骨质疏松症是一种严重危害老年人健康的疾患。目前临床上治疗骨质疏松的药物主要有骨矿化促进药、骨吸收抑制药和骨形成促进药，可供选择种类仍然有限，亟待更多的基础研究成果向临床转化。本文将阐述骨质疏松基础领域新的潜在的治疗靶点和相关机制的研究现状：(1)骨质疏松发生发展的病理生理机制：骨重塑过程中的免疫调节(RANK/RANKL通路和WNT通路)；(2)单克隆抗体生物制剂研究(抗骨硬化蛋白Romosozumab)与骨质疏松；(3)细胞因子(骨形态发生蛋白、转化生长因子-β、生长激素和胰岛素样生长因子-1)与骨质疏松；(4)转录因子(GATA4、SFRP1、Tph1和DDK1)与骨质疏松；(5)干细胞与骨质疏松；(6)其他："骨骼-肠道菌群"调节轴和miRNAs等。

目的 分析美国食品药品监督管理局(FDA)发布的仿制药具体产品指南(PSGs),对仿制药评价逻辑进行研究,旨在对我国仿制药评价的思路及技术指南体系的建立提供借鉴.方法 通过查询FDA官方网站,汇总截至2022-08-31已发布的2 032篇仿制药PSGs,识别具体产品的活性成分名称、剂型、给药途径、推荐的生物等效性(BE)研究要求及研究方法等信息,分析FDA对不同给药途径、不同剂型、不同复杂程度的仿制产品的不同的评价要求.结果与结论 本文提出了仿制药的评价逻辑,即仿制药的评价过程为基于产品特性,通过与参比制剂进行科学的比较试验进行风险控制,降低剩余风险至可接受的风险水平的过程.

小类泛素修饰因子特异性蛋白酶（SENPs）调控的小类泛素化修饰在放射敏感性的调节过程中具有重要作用，抑制SENPs会导致肿瘤细胞的放射敏感性升高。据报道，SENPs通过参与DNA损伤修复、改变细胞周期分布和调控信号通路等机制调控肿瘤细胞的放射敏感性。目前，以SENP1为主的SENPs抑制剂主要分为短发卡RNA类、肽类和拟肽类、合成小分子类、虚拟筛选类和天然产物来源类。SENPs抑制剂或可作为新型的放射增敏药物，有待进一步开发和优化。笔者总结了SENPs调控肿瘤放射敏感性的机制及其抑制剂的研究进展，旨在为后续开发SENPs抑制剂作为放射增敏药物奠定理论基础。

质量风险管理(QRM)是对产品整个生产周期内的质量风险进行评估、控制、沟通和回顾评审的系统化过程。通过QRM的方法和工具，识别影响产品质量的关键控制点和工序中的高风险环节，可以有效保障产品质量。目前，QRM已被制药行业广泛用于药品生产质量管理规范(GMP)的实施过程中，但是其在采供血机构中应用较少。笔者拟通过对QRM理论的介绍，并且结合QRM在烟台市中心血站的应用实践，对采供血机构实施QRM的前景进行初步探讨，以期为采供血机构中质量管理体系(QMS)的有效运行提供新的思路。

能力导向实践教学模式以学生为中心，在完成临床药学监护全过程中可调动学生主观能动性，提升学生临床决策能力。本课题组此前已将该教学模式应用于临床药师在职培训中并取得良好的教学效果。自2021年起，本课题组在空军军医大学2018~2019级四年制药学专业23名学生中采用能力导向实践教学模式进行临床药学实践，包括增设实践教学环节、细化实践教学流程及内容、提升实践教学辅助手段、优化实践教学考核方式，通过考试成绩、满意度测评评价教学效果。结果显示，学生实践后总成绩为(84.6±3.5)分，优秀率为91.3%(21/23)。其中，理论考核成绩为(81.7±3.5)分，优秀率为82.6%(19/23)；临床思维考核成绩为(84.3±6.3)分，优秀率为73.9%(17/23)；临床实践考核成绩为(88.8±5.0)分，优秀率为91.3%(21/23)；医生、护士、患者满意度评价(每位学生的评价分别由2名医生、2名护士、2名患者完成)为"非常好"和"好"的为89.1%(123/138)。能力导向实践教学模式应用于药学专业本科生临床实践的教学效果良好，有助于学生建立初步的临床思维，锻炼解决临床实际药学问题的能力，得到了医护人员和患者的认可，但对实施临床药学实践的教学单位规模、带教药师的综合能力均有较高要求。

采用激光衍射粒径分析技术测定雾滴粒度分布,采用SprayVIEW激光成像系统测定喷雾模式和喷雾形态,比较了 2类4种混悬型鼻喷雾剂原研药与仿制药的喷雾特性,并对不同厂家鼻喷雾剂喷雾特性的批内、批间一致性进行分析.结果显示,4种鼻喷雾剂的喷雾雾滴d(0.5)均在27～51μm,雾滴粒度分布有一定差异,鼻喷雾剂①的原研药A雾滴粒度分布的批内、批间一致性优于仿制药B,鼻喷雾剂②的仿制药D雾滴粒度分布的批内、批间一致性优于原研药C.2类鼻喷雾剂原研药与仿制药的喷雾面积有显著性差异,喷雾形态差异较小,喷雾横截面接近圆形,椭圆比为1.13～1.41.该研究表明,鼻喷雾剂仿制药的喷雾特性与原研药存在一定差异,在产品开发过程中应加强喷雾特性的研究和产品比较.

