葯物網路靶點圖怎麼做

『壹』 試舉例說明靶點的優化有哪些方法

1.本發明涉及蛋白質靶點結構技術領域，特別是涉及一種蛋白質靶點結構優化方法及系統。

背景技術：

2.現代葯物研發必須依賴相關計算軟體，其作用體現在：1、通過計算機生成所有可能的分子結構；2、對生成的分子進行修飾改造；3、通過計算模擬對所有分子進行篩選，將計算指標滿足要求的少量分子從眾多候選者中挑選出來，才能進入下一步合成實驗階段。以上三個方面涉及到的分子數量數以百萬計，所以必須通過軟體在計算平台上得以實現。這種計算必須通過計算葯物分子與相關蛋白質靶點的相互作用情況進行篩選。
3.然而現有方法從蛋白質資料庫中提取的靶點結構，其側鏈結構信息是不完善的。這是因為蛋白質資料庫中的結構一般為實驗方法獲得，實驗方法的測量精度可以很好的反映主鏈結構，然而側鏈結構的獲取對於實驗的精度要求更高(小於1.5a),大部分情況難以達到。因此需要計算方法的幫助才能獲取側鏈結構，而通常使用的分子力場等方法精度與普適性較差，因此給出的側鏈結構可靠性較低。
4.使用這種側鏈結構不可靠的蛋白質靶點進行葯物與靶點的相互作用計算，是造成計算結果偏差的重要因素。而這種偏差導致的篩選乏力是葯物研發成本過高的重要原因。
5.現有方法從蛋白質資料庫中提取靶點結構，蛋白質資料庫中的結構主要為實驗方法獲得。主鏈與側鏈結構的測量對實驗的解析度要求是不同的，主鏈4.5
‑
6埃，而要分辨側鏈的形態與方向需要小於2.5埃的解析度，因此實驗獲取的主鏈結構相對可靠，側鏈結構通常通過計算方法輔助獲得。
6.通常使用的計算方法的不足之處體現在兩方面，即能量計算精度不高，以及采樣方法不可靠。

