英國曼徹斯特大學 (UoM)博士申請攻略及PhD導師簡介

導師簡介

如果你想申請英國曼徹斯特大學 藥學係博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大詳細解析曼徹斯特大學的Prof. Aarons的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

導師是英國曼徹斯特大學藥學院的教授，擁有悉尼大學理學學士學位、卡爾加裏大學理學碩士學位和曼徹斯特大學博士學位，在利茲(zi) 大學化學係完成博士後研究。作為(wei) 藥代動力學領域的資深專(zhuan) 家，教授在學術界極具影響力，他擔任《藥代動力學與(yu) 藥效學雜誌》(Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics)的歐洲編輯和《英國臨(lin) 床藥理學雜誌》(British Journal of Clinical Pharmacology)的執行編輯。此外，他還是英國藥代動力學討論組的成員，並在COST B25管理委員會(hui) 任職，積極推動該領域的研究發展。

研究領域

教授的教學領域主要包括藥代動力學、開發生物藥劑學和藥物開發研討會(hui) 。作為(wei) 資深教育者，他在高級藥代動力學/藥效學方法和基礎藥代動力學研討會(hui) 中擔任導師，為(wei) 該領域培養(yang) 了眾(zhong) 多人才。

在研究方麵，教授主要關(guan) 注三個(ge) 核心領域：

• 群體藥代動力學和藥效學：該研究旨在調查和量化患者之間的藥代動力學(PK)和藥效學(PD)差異。這些變異性來源包括遺傳學、人口統計學差異、藥物相互作用和疾病狀態等。通過識別變異性來源，可以提供合理的給藥方案指南。教授應用多種最大似然和貝葉斯技術進行建模，當前的治療應用包括瘧疾、兒科、抗炎藥和抗癌藥物。
• 計算機輔助臨床試驗設計：該研究基於群體建模，使用隨機模擬技術根據當前知識狀態設計未來的臨床試驗。這一方法已應用於抗偏頭痛藥物研究。
• 群體PK/PD研究的最優設計：作為計算機輔助臨床試驗設計的替代方法，最優設計技術旨在使用各種信息標準最小化參數估計誤差。教授的團隊同時應用頻率學派和貝葉斯方法，目前正在開發相關方法論和軟件。

研究分析

1."Hierarchical cluster analysis and nonlinear mixed-effects modelling for candidate biomarker detection in preclinical models of cancer"

(發表於(yu) European Journal of Pharmaceutical Sciences, 2024)

該研究應用層次聚類分析和非線性混合效應模型用於(yu) 前臨(lin) 床癌症模型中的候選生物標誌物檢測。研究探索了DNA損傷(shang) 反應在腫瘤發展中的作用，提出了一種創新方法來識別和驗證潛在的生物標誌物，為(wei) 癌症治療提供了新的靶點和評估手段。

2."A 'middle-out approach' for the prediction of human drug disposition from preclinical data using simplified physiologically based pharmacokinetic (PBPK) models"

(發表於(yu) CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology, 2023)

該研究提出了一種"中間外方法"，使用簡化的生理學基礎藥代動力學模型從(cong) 臨(lin) 床前數據預測人體(ti) 藥物處置。研究以Basmisanil為(wei) 例，展示了如何通過整合來自不同來源的數據來預測藥物在人體(ti) 內(nei) 的行為(wei) ，提高了藥物開發過程中的預測能力。

3."Estimation of FMO3 Ontogeny by Mechanistic Population Pharmacokinetic Modelling of Risdiplam and Its Impact on Drug-Drug Interactions in Children"

(發表於(yu) Clinical Pharmacokinetics, 2023)

該研究通過機製人群藥代動力學模型估計了FMO3的發育過程，並評估其對脊髓性肌萎縮症兒(er) 童中Risdiplam藥物相互作用的影響。研究為(wei) 理解兒(er) 科人群的藥物代謝特性提供了重要見解，有助於(yu) 優(you) 化兒(er) 童用藥方案。

4."Investigation of simplified physiologically-based pharmacokinetic models in rat and human"

(發表於(yu) CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology, 2023)

該研究探索了在大鼠和人類中應用簡化生理學基礎藥代動力學模型的可行性。研究以地西泮為(wei) 模型藥物，比較了不同分配係數在預測藥物組織分布中的作用，為(wei) 簡化PBPK模型的應用提供了理論基礎。

5."Mixed effects modeling of radiotherapy in combination with immune checkpoint blockade or inhibitors of the DNA damage response pathway"

(發表於(yu) CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology, 2023)

該研究應用混合效應模型研究了放射治療與(yu) 免疫檢查點阻斷劑或DNA損傷(shang) 反應通路抑製劑聯合使用的效果。研究分析了PD-L1抑製劑在腫瘤治療中的作用，以及奧拉帕尼等藥物與(yu) 放射治療的協同效應，為(wei) 癌症聯合治療策略提供了理論依據。

6."Radiation in Combination with Immune Checkpoint Blockade and DNA Damage Response Inhibitors in Mice: Dosage Optimization in MC38 Syngeneic Tumors via Modelling and Simulation"

(發表於(yu) The Journal of pharmacology and experimental therapeutics, 2023)

該研究通過模型和模擬優(you) 化了小鼠MC38同基因腫瘤中放射治療與(yu) 免疫檢查點阻斷劑和DNA損傷(shang) 反應抑製劑的聯合使用劑量。研究不僅(jin) 評估了這些治療方法的協同效應，還提出了優(you) 化聯合治療方案的定量方法，為(wei) 臨(lin) 床轉化提供了依據。

