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抗...
背景/AIM：胶质层是2型糖尿病（T2D）中最常见的口服杂种糖疗法之一。最近报道了胶质苷的其他有益药理特性，包括免疫调节性和抗凝作用，提示其在治疗1型糖尿病（T1D）中的潜在应用。然而，在口服管理后，胶质层被证明具有较差且可变的吸收，将研究引导到针对T1D的新型药物递送系统的开发。由于胆汁酸以前已经证明了对微胶囊的稳定和释放的影响，因此它们用于制备胶质辉石的微胶囊可能会改善胶质片释放，吸收和抗糖尿病效应。该研究的目的是评估健康大鼠中藻酸藻酰胺基藻酸酯的微胶囊的药物吸收谱和降血糖作用。Methods: Thirty healthy Wistar rats with confirmed normal glucose blood con- centration were allocated into five groups and administered with a single dose of either vehicle microcapsules, gliclazide in suspension, gliclazide microcapsules, gliclazide in suspension together with cholic acid or microencapsulated gliclazide in combination with cholic acid.在各自的胶质层剂量之后，在接下来的10小时内采样血液，并测量血糖水平和胶质塑料水平。结果：该分析表明，与任何其他研究的药物形式相比，与其他研究的药物形式相比，在口腔施用后，其口服悬浮剂作为悬浮液作为悬浮液（P <0.01）的最深刻的降低血糖效应所产生的最高胶质激素吸收的不同胶质激素吸收的影响改变了。关心：在进行新型抗糖尿病药物的杀菌剂制剂的药代动力学表征时，选择适当的研究模型并考虑胆汁代谢激活对其降血糖效应的可能作用至关重要。
药品广告
中国的《广告法》对广告活动的定义也十分广泛，涵盖产品经销商或服务提供商通过任何渠道或媒体直接或间接营销或介绍其经销商或提供的产品或服务。中国法律并未对“促销”一词作出明确定义，但中国药学会发布的《药品促销行为准则》（“RDPAC 准则”）将“促销”定义为由会员公司开展、组织或赞助的任何活动，此类活动面向医疗保健专业人员（“HCP”），通过一切传播方式，包括互联网，推广其药品的处方、推荐、供应、给药或消费。中国的会员制药公司自愿同意遵守 RDPAC 准则，因为这已是中国药品促销普遍接受的基本做法。生命科学行业熟知与广告控制和促销规则遵守有关的常见风险领域，但为了应对不断发展的医疗保健实践和技术进步，需要重新考虑传统的监管合规风险，以确定内部政策和流程是否仍然充分且相关于应对新的未知情况，例如由于数字健康的兴起和医疗保健实践的变化。该行业的快速创新带来了重大的法律、监管和政策挑战。在全球主要地区，似乎缺乏涵盖数字健康的单一立法，导致适用的不同制度拼凑在一起，不能充分解决此类医疗技术的独特特点。在此背景下，本章旨在根据公司运营不断变化的外部环境，强调那些新出现的跨境合规问题。此类管理医疗保健产品的行业特定规则还与反贿赂和腐败规则在提供、承诺或给予好处，以及要求、同意收受或接受好处方面相衔接，英国处方药行为准则管理局和严重欺诈办公室签署的谅解备忘录就是一个例子。
杂交微流体离子探针的设计和操作调节药物
承担这些分歧的全球负担。[1,2]新的且高度特定的药物输送工具将有助于更好地理解复杂的神经生物学环境，并为高度局部和精确的药物输送技术铺平道路。为了最佳工作，此类设备需要达到良好的化学和生物靶特异性，同时限制了生物相容性问题或相当的副作用。如果将这些设备作为最小化的独立探针实施，则可以轻松地操纵它们以靶向特定细胞，或与不同的实验设置和感应技术结合使用，以促进广泛的诊断和治疗能力，尤其是在深层组织/有机位置。[3]在这里，我们比较了两种高精度药物输送技术，基于压力的微流体和电离基质的能力和局限性。在微流体中，药物运输受到小型流体通道中的液压的高度控制。[4,5]通过连接几个流体源和微生物流体通道，可以轻松地进行混合，开关，筛查和递送各种药物。微流体的领域包括从实验室芯片设备到游离的微流体神经探针的多种实验设置。[4,6]其他感兴趣的技术是电离，其中应用电位的调节可以使精确的剂量控制和化学特异性，只要有效的药物或神经递质是积极或负电荷的。[7]最基本的离子基因组件是有机电子离子泵（OEIP）。[8]OEIP基于一个定义明确的和封装的离子交换膜（IEM），将源电解质储存液与目标电解质分开（通常称为“离子通道”）。从广义上讲，IEM的选择性取决于固定电荷的固有极性，其电荷程度以及其孔径和密度。通过IEM离子通道从源储存库中运输，并通过离子的迁移和被动扩散来积极实现目标电解质。通过改变IEM上的施加电位，可以通过电子控制迁移离子输送率，并且可以估算出施加的电子电流的直接对应关系，并且可以估算传递的药物数量。平面OEIP设备已成功地用于各种神经系统应用，例如，通过输送γ-氨基丁酸来抑制癫痫表现活性。
