Schmidt Chemische Biologie

und Wirkstoffentwicklung
Erscheinungsjahr 2020
ISBN: 978-3-662-61116-6
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 238 Seiten, eBook

Im Zentrum dieses Lehrbuchs steht die Anwendung, weniger die die reine Wissensvermittlung der Ergebnisse aller chemisch biologischer Arbeiten (was auch den Rahmen eines Buches sprengen würde). Es gibt dem Leser durch die gezielte Auswahl von chemisch-biologischen Techniken und Konzepten das nötige Rüstzeug, um in dem komplexen Spannungsfeld der Chemischen Biologie und der Wirkstoffentwicklung neue Denkweisen und damit neue Therapiemöglichkeiten entwickeln zu können. Erklärtes Ziel dieses Buches ist es, Studenten, (Post-)Doktoranden sowie erfahrenen Wissenschaftlern an Universitäten sowie in der Industrie bei ihren Problemen konkret Lösungen aufzuzeigen und sie zu inspirieren. Als roter Faden dieses Buches dienen nach einer Einführung in die Problematik, die die Chemische Biologie in der Wirkstoffentwicklung adressiert, die drei Ebenen des molekularbiologischen Dogmas: DNA, RNA und Proteine und ihre Rolle als Wirkstoffziele.

Zielgruppe

Graduate

Autoren/Hrsg.

Schmidt, Marco F.

Inhaltsverzeichnis

Vorwort.- Einleitung.- Teil I: Chemische Biologie und Wirkstoffentwicklung.- Chemische Biologie - eine holistische Wissenschaft.- Wirkstoffentwicklung.- Von der Genomforschung zur Chemischen Biologie.- Teil II: DNA.- DNA - Bauplan der Proteine.- Genomische Variation.- Gentherapie und Genom-Editierung.- Teil III: RNA.- RNA - Informations- und Funktionsträger.- RNA-Interferenz in der Wirkstoffentwicklung.- Teil IV: Proteine.- Peptide & Proteine.- Proteine als Wirkstoffziele.- Chemische Genomik - Vom Zielprotein zum Wirkstoff.- Vom Zielprotein zum makromolekularen Wirkstoff - Biologika.- Chemische Proteomik: Vom Wirkstoff zum Zielprotein.- Chemische Genetik: Validierung des Wirkstoffziels durch Aufklärung des Signalweges.-  Chemische Biologie - Adressierung neuer Wirkstoffziele.

Über Autor(innen)

Marco F. Schmidt ist Mitgründer und Chief Scientific Officer der biotx.ai Inc., welches eine Künstliche Intelligenz für die Analyse biomedizinischer Daten entwickelt hat. Zusammen mit seinem Team erforscht er, wie Maschinelles Lernen zur Identifizierung von Wirkstoffzielen und zur Vorhersage der klinischen Wirkung von Wirkstoffkandidaten genutzt werden kann. Er hat an der FU Berlin und in Tübingen Biochemie studiert, am FMP Berlin in der Chemischen Biologie promoviert und in Cambridge an neuen Wirkstoffkonzepten gearbeitet.