項目分析

1.CAPKR合作項目：

該項目整合了藥代動力學和藥效學的多個(ge) 方麵，包括體(ti) 外體(ti) 內(nei) 關(guan) 聯、藥物相互作用預測以及生理學基礎藥代動力學建模。項目成果對藥物開發過程中的決(jue) 策支持係統有重要貢獻，顯著提高了藥物開發效率和安全性評估的準確性。

2.兒(er) 科藥物研究

教授與(yu) 其團隊成員專(zhuan) 注於(yu) 兒(er) 科藥物的藥代動力學研究。該項目探討了藥物代謝酶和轉運體(ti) 在兒(er) 童發育過程中的變化，以及這些變化對藥物劑量和安全性的影響。研究成果為(wei) 兒(er) 科用藥提供了重要的科學依據，促進了兒(er) 科藥物的個(ge) 體(ti) 化治療。研究顯示了藥物代謝酶(如FMO3)的發育模式對脊髓性肌萎縮症等兒(er) 科疾病治療藥物效果的關(guan) 鍵影響。

3.癌症治療組合優(you) 化項目：

該項目應用係統藥理學和數學建模方法優(you) 化癌症治療策略。項目特別關(guan) 注放射治療與(yu) 免疫檢查點抑製劑和DNA損傷(shang) 反應抑製劑的協同作用，通過動態模型預測不同治療組合的效果，為(wei) 個(ge) 體(ti) 化癌症治療提供了理論框架和決(jue) 策工具。研究發現某些藥物組合可以顯著增強放射治療效果，為(wei) 克服腫瘤耐藥性提供了新思路。

研究想法

1.整合多組學數據的個(ge) 體(ti) 化藥物治療模型

• 開發將基因組學、蛋白質組學和代謝組學數據整合到群體藥代動力學模型中的方法，實現更精確的個體化藥物治療預測
• 利用機器學習算法識別影響藥物代謝和反應的關鍵生物標誌物，建立多層次預測模型
• 驗證模型在不同人群和疾病狀態中的適用性，探索特定患者亞群的藥物反應模式

2.微生物組-藥物相互作用的定量模型

• 研究腸道微生物組對藥物代謝的影響，建立微生物組-藥物相互作用的定量預測模型
• 整合宿主因素和微生物組數據，預測藥物生物利用度的個體差異
• 探索微生物組幹預對藥物療效和安全性的調節作用，設計基於微生物組的給藥方案優化策略

3.癌症免疫治療的係統藥理學框架

• 構建整合腫瘤微環境、免疫細胞動力學和藥物作用的多尺度模型
• 預測免疫檢查點抑製劑與其他治療方式(如靶向治療、化療、放療)的協同效應
• 識別免疫治療反應的關鍵預測因子，優化患者選擇標準和治療方案

4.基於(yu) 生理的藥代動力學模型簡化方法

• 開發PBPK模型簡化算法，在保持預測準確性的同時減少參數需求和計算複雜性
• 研究關鍵器官和組織在不同藥物類別中的重要性，建立藥物特異性簡化模型
• 驗證簡化模型在藥物相互作用預測和特殊人群劑量調整中的應用價值

申請建議

1.專(zhuan) 業(ye) 背景準備

• 構建堅實的藥代動力學和統計學基礎：深入學習非線性混合效應模型、貝葉斯統計和生理學基礎藥代動力學建模等核心概念
• 掌握相關軟件工具：熟練使用NONMEM、R/S-Plus、WinBUGS等藥代動力學建模軟件，Python或MATLAB等編程環境
• 打牢數學基礎：加強微分方程、概率統計和數值計算方法的學習，這些是藥代動力學建模的理論基礎

2.研究經驗積累

• 參與藥代動力學相關研究項目：即使是小規模項目，也應爭取實際操作藥代動力學數據分析的經驗
• 獨立完成一個與教授研究方向相關的項目：如群體藥代動力學建模、臨床試驗設計優化或特殊人群藥物動力學研究

3.研究提案準備

深入研讀教授近期論文(近5年)，特別關(guan) 注以下方向：

• 簡化生理學基礎藥代動力學模型的應用
• 兒科藥物代謝酶發育的機製建模
• 腫瘤治療聯合策略的優化

4.技能展示策略

• 準備藥代動力學建模案例分析：選擇一個相關文獻的數據集，進行獨立分析並與原始結果比較
• 開發小型示範項目：如基於R或Python的藥代動力學可視化工具或模擬程序
• 整理個人技能組合文檔，詳細展示相關軟件使用經驗、數據分析能力和項目管理能力

5.差異化競爭(zheng) 策略

• 發展獨特專長：如機器學習在藥代動力學中的應用、大數據分析或特定疾病領域的專業知識
• 提出跨學科研究視角：如整合係統生物學、生物信息學或臨床藥理學的研究方法
• 強調實際問題解決能力：展示如何將理論模型轉化為臨床決策支持工具或藥物開發指導

博士背景

Jasmine Li，北京中醫藥大學中醫藥學博士生，專(zhuan) 注於(yu) 中藥現代化研究和中西醫結合治療慢性疾病的新策略。擅長運用係統生物學和網絡藥理學方法，探索複方中藥的作用機製和質量控製標準。在研究中藥抗炎鎮痛活性成分及其分子靶點方麵取得重要突破。曾獲國家自然科學基金青年科學基金項目資助，研究成果發表於(yu) 《Journal of Ethnopharmacology》和《Chinese Medicine》等國際知名期刊。