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菲律宾药品竞争
由于大多数家庭自掏腰包购买药品，药品价格是医疗保健成本的主要决定因素，对医疗保健的机会和健康结果有影响，特别是对贫困家庭（Bredenkamp 和 Buisman，2016 年）。2012 年，菲律宾家庭平均在药品上花费 5,158 比索，占总自付医疗支出的 61.7%（Ulep 和 Cruz，2013 年）。在发生灾难性支出的家庭中，药品支出是最大的支出项目，相当于总支出的 55%。在所有收入群体中，药品和药物在医疗支出的构成中占比最高。虽然最富裕五分之一家庭的平均药品和药物支出较高，但贫困家庭的药品支出在总支出中的占比更高。最贫困五分之一家庭将 76% 的自付费用用于购买药品，比最富裕的家庭群体高出约 18 个百分点。
用于肿瘤成像的叶酸受体靶向 PET 放射性药物的开发——从实验室到临床的历程
摘要：叶酸受体-α（FR-α）在许多上皮癌中过度表达，包括卵巢癌、子宫癌、肾癌、乳腺癌、肺癌、结肠癌和前列腺癌，但在肾脏、唾液腺、脉络丛和胎盘等正常组织中表达有限。因此，FR-α已成为向FR阳性肿瘤输送治疗剂和成像剂的有希望的靶点。已经开发了一系列基于叶酸的PET（正电子发射断层扫描）放射性药物，用于选择性靶向FR阳性恶性肿瘤。本综述概述了迄今为止关于叶酸衍生的PET放射性结合物的设计、放射合成和用于靶向FR阳性肿瘤的效用的研究进展。本文主要介绍了用氟-18（t 1 / 2 = 109.8 分钟）和镓-68（t 1 / 2 = 67.7 分钟）标记的叶酸放射性结合物的结果，但也讨论了用“外来”和新 PET 放射性核素标记的叶酸，例如铜-64（t 1 / 2 = 12.7 小时）、铽-152（t 1 / 2 = 17.5 小时）、钪-44（t 1 / 2 = 3.97 小时）、钴-55（t 1 / 2 = 17.5 小时）和锆-89（t 1 / 2 = 78.4 小时）。对于肿瘤成像，迄今为止报道的 PET 放射性标记叶酸中，除了 [ 18 F]AzaFol 之外，没有一种完成了从实验室到临床的旅程，该药物在一项多中心首次人体试验中成功用于转移性卵巢癌和肺癌患者。然而，在不久的将来，我们预计会有更多基于叶酸的 PET 放射性药物的临床试验，因为临床对成像和 FR 相关恶性肿瘤的治疗越来越感兴趣。
药品剂型-CBSPD
inscefflation：它们是一类用于应用体腔的粉末，例如耳朵，鼻子，阴道等。粉末必须非常细，必须找到足够深的腔的入口，以便在现场进行动作。，它借助称为“灭绝机”的设备，将其传递到溪流中的受影响部分，该设备将粉末吹到现场。某些不足含有挥发性液体成分，可能需要在粉末中分布均匀。不应通过蒸发去除去小部分中存在的主动挥发性液体，而应仅通过粉末中的三项掺入。制药行业包装以加压形式的不足，即气溶胶。气溶胶包含具有合适阀的粗壮容器中的药物，粉末的输送是通过非常低的沸点的液化或压缩气体推进剂来完成的。在按下阀的执行器时，推进剂将药物在流中输送。
食品科学和保健食品
方法论和理论方向：已进行体外、体内和人体临床试验，以评估 ABB C1 对训练免疫力、保护肠道屏障功能和增强疫苗接种效果的影响。体外研究侧重于评估在没有或存在 ABB C1 的情况下 TEER 作为肠道屏障功能的测量。体内研究评估了 ABB C1 刺激小鼠外周血单核细胞、白细胞和腹膜巨噬细胞吞噬的能力，并与已知 β-葡聚糖的阴性对照和两个阳性对照（n = 10 只小鼠/组）进行了比较。这项随机和安慰剂对照临床研究招募了 70 名患者，他们接种了流感疫苗或 Covid-19 疫苗，并补充了 30 天的 ABB C1 或安慰剂。评估了对疫苗接种的免疫反应，以及临床状态和 ABB C1 的安全性和耐受性。发现：ABB C1 在单层细胞自发形成 3 周后，TEER 有所增加，同时在受到大肠杆菌攻击时，上皮细胞不会受到破坏。与对照组相比，ABB C1 显著刺激了吞噬作用，与阳性对照相比，效果更佳。一项人体临床研究发现，ABB C1 是安全的，它改善了对流感和 Covid-19 疫苗的免疫反应、循环中硒和锌的水平，并加速了疫苗接种后抗体的产生。
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
制药人工智能交易和市场......
采用人工智能 (AI) 技术解决各种研发问题是制药行业一个快速增长的趋势。这体现在大量风险投资涌入人工智能驱动的生物技术公司（仅 2020 年药物研发领域的投资就超过 20 亿美元，而更广泛的生物医学和临床应用领域的投资则远高于这一数字），领先制药组织与人工智能生物技术/人工智能技术供应商之间的研究伙伴关系不断增加，行业发展、研究突破和概念验证研究不断涌现，以及主要媒体和咨询公司对制药和医疗保健领域人工智能主题的关注度激增。
基于效应的爱尔兰药物污染的监测
该项目评估了水质，并强调了改善监测实践的关键发现。研究表明，某些药物化合物始终以可测量的浓度存在，强调需要在废水处理厂附近以及在上游和下游的地表水附近进行更频繁的监测。分析方法可能会受到样本条件（例如pH水平和存储）的影响，需要仔细管理样本矩阵干扰以及使用合适的内部标准。该项目建议将事件数据与基于效果的监测集成以评估水毒性，尽管仍然需要标准化的生物测定。此外，监测对生态系统生物多样性的影响，尤其是生物体繁殖，对于准确确定毒性特征至关重要。该研究还强调了广泛的化学筛查的重要性，
DCTD的生物制药开发和生产...
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