加速药物开发的新“燃料”
人工智能 (AI) 已经改变了医疗保健，从诊断和治疗到医疗服务管理，当然还有制药制造。人工智能在生物制药行业的应用已经在 2020 年产生了近 7 亿美元的全球市场价值，预计到 2025 年将大幅增长至近 30 亿美元，到不远的 2030 年将达到 90 亿美元 [1]。但是，这个被大肆宣传的人工智能概念是什么，以及它如何应用于药物开发领域，需要讨论。虽然没有明确的定义，但从广义上讲，人工智能渴望使机器获得类似人类的能力，例如通过示例学习、适应环境和决策 [2]。它主要涉及“摄取”任何类型的输入数据的算法（生物信号、医学图像和基因序列都在发挥作用），学习识别其中的常见模式，最后主要利用这些知识根据它们的相似性对它们进行聚类（这一领域称为“无监督学习”）或接受识别其类别的训练（所谓的“标签”或“类别”），以便能够对新的数据样本进行分类（这一领域称为“监督学习”）。深入研究人工智能的“内部工作原理”，存在多种方法可以执行这些任务，从更传统的机器学习（ML）到更先进和新颖的深度学习（DL）子领域，包括复杂且计算量大的算法，通常应用于大量数据，以便得出结论并以极高的准确性做出决策。AI 模型从数据中“自行”学习的基本特性，加上其针对特定任务的架构适应性，赋予了它们复杂的功能（推理、知识提取、最优解搜索），使其适用于药物制造的各种程序，从药物发现和开发到临床测试、扩大生产和质量控制 [3]。高效、安全的化合物输送一直是传统药物制造的“致命弱点” [4]。开发新药物的经济和时间成本，其中大多数在测试期间被认定为不合格，给行业带来了严重的“痛苦”，而 AI 可以缓解这种痛苦。然而，药物发现和设计并不是 AI 升级的唯一领域。一种新药的测试从开始到获批可能要花 10 多年的时间 [9]，因此人工智能在加速此类程序方面的关键作用显而易见。通过利用与病理生理机制目标和候选化合物特性相关的大量数字化数据（“组学”和来自相关数据库的数据），以及来自类似化合物临床试验的效率和安全性信息，AI可以巧妙地“混合”这些“大数据”来预测手头药物的特性和相互作用，这一过程通常称为计算机实验[5]。这种先进的计算技术可以升级药物发现和新颖设计的许多关键过程，包括预测3D蛋白质结构，以谷歌的“AlphaFold” [6]为突出例子，识别针对疾病特异性靶标的生物活性配体[7]，以及寻找新物质的有效合成途径[8]。临床试验如此耗时并损害该领域的投资有两个基本原因：患者纳入不理想以及对预期和不良反应的监测不完整。人们已经努力解决这两个问题。IBM 开发了一个系统，该系统利用大量患者的过往病历和临床数据，为详细的患者匹配提出最佳策略，从而避免招募失败、退出风险和设计动力不足 [10]。还有其他方法可以在早期测试阶段准确预测不良反应，从而最大限度地降低进行可能失败的试验的风险 [11]。此外，先进的人工智能计算机视觉在质量控制中发挥着重要作用，为此类技术的应用增加了价值。通过提供大量相关的视觉示例来训练人工智能模型检测有缺陷的产品或批次，人工智能可以在生产线进入市场之前有效地发现生产线中存在的故障 [12]。最后，药品制造的“物流”也是一个可以提高生产效率和可扩展性的领域。人工智能可用于分析生产流程的步骤（材料的生产、储存和运输，以及相关的成本和时间要求），将这些信息与市场需求数据相结合，并为生产计划提出最佳解决方案 [13]。所有这些子域集成都揭示了人工智能在生物制药行业当前的适用性和未来潜力。然而，这并不意味着这些方法可以摆脱与大规模人工智能解决方案相关的典型瓶颈：数据稀疏、硬件不足和缺乏专业知识。除了数据需求之外，先进的技术基础设施也是实现大型企业产生了大量无价的数据，这些数据可能会推动“数据饥渴型”人工智能方法的发展，但它们在很大程度上保持着专有性，并拒绝共享。尽管有鼓励数据开放的积极举措，但相关社区的心态在这方面还远未成熟 [14]。