技術實現要素：

7.本發明的目的是提供一種蛋白質靶點結構優化方法及系統，通過可靠的構象搜索方法與量子化學計算的結構優化，提供准確可靠的靶點結構。
8.為實現上述目的，本發明提供了如下方案：
9.一種蛋白質靶點結構優化方法，包括：
10.從蛋白質靶點資料庫中提取靶點結構；所述靶點結構包括主鏈結構和多個側鏈結構；所述主鏈結構固定；
11.按照設定順序依次對多個側鏈結構的多個二面角進行三自由度旋轉；
12.判斷旋轉後的側鏈結構數量是否達到預設結構數量；
13.若否，則繼續進行三自由度旋轉；
14.若是，則對旋轉後的側鏈結構採用dftb方法進行優化並截取；
15.截取之後，對剩餘二面角進行三自由度旋轉，且每個二面角旋轉一次就採用dftb
方法進行優化並截取，直至所有側鏈結構的所有二面角全部搜索完成。
16.進一步地，截取能量排序前n的結構。
17.進一步地，截取能量范圍在8kcal以內的結構。
18.進一步地，所述預設結構數量為6561個。
19.進一步地，旋轉周期為120
°
。
20.進一步地，在按照設定順序依次對多個側鏈結構的多個二面角進行三自由度旋轉之前，還包括：
21.對側鏈以及側鏈的二面角進行編號。
22.本發明還提供了一種蛋白質靶點結構優化系統，包括：
23.靶點結構提取模塊，用於從蛋白質靶點資料庫中提取靶點結構；所述靶點結構包括主鏈結構和多個側鏈結構；所述主鏈結構固定；
24.第一旋轉模塊，用於按照設定順序依次對多個側鏈結構的多個二面角進行三自由度旋轉；
25.判斷模塊，用於判斷旋轉後的側鏈結構數量是否達到預設結構數量；
26.優化截取模塊，用於對旋轉後的側鏈結構採用dftb方法進行優化並截取；
27.第二旋轉及優化截取模塊，用於對剩餘二面角進行三自由度旋轉，且每個二面角旋轉一次就採用dftb方法進行優化並截取，直至所有側鏈結構的所有二面角全部搜索完成。
28.根據本發明提供的具體實施例，本發明公開了以下技術效果：
29.本發明提供的蛋白質靶點結構優化方法包括：從蛋白質靶點資料庫中提取靶點結構；所述靶點結構包括主鏈結構和多個側鏈結構；所述主鏈結構固定；按照設定順序依次對多個側鏈結構的多個二面角進行三自由度旋轉，並判斷旋轉後的側鏈結構數量是否達到預設結構數量；若否，則繼續進行三自由度旋轉；若是，則對旋轉後的側鏈結構採用dftb方法進行優化並截取；截取之後，對剩餘二面角進行三自由度旋轉，且每個二面角旋轉一次就採用dftb方法進行優化並截取，直至所有側鏈結構的所有二面角全部搜索完成。本發明通過可靠的構象搜索方法與量子化學計算的結構優化，提供准確可靠的靶點結構，在計算葯物分子與靶點相互作用時更加符合真實情況。通過提高初始環節的出產效率的方式，降低研發成本，加快研發速度。
附圖說明
30.為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
31.圖1為本發明實施例蛋白質靶點結構優化方法的流程圖；
32.圖2為本發明實施例側鏈二面角編號示意圖；
33.圖3為結構優化與結構搜索(結構采樣)示意圖。
具體實施方式
34.下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的范圍。
35.本發明的目的是提供一種蛋白質靶點結構優化方法及系統，通過可靠的構象搜索方法與量子化學計算的結構優化，提供准確可靠的靶點結構。
36.為使本發明的上述目的、特徵和優點能夠更加明顯易懂，下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步詳細的說明。
37.如圖1所示，本發明公開的蛋白質靶點結構優化方法包括以下步驟：
38.步驟101：從蛋白質靶點資料庫中提取靶點結構；所述靶點結構包括主鏈結構和多個側鏈結構；所述主鏈結構固定。
39.步驟102：按照設定順序依次對多個側鏈結構的多個二面角進行三自由度旋轉，旋轉周期為120
°
。
40.步驟103：判斷旋轉後的側鏈結構數量是否達到預設結構數量；若否則繼續執行步驟102，若是則執行步驟104。
41.步驟104：對旋轉後的側鏈結構採用dftb方法進行優化並截取。截取能量排序前n的結構，或者截取能量范圍在8kcal以內的結構。
42.步驟105：截取之後，對剩餘二面角進行三自由度旋轉，且每個二面角旋轉一次就採用dftb方法進行優化並截取，直至所有側鏈結構的所有二面角全部搜索完成。
43.在按照設定順序依次對多個側鏈結構的多個二面角進行三自由度旋轉之前，還包括：對側鏈以及側鏈的二面角進行編號。
44.下面將詳細介紹上述方法：
45.1、從現有蛋白質靶點資料庫中提取靶點結構。(從靶點資料庫中提取靶點結構，即靶點中每個原子的三維坐標)
46.2、固定主鏈結構，靶點資料庫中主鏈結構是可靠的，側鏈結構精度不足，因此該步驟的目的是將主鏈原子的三維坐標固定住，後面的采樣與優化只針對側鏈進行。被固定的原子在輸入文件中採用約束參數，實現方式通過在dftb的輸入文件中使用constraintst{}命令，括弧中填寫被固定原子對應的序列號。
47.3、將側鏈與側鏈二面角進行編號，此處編號是在圖2中的編號，對每個二面角命名。如圖2所示首先對第1個側鏈的第1個二面角χ(1,1)進三個自由度的旋轉。然後依次旋轉第χ(2,1)，χ(3,1)
