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Jessie Lai-Sim Au，药学博士，哲学博士......
计算和建模来解释、询问和整合药物在多个尺度（分子、细胞、器官、整个生物体、时间、空间）上的作用。目标是预测治疗结果并提高临床药物开发的成功率（目前认为成功率不到 7%）。Au 博士在加州大学旧金山分校获得药学博士学位，随后获得药剂学博士学位，并在纽约州布法罗的罗斯威尔帕克纪念研究所完成了生化药理学博士后研究。她是 170 多篇同行评审文章、10 个书籍章节、260 多篇摘要的作者，并拥有 28 项专利和版权。她的工作通常处于不同学科的交叉点，目标是将实验室发现转化为延长生存期的癌症治疗。委员会将讨论 umbralisib (Ukoniq) 和 ublituximab 联合用于治疗 CLL 或 SLL 成年患者。此外，委员会将讨论 umbralisib 目前对复发或难治性滤泡性淋巴瘤和边缘区淋巴瘤的适应症。据负责审查本次会议相关申请的审查部门称，本次会议需要临床药理学家，因为需要对与 Cmax、Cavg、AUC 等药代动力学指标相关的安全性和有效性进行暴露反应分析，以更好地了解药物的益处：风险状况。Au 博士拥有进行、审查和理解这些分析的专业知识，并将为这方面的数据提供宝贵的见解/理解。多位临床药理学家受邀参加，但由于时间安排冲突而拒绝了邀请。Au 博士是全国知名的临床药理学家和转化研究员。她在质量系统药理学方面的知识，使用模型来解释、询问和整合药物作用并预测治疗结果，使 Au 博士成为唯一有资格就委员会面临的问题提供见解和反馈的人。这个特定问题很敏感。 FDA 负责审查 umbralisib 和 ublituximab 的部门确实希望委员会审议的事项能够引起公众的关注，因为它与 1992 年颁布的加速审批监管途径有关。该途径已广泛应用于肿瘤学审批，以便以快速的方式为患者带来新的治疗方法。该部门寻求 ODAC 对拟议适应症中组合的风险效益以及当前信息如何影响加速审批下的现有适应症的意见。Jessie Lai-Sim Au 博士在这一特定问题上的专业知识对于公众健康而言是必要的。非霍奇金淋巴瘤 (NHL) 是美国最常见的癌症之一，约占所有癌症的 4%。美国癌症协会估计，2022 年非霍奇金淋巴瘤的发病率约为 80,470 人（成人和儿童）将被诊断出患有 NHL，约有 20,250 人将死于这种癌症。据估计，有 672,980 人患有或处于非霍奇金淋巴瘤缓解期。惰性淋巴瘤进展缓慢，往往生长较慢，首次发病时体征和症状较少
第 7 章 - 药学实践
3. 质量保证审计和季度评估。 (b) 记录应应要求提供给董事会。历史：CR 19-145：cr。登记册 2020 年 12 月第 780 号，自 2021 年 1 月 1 日起生效；根据统计第 13.92 (4) (b) 12 节和 35.17 节对 (2) (e) 中的更正进行更正，以及根据统计第 35.17 节对 (2) (c) 6. (简介)、(4) (b) 7 中的更正进行更正，2020 年 12 月登记册第 780 号；EmR2303：emerg. am. (标题)、(1) (a)、(b)、(d)、(2) (简介)、r. (2) (a)，am。 （2）(b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b), (4) (a), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2., 生效日期 2-3-23；CR 23-072：r. 和 recr.（标题），am. (1) (a), (b), (d), (2) (介绍), r. (2) (a), am. (2) (b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2. 登记册 2024 年 8 月第 824 号，生效。 9-1-24。
课程结构 - 药学学士学位（B. Pharm）
2.1。第一年B. Pharm：候选人应通过了由各个州/中央政府当局进行的10+2次检查，该检查被认为等于印度大学协会（AIU）的10+2考试，英语是一项学科和物理，化学，数学，数学（P.C.M）和或生物学（P.C.B/P.B/P.C.M.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.M.B.单独作为可选主题。印度药房委员会批准的任何其他资格都等同于上述任何考试。2.2。B.药物横向进入（到第三学期）：D. Pharm的通行证。根据《药房法》第12条批准的印度药房委员会批准的机构课程。 3。 该计划的持续时间B. Pharm的学习课程应在八个学期（四个学年）和六个学期（三个学年）的时间内延长，横向入学学生。 该计划的课程和教学大纲应不时由新德里的印度药房委员会规定。 4。 教学媒介和教学媒介和考试的媒介应为英文。根据《药房法》第12条批准的印度药房委员会批准的机构课程。3。该计划的持续时间B. Pharm的学习课程应在八个学期（四个学年）和六个学期（三个学年）的时间内延长，横向入学学生。该计划的课程和教学大纲应不时由新德里的印度药房委员会规定。4。教学媒介和教学媒介和考试的媒介应为英文。