随着信息技术的快速发展及数字化时代的到来,数字化技术在多个中医药研究领域,如中药质量控制、数据挖掘、新药发现、处方配伍优化以及中医临床诊断等方面发挥重要作用.机器学习(ML)、深度学习(DL)等数字化技术的应用可优化中医药研究设计、降低临床研究时间成本、将临床研究与基础研究有机结合,提高临床研究质量和效率,为中医药现代化研究的科学性、客观性、规范性提供了保障.因此,完善多种数据资源、实现多种数字化技术交叉结合使用、优化算法和模型是中医药未来发展的必然趋势.对近年来ML在中医药研究领域中的应用进展进行梳理,分析说明聚类、支持向量机(SVM)和深度学习(DL)等ML方法在中药药性、中药配伍、中药毒性分析、中药药效研究、中药制药过程工艺优化、中药饮片质量等级分类、中医药临床用药规律挖掘、中医药治疗原理及药效机制解析等研究中的具体应用.旨在探索ML在中医药研究中的应用趋势,并对其应用前景进行展望.

目的 探讨安五脂素对氧化应激介导的神经元自噬和凋亡的干预作用.方法 选用鼠性海马神经元细胞,用2.5 mmol·L-1谷氨酸(Glu)制备氧化应激细胞模型.将细胞分为正常组(正常培养)、模型组(2.5 mmol·L-1 Glu)和低、中、高剂量实验组(2.5、5、10 μmol·L-1安五脂素处理)、抑制药组(2.5 mmol·L1 Glu+10 μmol·L-1 安五脂素+10 μmol·L-1 LY294002).用流式细胞术检测细胞凋亡率;用蛋白印迹法检测自噬微管相关蛋白轻链3蛋白(LC3B)、泛素结合蛋白(p62)、细胞周期蛋白p21、B淋巴细胞瘤-2(Bcl-2)和Bcl-2相关X蛋白(Bax)表达水平.结果 正常组、模型组和低、中、高剂量实验组的凋亡率分别为(4.58±1.25)％、(8.75±0.55)％、(6.30±1.71)％、(5.97±2.27)％和(5.49±1.71)％.模型组与正常组比较,在统计学上差异有统计学意义(P＜0.01);低、中、高剂量实验组与模型组比较,在统计学上差异均有统计学意义(均P＜0.01).正常组、模型组和低、中、高剂量实验组及抑制药组LC3B蛋白水平分别为0.28±0.02、0.74±0.02、1.02±0.04、0.70±0.03、0.26±0.02和 0.21±0.01;p62 蛋白水平分别为 0.49±0.08、0.33±0.03、0.50±0.07、0.59±0.01、0.64±0.13 和0.65±0.06;p21 蛋白水平分别为0.87±0.02、1.18±0.03、0.98±0.03、0.88±0.03、0.72±0.06 和 0.81±0.02;Bcl-2/Bax 蛋白水平分别为 1.74±0.23、1.11±0.10、1.38±0.05、1.66±0.26、1.58±0.29 和 1.53±0.09.上述指标,模型组与正常组比较,高剂量实验组与模型组比较,抑制药组与模型组比较,在统计学上差异均有统计学意义(均P＜0.01).结论 安五脂素可通过调控细胞自噬和凋亡过程,减轻谷氨酸所诱导的海马神经元损伤,有明显的神经保护作用.

膜分离技术由于其独特的分离机制,能够实现中药制药的高效分离与纯化,从而实现中药绿色制造,推动中药行业绿色、高质量发展.通过对近年来微滤、超滤、纳滤、膜蒸馏、集成膜技术及其他膜分离技术在中药绿色制造中的应用进行综述,并探讨膜分离技术在中药制药中的应用前景,可为中药绿色制造提供新思路,推动膜分离技术在中药制药过程中的新应用和新发展.

数据库、数学建模、信息系统等智能制造技术已在中药工业的过程控制、生产管理、供应链管理中发挥出巨大作用,但对于研发报告、批生产记录、质量检验记录、供应商文件等非结构化数据的处理与利用能力相对薄弱.生成式人工智能(ar-tificial intelligence,AI)技术在文本、语言、图像等非结构化数据的信息提取、知识萃取、语义检索、内容生成等方面展现出强劲的发展潜力.生成式AI有望为中药工业非结构化数据资源的利用提供一套可行的工具.作者基于多年的中药智能制造技术研究与产业应用经验,梳理了中药智能制造现状与非结构化数据利用情况,分析了生成式AI在中药制造过程及供应链环节的应用价值,归纳总结了 4个典型的应用场景,包括:智慧制药知识库/知识图谱、智慧上岗培训、智慧生产质控、智慧供应链,并结合产业需求阐述了各场景的数据采集与处理、业务流程设计、应用潜力与价值.最后,基于生成式AI与中药工业模型的融合应用,该研究提出中药智慧工业大脑的初步构想.该研究旨在为AI技术在中药制造领域的应用提供参考.