……
由於靶點區域通常包含十幾個氨基酸側鏈，這樣旋轉到χ(8,1)後會得到6561個結構。對這些結構使用dftb方法進行結構優化。截取能量范圍在8kcal以內，或者能量排序前n個結構,兩個條件滿足其一即可。n的數值由使用者決定，建議選擇1000，既能保證結構多樣性，又能控制計算量在合理范圍內。
48.4、後面每次選取(此處選取是由程序完成，按照上一步規定的順序逐個對每個二面角進行操作)1個二面角進行3個自由度的旋轉。該旋轉即對結構采樣，其中采樣、優化、與結構搜索等概念以及關系在圖3中詳細說明。例如選取χ(9,1)進行3個自由度的旋轉，結構數量擴充三倍，將得到的3*n個結構進行dftb優化，截取標准與第3步相同。按照這種方式將
所有靶點側鏈的第χ(1,n)搜索完成。)
49.5、按照以上方式對每個側鏈的第2個二面角χ(1，2)到χ(n,2)進行搜索，(根據相關化學理論，該結構是c
‑
c鍵結構，旋轉周期約為120
°
在該二面角初始角度x的基礎上分別加120
°
與240
°
，即x、x+120、x+240三個角度，即「結構采樣」，對結構的「搜索」即為「結構采樣」與「結構優化」的最終結果，圖3中詳細說明)每次旋轉三個自由度，結構數量擴充3倍，使用dftb方法對結構進行優化，選取能量在8kcal以內或者排序在前n的低能穩定結構。
50.6、按照上面步驟，把全部側鏈的全部二面角進行搜索(依次對每個二面角的轉動自由度進行采樣，即原來角度數值x,分別加120度與240度，搜索與優化的含義在圖3中說明)，得到一系列低能構象。
[0051][0052]
其中p
i
是量子態i的概率，ε
i
是量子態i的能量，k是玻爾茲曼常數，t是系統溫度且m為系統具有的量子態數目。p
i
表示第5步輸出的結果中，能量排序為i的結構在溫度t下存在的概率，葯物分子發揮作用的環境為人體體溫，t設定為37℃；ε
i
為第5步輸出結果中第i個結構的能量；k為玻爾茲曼常數(物理學常數k＝1.380649
×
10
‑
23j/k)；表達式的分母部分充當歸一化參數；整個公式的意義在於表明在任意溫度下，第5步輸出的結果中，每個結構存在的概率隨著其能量的升高按指數方式減小，在人體環境溫度下(37℃)，真實的分子結構落在能量排序在8kcal/mol以內的結構集合中的概率超過99.9％。第5步結果之外的結構，由於其能量較高，其存在的可能性可以忽略。
[0053]
圖3，黑色曲線代表勢能面，分子真實的結構處於勢能面的局域極小點，本發明的目標是把一定能量范圍內的所有的局域極小值都找出來(根據需要該能量上限一般在3
‑
8kcal之間選取)；上方的黑色圓點代表初始結構中某個二面角的數值；虛線箭頭代表結構優化過程，優化過程由dftb程序完成，目的是尋找初始結構附近的能量局域極小值，但是結構優化無法獲得其他區域的局域極小值，因此需要采樣操作；實線箭頭代表采樣操作，根據相關化學理論，此類二面角的在0
‑
360
°
的范圍內通常包含3個局域極小值，因此對初始結構中的該二面角分別加120
°
與240
°
，目的是使采樣點落入其他包含局域極小值的區域。以上通過采樣與優化將局域極小值都找出來的操作即為「結構搜索」。
[0054]
葯物研發(化學葯物與生物葯物)必須通過計算葯物分子與相關蛋白質靶點的相互作用情況進行篩選。然而現有方法從蛋白質資料庫中提取的靶點結構側鏈信息缺失，是造成計算結果偏差的重要因素。本發明獲得的靶點結構，通過可靠的構象搜索方法與量子化學計算的結構優化，提供准確可靠的靶點結構，在計算葯物分子與靶點相互作用時更加符合真實情況。通過提高初始環節的出產效率的方式，降低研發成本，加快研發速度。
[0055]
本發明還提供了一種蛋白質靶點結構優化系統，包括：
[0056]
靶點結構提取模塊，用於從蛋白質靶點資料庫中提取靶點結構；所述靶點結構包括主鏈結構和多個側鏈結構；所述主鏈結構固定。
[0057]
第一旋轉模塊，用於按照設定順序依次對多個側鏈結構的多個二面角進行三自由度旋轉；
[0058]
判斷模塊，用於判斷旋轉後的側鏈結構數量是否達到預設結構數量；
[0059]
優化截取模塊，用於對旋轉後的側鏈結構採用dftb方法進行優化並截取。
[0060]
第二旋轉及優化截取模塊，用於對剩餘二面角進行三自由度旋轉，且每個二面角旋轉一次就採用dftb方法進行優化並截取，直至所有側鏈結構的所有二面角全部搜索完成。
[0061]
本說明書中各個實施例採用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。對於實施例公開的系統而言，由於其與實施例公開的方法相對應，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法部分說明即可。
[0062]
本文中應用了具體個例對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用於幫助理解本發明的方法及其核心思想；同時，對於本領域的一般技術人員，依據本發明的思想，在具體實施方式及應用范圍上均會有改變之處。綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發明的限制。