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神经药理学是对药物如何影响大脑的研究。分子神经药理学和行为神经药理学是神经药理学的两个主要分支。神经化学相互作用具有推进神经药理研究的能力。在药物治疗管理中，干扰化学突触的药物调节CNS神经传播。基因和分子如何与大脑和中枢神经系统疾病联系起来，这是令人惊讶的。许多研究人员从事行为神经遗传学领域的工作，因为它了解神经疾病的特征并使用尖端技术。要证明围绕神经遗传学的关注点，需要解释固体。药物对神经系统的影响以及它们影响行为的神经途径是T u d i e e d i e n e n e n e n e u r o p h a r m a c o l o g y。研究人员可以通过研究这些经验来创建药物来治疗神经系统疾病，精神疾病，疼痛，成瘾和其他疾病。神经遗传学与分子生物学和遗传学发展以及基因，作用，大脑和神经系统疾病之间的关系有关。这是一个用来描述一组影响大脑和神经的遗传疾病的术语。本次会议试图成为一场有远见的聚会，将药物研究人员和参与者汇集在一起，以探索神经药理学和神经遗传学的创新方法。
预测人工智能对临床药房实践的影响人工智能对未来临床药学研究和奖学金的影响
1。美国国务院。人工智能（AI）。2024 www.state。gov/人工智力2。IBM。 什么是生成的AI？ 2024 https://research.ibm.com/blog/ what-is-generative-ai 3。 哈佛大学。 格里芬艺术与科学研究生院。 人工智能的历史。 2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。 福布斯。 Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。 2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？ sh = 5abebd09674f 5。 Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。 AM J Health-syst Pharm。 2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。 Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。 预测人工智能对临床伪类实践的影响。 J Am Coll Clin Pharm。 2025; 7（3）。 7。 射线pp。 chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。 网络网络系统。 2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。 AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。IBM。什么是生成的AI？2024 https://research.ibm.com/blog/ what-is-generative-ai 3。哈佛大学。 格里芬艺术与科学研究生院。 人工智能的历史。 2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。 福布斯。 Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。 2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？ sh = 5abebd09674f 5。 Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。 AM J Health-syst Pharm。 2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。 Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。 预测人工智能对临床伪类实践的影响。 J Am Coll Clin Pharm。 2025; 7（3）。 7。 射线pp。 chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。 网络网络系统。 2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。 AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。哈佛大学。格里芬艺术与科学研究生院。人工智能的历史。2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。福布斯。Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？