教师联系方式 电子邮件 Christopher R. McCurdy,药物化学教授 cmccurdy@cop.ufl.edu Siobhan Malany,药效学副教授 smalany@cop.ufl.edu Chengguo Xing,药物化学教授 chengguoxing@cop.ufl.edu Chenglong Li,药物化学教授 lic@cop.ufl.edu Jane Aldrich,药物化学教授 JAldrich@cop.ufl.edu Abhisheak Sharma,药剂学助理教授 asharma1@cop.ufl.edu Larisa Cavallari,药物治疗学和转化研究教授 lcavallari@cop.ufl.edu Julio Duarte,药物治疗学和转化研究副教授 juliod@cop.ufl.edu Jatinder Lambda,药物治疗学和转化研究教授jlamba@cop.ufl.edu Brian Cicali,药剂学助理教授 bcicali@cop.ufl.edu Stephan Schmidt,药剂学教授 SSchmidt@cop.ufl.edu Almut Winterstein,制药成果与政策杰出教授 almut@ufl.edu Haesuk Park,制药成果与政策副教授 haesukpark@ufl.edu Amie J Goodin,制药成果与政策助理教授 amie.goodin@ufl.edu 课程描述 学分:1 评分方案:字母 制药科学的这门基础课程为整个“药物生命周期”的研究提供了介绍和概念基础;从设计和发现到临床前研究,再到临床试验和上市后对药物安全性和有效性的评估,从而重新设计和重新启动周期。课程先决条件/共同要求 先决条件是成功完成基础药理学、药效学和/或药代动力学的入门课程。经课程协调员许可,其他大学的同等课程也可以接受。学生应完成药学研究生课程的第一年或完成药学博士课程的前两年。 课程目标 了解药物发现和批准的过程是所有药学研究生的基础,无论他们的研究兴趣领域是什么。完成本课程后,学生和受训人员将了解药物发现和批准的过程,即“药物的生命周期”,并能够定义和描述其学科在药物发现和开发的整体过程中的作用。 本课程采用团队合作方式,汇集了来自药学五个子学科/内容领域的学生团队;每个学生都应该从其学科的“生命周期”部分的角度贡献专业知识。学生应该能够:
这些因素共同帮助医生找出导致言语障碍和其他症状的原因。PPA 是一种罕见的痴呆症,医生通常不会看到。这意味着可能需要比平时更长的时间才能得到正确的诊断。确诊后,许多人会想为未来做计划。这包括关于工作、生活方式和驾驶、护理选择、法律和金钱问题的决定。请在第 18 页了解有关痴呆症家庭的帮助和支持的信息。
人工智能 (AI) 工具具有巨大的潜力,可以增强药物警戒活动。药物警戒专家不必是人工智能专家,但他们应该对人工智能有足够的了解,以探索与人工智能专家合作的可能性。人工智能的现代概念可以追溯到艾伦·图灵的工作,尤其是他在 20 世纪 40 年代末和 50 年代初发表的关于“模仿游戏”的论文。如今,人工智能的范围包括计算技能,包括数学证明的制定;视觉感知,包括面部识别和虚拟现实;专家系统的决策;语言的各个方面,如语言处理、语音识别、创意创作和翻译;以及这些的组合,例如在自动驾驶汽车中。机器可以被编程为具有学习能力,使用模仿人脑认知活动的神经网络,从而实现深度结构学习。人工智能的局限性包括语言困难,这是由于需要理解上下文和解释歧义而产生的,这尤其影响翻译,以及数据库的不足,需要仔细准备和管理。新技术可能会因意外故障而导致无法预见的困难。相关术语和概念包括不同类型的机器学习、神经网络、自然语言编程、本体论和专家系统。人工智能工具在药物警戒中的应用进展缓慢。机器学习与自然语言处理和数据挖掘相结合,用于研究电子健康记录、索赔数据库和社交媒体等数据库中的药物不良反应,有可能增强已知不良反应和反应的表征并检测新信号。