『貳』 如何獲得靶點的三維結構

獲得靶點的三維結構的方法如下：
1、H1整體結構以及二聚化界面；
2、H1活性中心此項工作解析了引發今年全球猴痘疫情毒株的首個潛在葯物靶點的高解析度三維結構；
3、通過葯物靶標預測、篩選出針對新型冠狀病毒的葯物。

『叄』 計算機輔助葯物設計(cadd)的就業前景怎麼樣

比較不錯，未來幾年乘著國家醫改的東風，醫葯行業將會有大發展。所以需要人才，就業當然好。

葯物設計是伴隨著葯物化學學科開展的，在20世紀70年代之後，葯物設計開始綜合運用葯物化學、分子生物學、量子化學、統計學基礎理論和當代科學技術以及電子計算機等手段，開辟了葯物設計新局面。

在未來，隨著結構生物學、X晶體學的發展，酶的性質、反應歷程、葯物與酶等受體的復合物的精細結構得到闡明，模擬與受體相結合的葯物活性構象的計算機分子圖像技術在新葯研發中已取得可喜的成果。

葯物靶點的發現與確證：對基因組學、蛋白質組學等數據進行採集、存儲、分析和處理開發的軟體，如NCBI的BLAST(多重序列對比軟體)進行多種序列對別。

先導化合物的發現與優化：基於受體結構的葯物設計，是根據葯物靶點結構，研究蛋白和小分子之間的相互作用，設計與活性口袋互補的新分了和尋找新型先導化合物的技術，含分子對接和從頭設計，如卡托普利(抗高血壓)、扎那米韋(抗流感葯物)。

『肆』 cytoscape怎麼畫三層圖

1.建立「葯物-不良反應」關系表以及「葯物-靶點關系表」
2、建立節點分類表
3、導入「葯物-不良反應」關系表
4、以同樣的方式導入「葯物-靶點」關系網路
5、將兩個網路整合,全選直接復制就可以展現三層圖了

『伍』 支付寶健康碼照片太丑了怎麼刪掉

1.
在支付寶首頁點擊【健康碼】.

2.
點擊【立即查看】,向左滑動健康卡,找到要刪除的健康卡.