sh = 5abebd09674f 5。Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。AM J Health-syst Pharm。2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。预测人工智能对临床伪类实践的影响。J Am Coll Clin Pharm。2025; 7（3）。7。射线pp。chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。网络网络系统。2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。AI研究所。语义学者。2024 https：// www。Spenticscholar.org/ 9。 div>引起。2024。https://elitic.com/10。共识。共识：AI搜索引擎进行研究。2024 https：//ssensus.app/ 11。 div>福格尔DB。与临床试验相关的因素，这些试验失败和有机会改善成功的可能性：审查。当代临床试验。2018; 11：156 - 164。https：//doi.org/10.1016/j.conctc。2018.08.001 12。Lee CS，Lee Ay。 人工智能如何转化随机对照试验。 Transl vis Sci技术。 2020; 9（2）：9。 https://doi.org/ 10.1167/tvst.9.2.9 13。 Weissler EH，Naumann T，Andersson T，Ranganath R，Elemento O，Luo Y等。 机器学习在临床研究中的作用：转移证据生成的未来。 试验。 2021; 22（1）：537。 https://doi.org/10.1186/s13063-021-05489-x 14。 hripcsak G，Austin JH，Alderson PO，FriedmanC。使用自然语言处理来转换889,921个胸部X光学报告的数据库中的临床信息。 放射学。 2002; 224（1）：157 - 163。https：//doi.org/10.1148/radiol.2241011118Lee CS，Lee Ay。人工智能如何转化随机对照试验。Transl vis Sci技术。2020; 9（2）：9。 https://doi.org/ 10.1167/tvst.9.2.9 13。Weissler EH，Naumann T，Andersson T，Ranganath R，Elemento O，Luo Y等。机器学习在临床研究中的作用：转移证据生成的未来。试验。2021; 22（1）：537。 https://doi.org/10.1186/s13063-021-05489-x 14。hripcsak G，Austin JH，Alderson PO，FriedmanC。使用自然语言处理来转换889,921个胸部X光学报告的数据库中的临床信息。放射学。2002; 224（1）：157 - 163。https：//doi.org/10.1148/radiol.2241011118
使用机器人和AI来改变分配和药物疗法，并塑造日本药学教育的未来
在日本，分发是药剂师的关键责任，并且随着机器人和人工智能（AI）的进步而继续发展。本综述研究了机器人技术和AI的整合到药物实践中，为其有效性提供了支持证据，并探讨了日本药房教育教学的未来指导。在医院和药房中引入了分配机器人，例如自动分配系统和机器人无菌制剂，以提高效率，减少分配错误并优化药物管理（Takase，2022）。AI驱动的系统协助药剂师进行决策和个性化药物治疗，增强药物安全性，预测不良反应并优化个性化的药物治疗（Chow，2023）。尽管最初的实施成本很高，但预计机器人和AI的整合将扩大，尤其是在药物安全监测和AI-AI辅助药物治疗管理等领域。分配在个性化药物治疗中起着至关重要的作用，并且需要技术素养以及临床专业知识。要适应这些进步，需要进行药学教育改革才能纳入AI驱动的决策支持系统，机器人培训和跨学科合作。为未来的药剂师提供这些技能，将确保他们可以有效整合机器人和AI技术，同时保持患者的安全和护理质量。随着药房实践的不断发展，药剂师必须适应技术进步，并与机器人和AI合作以优化药物治疗结果。关键词：药剂师，分配，机器人，人工智能（AI），药学教育
我可以用B.S.做什么药学院的学位？
•制药公司•生物技术公司•合同研究组织（CRO）•医院和诊所•学术界/大学•包括NIH在内的实验室•医疗测试中心•监管机构•法规机构•美容公司•政府机构•政府机构，包括FDA，CDC，EPA和地方保健••公共卫生••公共卫生••公共卫生••公共卫生•••公共卫生•
药学科学（MSPS）
MSPS 544 药物作用原理 4 学分 涵盖的主题包括疾病和病理生理学的基本过程的概念和机制；药物作用和治疗学的一般原理，包括受体药理学、酶抑制和药理学；靶组织药物浓度与药物效应之间的关系；它们与药物作用和个体反应差异的关系。评分模式：正常评分模式