b。分布:血浆蛋白结合,生物屏障(BBB和胎盘),分布量,组织存储。c。生物转化:原理阶段(I&II),地点,类型为示例。影响影响的因素(诱导,抑制,第一通过效应)。d。消除:路线,动力学半衰期,加载剂量,维持剂量。e。治疗药物监测3。药物学和修饰药物剂量的因素。a。药效学I:药物作用原理,药物作用机理,受体,激动剂,部分激动剂,反向激动剂等。换能器机制,药物剂量的计算,在怀孕中使用药物,哺乳儿童和老年人。在肝病和肾脏疾病中使用药物b。药效学II:剂量反应关系,药物疗效和效能,治疗指数,LD 50和ED 50,协同作用,药物拮抗作用。c。修饰药物剂量的因素。4。不良药物反应。a。 ADR监视b。药物警惕5。临床药理学和毒理学
1980年,药学学院被纳入拉各斯大学医学院的一所学校。1980年,该大学参议院创建了药物化学和药学系的基金会单位,药物和药物技术部。当时两个部门都位于基础医学科学学院。鉴于拉各斯大学与尼日利亚药房委员会(现为尼日利亚药剂师理事会)之间的必要互动,这是负责药房教育的监管机构,基础设施,学术人员招聘以及发展,教学和研究设施,课程和计划扩张方面有发展的发展。后来将学校重组为4个部门:药学系药物学系,药学和药物技术系以及临床药房与生物军械库部。2020年1月29日,药物微生物学和生物技术系由现有的药物和药品技术部成立。
药品库存和供应链管理是复杂的过程,需要多个利益相关者之间的协调,包括制造商、分销商、医疗保健提供商和监管机构。传统的手动库存检查和纸质跟踪系统方法已不足以满足现代医疗保健的需求。它们通常很耗时,容易出现人为错误,并且对库存的实时状态提供有限的可见性。因此,全球医疗保健系统越来越多地采用数字解决方案,利用条形码、RFID、物联网 (IoT) 和数据分析等技术来简化考虑,其中最重要的是组成周期的安全性和公正性。规划一个强大的在线投票框架需要仔细的实时跟踪,由现代库存管理系统实现,可以持续监控库存水平和供应链中的药品流动。这些系统使用自动警报在库存水平低或库存即将到期时通知管理员,从而实现更主动和高效的库存补充。通过集成预测分析,这些系统可以根据使用趋势、季节性变化和其他因素预测需求,从而使医疗保健提供商能够保持最佳库存水平。这种数据驱动的方法可以最大限度地减少缺货、减少浪费并提高整体运营效率。
网络药理学中的预测建模用于预测生物网络中药物分子的行为。它结合了各种统计方法,算法和计算技术,以分析大型高维数据集。通过整合多个数据源,例如基因表达谱,蛋白质 - 蛋白质相互作用网络,药物目标相互作用和分子途径,预测模型有助于识别潜在的候选药物,预测其副作用并优化药物组合。这些模型利用历史和实验数据来预测药物如何影响疾病进展或它们如何与特定靶标相互作用。
AAAS 美国科学促进会 BIL 两党基础设施法 BLM 土地管理局 BSEE 安全与环境执法局 CEJST 气候与经济正义筛查工具 CO2 二氧化碳部门 美国内政部 EMIS 环境管理信息系统 EPA 美国环境保护署 FWS 美国鱼类和野生动物服务局 FY 财政年度 g/h 每小时克数 GDP 国内生产总值 IIJA 基础设施投资和就业法案 IOGCC 州际石油和天然气契约委员会 NAS 美国国家科学院 NPS 国家公园管理局 OWPO 孤井计划办公室 SO 部长令模板 孤井数据报告模板 USFS 农业部 美国森林服务局 USGS 美国地质调查局
人工智能 (AI) 正在改变药物的开发和输送方式。在制药行业,AI 有助于加快新药的发现,提高药物的疗效,并减少测试所需的成本和时间。在药物输送方面,AI 改善了治疗设计方式,确保适量的药物到达身体的正确位置,甚至为个别患者提供个性化治疗。AI 还帮助创造了新的药物输送方式,例如使用微小颗粒或智能设备。本文探讨了 AI 在这些领域的应用方式、正在取得的进展以及使用 AI 改善患者护理所面临的挑战。
今年 6 月,阿拉巴马州公共卫生部 (ADPH) 的州卫生官员发布了疫苗接种的常规订单。常规订单可作为 19 岁及以上人士接种所列 18 种疫苗的处方。常规订单可在 ADPH 网站以及委员会网站上找到。如果您已经与