3.
進入健康卡詳情頁後,點擊解綁此卡即可
健康碼是以實際真實數據為基礎，由市民或者返工返崗人員通過自行網上申報，經後台審核後，即生成的屬於個人的二維碼。該二維碼作為個人在當地出入通行的一個電子憑證，實現一次申報，全市通用。 [1] 健康碼的推出，旨在讓復工復產更加精準、科學、有序 [2] 。
2020年12月10日，國家衛健委、國家醫保局、國家中醫葯管理局聯合發布《關於深入推進「互聯網＋醫療健康」「五個一」服務行動的通知》，明確要求各地落實「健康碼」全國互認、一碼通行。 [3]
2021年1月，國家發改委聯合多部門發布關於做好2021年春運工作和加強春運疫情防控的意見，要求春運期間推動「健康碼」全國一碼通行，避免因掃碼造成聚集 [4] 。2021年春運期間健康碼全國互認。「碼」上加「碼」是個例、是特殊，確有原因暫不能與其他地區互認的，要先報告 [5] 。3月23日，國家衛生健康委員會在發布會上介紹，全國基本實現了健康碼的「一碼通行」 [27] 。3月30日，國家政務服務平台 「防疫健康碼」已整合 「通信大數據行程卡」相關信息，可在健康碼中顯示用戶，是否去過中高風險地區等行程信息了，助力健康碼 「一碼通行」 [28] 。4月6日，外交部發言人趙立堅在介紹舉行的中韓外長會晤成果時表示，雙方支持將在本國的對方公民納入疫苗接種范圍，協商建立健康碼互認機制
目錄
1 相關標准
2 具體范圍
3 各大特點
4 實施情況
5 一碼通行
6 社會評價
7 故障事件
8 社會影響
9 互認情況
10 試點推行
11 最新信息
相關標准編輯 播報
2020年3月5日，《防疫通行碼參考架構和技術指南》送審稿通過專家評審會審核，並正式報批。該標準的出台，為防疫通行碼的開發企業提供了技術規范，並對防疫通行碼使用單位的人員管理、授權管理、採集點管理等所需具備的功能等，進行了規范和要求。 [6]
2020年4月29日，市場監管總局（標准委）印發公告，發布《個人健康信息碼》系列國家標准。該系列標准採用了國家標准快速程序，從立項到發布僅用了14天時間。 [7] 該系列國家標准實施後，可實現個人健康信息碼的碼制統一、展現方式統一、數據內容統一，統籌兼顧個人信息保護和信息共享利用，適用於指導健康碼相關信息系統的設計、開發和系統集成。 [7]
2020年9月13日，國家衛生健康委公布《探索老年痴呆防治特色服務工作方案》，要求基層機構定期對老年人開展認知功能評估；國家衛健委公布工作方案，要求基層機構定期對老年人開展認知功能評估，對認知功能疾病的預防服務和針對性治療怎麼做明確提出了細化任務。 [8]
2020年12月10日,國家衛健委、國家醫保局、國家中醫葯管理局聯合發布《關於深入推進「互聯網＋醫療健康」「五個一」服務行動的通知》，明確要求各地落實「健康碼」全國互認、一碼通行。行動通知要求，各地要依託全國一體化政務服務平台，落實「健康碼」信息互認機制和規則，明確跨地區流動人員「健康碼」信息在各地區可信可用，切實方便人員出行和跨省流動，實現防疫「健康碼」統一政策、統一標准、全國互認、一碼通行。

