和结构对接技术，从数千万化合物库中成功发现并实验验证了一种首个靶向 KCa3.1 通道胞外位点的小分子抑制剂。
该研究通过对蜘蛛毒液致死量（LD50）与瘫痪有效量（ED50）的实证分析，发现两者呈等比例线性关系，表明历史上基于相同猎物模型测得的 LD50 数据仍可作为评估蜘蛛毒液生态效用的可靠代理指标。
该研究通过长达 12 微秒的原子级分子动力学模拟，首次揭示了胆固醇对三聚体人源 Sigma-1 受体的稳定作用，并阐明了激动剂与拮抗剂通过β6 折叠及 W136 残基差异化调节受体寡聚化的分子机制。
本研究证实，通过在适口载体中添加掩味剂（如苦味药粉 BDP 或甜菊糖与黄原胶的组合），可有效掩盖药物苦味并提高大鼠和小鼠自愿口服给药的可靠性，从而替代传统的灌胃法以改善动物福利。
本研究基于芬兰糖尿病预防研究数据，成功将疾病进展模型整合至葡萄糖 - 胰岛素模型中，量化了糖耐量受损个体在生活方式干预下第一时相胰岛素分泌和胰岛素敏感性的年衰退率减缓及β细胞功能的改善情况。
本文提出了一种利用人工智能辅助代码生成将反应 - 扩散偏微分方程（PDE）系统转化为 NONMEM 可执行的常微分方程（ODE）组的简化工作流，从而克服了传统方法线（MOL）实现中的操作复杂性，使肿瘤内空间药代动力学建模更加实用、透明且易于维护。
该研究通过模拟与真实案例表明，传统的基于 CWRES 的离群值处理方法易受方差膨胀导致的“掩盖效应”影响，而相比拉普拉斯等指数尾分布，具有幂律尾部的学生 t 分布能更稳健地处理极端离群值并提供无偏的参数估计，因此建议在群体药代动力学建模中将其作为默认的稳健选项。
该研究提出了一种结合平滑门控机制与具有闭式表达的重尾柯西残差似然函数的半机理模型，在有效处理 CAR-T 细胞动力学数据中的离群值和低于定量限观测值的同时，实现了比传统高斯假设更稳健的参数推断，并揭示了细胞扩增、转化与衰减过程在时间上的异步性特征。
该研究通过引入平滑 S 形门控和时滞微分方程（DDE）改进了 CAR-T 细胞动力学建模，利用来自三种 CAR-T 疗法（ide-cel、orva-cel 和 liso-cel）的 pooled 数据证实了效应细胞向记忆细胞转化的时滞机制，并揭示了 BCMA 靶向产品相较于 CD19 靶向产品具有更高的基线水平和扩增能力。