未来的学位Degree of the future | UDaily

环球医讯 / 创新药物来源:www.udel.edu美国 - 英语2026-08-22 01:39:59 - 阅读时长4分钟 - 1714字
特拉华大学推出全美首个定量系统药理学(QSP)硕士项目,这一创新教育计划旨在培养能够结合计算建模与生物医学知识的跨领域专业人才,解决传统药物研发效率低下、成本高昂的难题,项目获得制药行业广泛认可和支持,将为药物开发领域输送急需的专业力量,推动更精准、高效的药物研发进程,同时为学生开辟全新的职业发展路径。
定量系统药理学QSP药物研发生物医学工程临床试验临床前研究罕见疾病给药策略用药安全制药行业计算建模儿科剂量
未来的学位

特拉华大学已推出全国首个定量系统药理学(QSP)硕士学位项目,这是一个快速发展的领域,旨在使药物研发更加高效、可预测和经济。

如今,将一种新药推向市场估计需要花费10亿美元,而且许多潜在疗法在研发过程中会失败。原因之一是什么?传统的药物发现通常专注于单一的生物靶点,比如致病蛋白质变体,而人体却是一个复杂且相互关联的系统。

QSP采取了不同的方法,将计算建模与实验数据相结合,以更好地预测疗法在体内的行为。

制药公司和监管机构正越来越多地采用这些方法。但随着需求的增长,能够熟练跨越生物学、数学和计算领域的科学家的需求也在增加。

生物医学工程教授Ryan Zurakowski多年来一直在QSP领域工作,并亲眼目睹了这一缺口。他的许多前博士生在制药公司获得了高级职位,却发现自己缺乏所需的团队和人才。

"他们是主管,但手下没有足够的人手。他们从整理输入的数据到撰写最终报告,所有事情都要做,"他说。"这些职位确实需要初级科学家,但受过这方面培训的人却寥寥无几。"

为解决这一短缺问题,特拉华大学今年推出了QSP硕士项目,该项目从零开始建立,并直接听取了行业合作伙伴的意见。大学还为生物医学工程本科生推出了一条新的4+1路径,使他们能够在加速的时间表内获得学士和硕士学位。

建立人才渠道

为了设计这个新项目,Zurakowski与行业专家进行了30多次访谈,并组建了一个涵盖药物研发和监管机构经验的咨询小组。

最终的课程设置在现有生物医学工程课程的基础上,强调应用建模、仿真和数据分析方面的实用技能。学生学习如何构建和测试预测药物如何在体内移动和影响身体的模型,并通过客座讲座、行业主导的模块以及实践项目或实习获得真实应用经验。

这种与行业的紧密结合已经产生了影响。当目前的4+1学生Tara Caprinolo在一家建模公司面试暑期实习时,面试官对她的专业感到惊讶。

"我描述了我的课程,并向他们展示了我大型建模项目的每一步,"Caprinolo说。"他们告诉我,'这正是我们所做的。'"

Caprinolo希望从事早期药物研发工作,在临床试验开始前,使用计算模型预测不同疗法和给药策略如何影响身体。

在特拉华大学,她和同学们还学习如何将建模应用于初步研究之外,例如评估安全风险,或在仅有成人数据可用时估算儿科剂量。

QSP在罕见疾病中特别有价值,因为在患者群体较小的情况下,传统的临床试验很难进行。模型还可以帮助将实验室结果转化为对疗法可能表现的预测。

"随着数据变得更加丰富,计算能力不断提升,QSP将在指导给药、患者选择以及从临床前到临床阶段的转化中发挥更大的作用,"2025届博士毕业生、辉瑞公司转化建模与仿真高级科学家Sasan Paryad-Zanjani表示。

该领域的领导者

随着QSP的使用继续扩大,Zurakowski预计特拉华大学的项目将随之增长。在五年内,他计划每年招收50至60名学生,包括早期职业科学家和希望转行的在职专业人士。

学生们表示,该项目已经开辟了新的途径。机械工程研究生Saeed Nasimi Pilehroud在平衡QSP课程与全职工作的同时,已经见证了数学和工程背景如何直接转化为药物研发。

今年秋季,特拉华大学为制药行业的在职专业人士推出了在线证书。还计划将4+1路径扩展到其他工程学科和应用数学项目,吸引更多学生进入该领域。

在本科层面,特拉华大学生物医学工程专业的学生现在通过必修课接触QSP,并计划进一步将行业合作整合到高年级设计项目中。

这些努力建立在特拉华大学在跨部门合作方面的长期优势之上,包括生物医学和化学工程以及校内的国家生物制药制造创新研究所的合作。

Zurakowski将QSP项目视为一个自然的下一步。

"随着疗法变得越来越复杂,理解它们在体内行为的挑战也越来越大。这正是QSP发挥作用的地方,"他说。"我们在这里已经拥有强大的专业知识很长时间了。现在,我们正在将其连接到更广泛的制药工程生态系统中。"

【全文结束】

猜你喜欢
  • 新研究首次证实长新冠患者大脑多巴胺系统损伤新研究首次证实长新冠患者大脑多巴胺系统损伤
  • 新药与药物代谢及转运领域的未来挑战新药与药物代谢及转运领域的未来挑战
  • 智能隐形眼镜利用人工智能实时监测眼压并自动释药智能隐形眼镜利用人工智能实时监测眼压并自动释药
  • 新药办公室新药和生物制品申请标准安全表格与图表说明会新药办公室新药和生物制品申请标准安全表格与图表说明会
  • 新型"更安全阿片类药物"在早期测试中提供止痛效果且无成瘾风险新型"更安全阿片类药物"在早期测试中提供止痛效果且无成瘾风险
  • 新PET成像方法量化多发性硬化症中的突触病理新PET成像方法量化多发性硬化症中的突触病理
  • 智能手机测试比标准方法更快发现认知衰退智能手机测试比标准方法更快发现认知衰退
  • 新自闭症研究将在欧洲嘌呤科学会议上展示新自闭症研究将在欧洲嘌呤科学会议上展示
  • 数字孪生心脏技术治疗致命疾病成功率高达100%数字孪生心脏技术治疗致命疾病成功率高达100%
  • 放射性药物开发正在加速 临床前策略必须随之演变放射性药物开发正在加速 临床前策略必须随之演变
热点资讯
全站热点
全站热文