『陸』 葯物設計學的內容提要

本書在內容編排上著重闡述葯物發現所涉及的生命科學的基本原理和進行創新葯研究所需的葯物設計的基本方法，同時還介紹了近年來葯物設計學的前沿熱點領域，最後簡要敘述新葯研究中的方法、原理。全書共分為十一章，第一章是葯物設計的生命科學基礎，第二、三章是細胞間的信號轉導及內源性生物活性物質的調節機理與有關葯物設計，第四、五章是基於核酸代謝和酶促原理的抗代謝物和酶抑制劑類葯物的研究與發現，第六、七章主要介紹在葯物研究與開發中較成熟且實用的前葯原理和生物電子等排體原理與方法，第八、九、十章是基於組合化學、化學基因組學原理和計算機技術與方法的葯物設計，也是近年來新葯研發的前沿領域，第十一章是新葯開發的基本途徑與方法，通過該章的學習，讀者可了解新葯從發現到開發上市的基本過程。
圖書目錄
緒論
第一節葯物發現的幾個歷史階段
一、隨機篩選階段
二、定向發掘階段
三、葯物設計階段
第二節葯物設計學學科的形成與發展
第三節葯物設計學的現代技術與前沿領域
一、組合化學與高通量篩選技術
二、計算機輔助葯物設計
三、化學信息學
四、結構生物學
五、生物信息學
六、合理葯物設計
第一章葯物設計的生命科學基礎
第一節葯物作用的生物靶點
一、生物靶點的分類
二、生物大分子的結構與功能
第二節葯物與生物大分子靶點的相互作用
一、葯物與生物靶點相互作用的化學本質
二、葯物與生物靶點相互作用的適配關系
三、葯物與靶點相互作用的基本理論
第三節生物膜與葯物的跨膜轉運
一、生物膜的基本結構與功能
二、生物膜的物質轉運機理與調節
三、影響膜轉運的分子葯理學
第二章基於細胞間信號轉導的葯物設計
第一節細胞間的信號轉導
一、信號與信號轉導的物質基礎
二、化學信號分子（第一信使）
三、細胞的信號接受系統
四、細胞內信號轉導系統（第二信使）
五、胞內第三信使——鈣離子
六、對信號轉導系統的干預
第二節基於調節第二、三信使的葯物設計
一、調節第三信使的葯物設計
二、調節第三信使的葯物設計
第三節基於基因調控機制的葯物設計
一、基於維甲酸受體和類維甲酸受體配基的葯物設計
二、基於過氧化物酶體增殖因子活化受體配體的葯物設計
三、基於維生素D受體配體的葯物設計
四、基於類固醇受體配體的葯物設計
五、基於抑制轉錄的葯物設計
第三章基於內源性生物活性肽的葯物設計
第一節肽類化合物的結構與功能
一、肽類化合物的結構特徵
二、機體中某些重要的內源性生物活性肽
第二節類肽的設計原理與方法
一、構型限制性氨基酸的設計
二、肽鏈骨架的修飾
三、二肽片段擬似物
四、整體公子構象的限定
五、肽二級結構的分子模擬
第三節類肽在葯物設計中的應用
一、腦啡肽類似物
二、腎素抑制劑
第四章基於核酸原理的葯物設計
第一節核酸的生物合成
一、嘌呤核苷酸的合成
二、嘧啶核苷酸的合成
三、核苷二磷酸、核苷三磷酸及脫氧核糖核苷酸
第二節代謝拮抗類抗腫瘤、抗病毒葯物的設計
一、葉酸類抗代謝物
二、嘌呤類抗代謝物
三、嘧啶類抗代謝物
第三節核苷類抗病毒葯物的設計
一、基於核苷糖環修飾的葯物
二、基本核苷鹼基修飾的葯物
三、無環核苷
……
第五章以酶為靶點的葯物設計
第六章基於葯物代謝原理的葯物設計
第七章基於生物電子等排體原理的葯物設計
第八章基於組合化學庫的葯物設計
第九章基於化學基因組學的葯物設計
第十章計算機輔助葯物設計
第十一章新葯開發的基本途徑與方法
參考文獻
中英對照索引

『柒』 黃埔華附是公辦還是民辦

黃埔華附是民辦學校，華南師范大學附屬初級中學（以下簡稱「華師初中」）是華南師范大學創辦的一所民辦公助全寄宿制學校。學校坐落在風景秀麗的長洲島，緊靠歷史厚重的黃埔軍校舊址，毗鄰人才濟濟的大學城。校園建築高雅，校園環境幽雅，堪為讀書求知寶地。華師初中由華南師范大學派出校長，長景物業派出校長助理，實行學校管理委員會領導下的校長負責制。學校面向全國招聘優秀教師，專任教師160餘名，海歸雙學位以上12人，外籍教師6人，超過40%的老師具有研究生以上學歷。以上內容參考：網路--華南師范大學附屬初級中學

『捌』 2022年國產新葯市場競爭格局怎麼分析

國內醫葯行業隨著醫葯政策的改革，鼓勵創新葯研發並縮短其上市周期，葯企也慢慢改革投向創新葯，2022年國內創新葯市場逐漸擴張，充滿著機遇與挑戰。

回顧2016年至2021年期間，我國已上市國產新葯（按活性成分的化學葯和生物葯）共89種，國內Ⅰ類新葯申請受理數量持續增長，受理數量年復合增長率（CAGR）高達 40% ，各大葯企在創新葯方面取得了不錯的成績，那麼2022年國內新葯競爭格局會是什麼樣的？

對於2022年國產新葯競爭格局可以從新葯市場、政策為導向進行分析。

一、國內新葯競爭格局分析

1.國內新葯受理情況逐年提高

國內1類新葯受理數量逐年提高其中，2020年申請受理數量相較以往增幅最大（增長 83%），反映出 CDE 效率和市場活躍度的大幅提升；2021 年Ⅰ類新葯申請受理數量保持增長，申請受理數量同比 2020 年增長 68%，合計達到 1379 件，國內創新葯事業不斷突破瓶頸，國內從仿製葯大國逐漸轉為創新葯強國。

圖片來源：葯融雲中國1類新葯靶點白皮

二、國內醫葯政策分析

1.國內醫葯市場以政策為主導

我國的相關政策與制度一直左右著醫葯市場，這些已達成業內共識，醫葯市場的發展是由葯品生產、葯品流通與葯品使用等組成，政策推動國內醫葯市場的改革與創新。

(1)醫保目錄動態調整及創新葯優先審批，鼓勵創新葯研發並縮短其上市周期，通過醫保目錄納入更多的創新葯物使得符合民眾需要的創新葯能快速進入市場並回籠資金。

(2)國家提倡《以臨床價值為導向的腫瘤葯物臨床研發指導原則》提出，我國腫瘤葯創新研發處於快速發展階段，對於葯物安全性、治療體驗和生存質量有了更高的期望，今後的創新葯對於Me too/Meo better提出了更高的要求，只有真正的源頭創新或者治療效果更佳的葯物才能獲得市場的青睞，配合現在的醫改，只有做到真的Me better而非Me worse才會推開市場乃至進入國家醫保。

根據醫葯政策和國內新葯市場結合分析，2022年新葯競爭格局會以下幾個方面為主：

1、差異化創新葯，避免同質化競爭嚴重；利用「中國新」靶點結合政策以及企業（研發技術、研發方向等）做差異化創新葯。

2、根據政策以保民生、增加患者用葯的可及性創新葯。

3、滿足未滿足臨床需求的創新葯，比如腫瘤、神經領域等都是未滿足臨床需求，這也是這些葯物扎堆的原因，醫葯市場也是需要滿足未滿足臨床需求的葯物。

4、針對熱門領域、熱門靶點類創新葯；熱門領域以及熱門靶點一直是醫葯行業扎堆的地方，同質化競爭嚴重。

熱門靶點：目前可以開發的方向有單克隆抗體、ADC、雙克隆抗體（主要和PD-1聯合用葯）以及CAR-T，熱門靶點無論上述哪個方向，只要國際有相關的產品進入臨床，我國的企業也有同類的產品在研，生物制劑也實現了快速的Fast-follow。

熱門領域：在熱門領域中選擇新靶點，實現新突破。

5、真正的Me better葯物，真正的源頭創新或者治療效果更加的葯物。

6、「中國新」靶點，研究價值更大，後續可在葯融雲資料庫中，查詢針對這些靶點開發的葯物主要的疾病領域，通過流行病學數據以及與公司自身的戰略的適配性，來選擇靶點進行深一步研究。

醫葯行業不等同於其它行業，試錯的成本極其高昂，周期長、投入大、風險高，需要大量的時間、資金成本，稍有不慎，會損失上千萬或上億的資金投入，但在葯物研發之立項環節，可利用葯企優勢結合葯融雲資料庫，選擇最優的賽道和策略，節省時間和金錢的投入。

『玖』 我現在是醫學院大二學生，想搞癌細胞葯物靶點的研究，但不知從哪裡開始。

你可以上網多搜集一下，別一下想太大了，慢慢來。多看點別人的東西，學個大概的模式，不知道你是想做論文還是什麼東西，別急，才大二，多看點東西，勤快一點，上網，圖書館，問老師，看專業雜志，很多方法的。

『拾』 網路葯理學的網路圖無法顯示靶點名稱怎麼辦

1、首先輸入網路圖的小分子葯物的名稱，在展開結果中找到相應的結構。
2、其次點開結構後選擇drug-mechanisms，就可以看到潛在的靶點。
3、最後點擊進入靶點，即可顯示靶點名稱。