导师简介
如果你想申请英国曼彻斯特大学 药学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大详细解析曼彻斯特大学的Prof. Aarons的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
导师是英国曼彻斯特大学药学院的教授，拥有悉尼大学理学学士学位、卡尔加里大学理学硕士学位和曼彻斯特大学博士学位，在利兹大学化学系完成博士后研究。作为药代动力学领域的资深专家，教授在学术界极具影响力，他担任《药代动力学与药效学杂志》(Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics)的欧洲编辑和《英国临床药理学杂志》(British Journal of Clinical Pharmacology)的执行编辑。此外，他还是英国药代动力学讨论组的成员，并在COST B25管理委员会任职，积极推动该领域的研究发展。
研究领域
教授的教学领域主要包括药代动力学、开发生物药剂学和药物开发研讨会。作为资深教育者，他在高级药代动力学/药效学方法和基础药代动力学研讨会中担任导师，为该领域培养了众多人才。
在研究方面，教授主要关注三个核心领域：
- 群体药代动力学和药效学：该研究旨在调查和量化患者之间的药代动力学(PK)和药效学(PD)差异。这些变异性来源包括遗传学、人口统计学差异、药物相互作用和疾病状态等。通过识别变异性来源，可以提供合理的给药方案指南。教授应用多种最大似然和贝叶斯技术进行建模，当前的治疗应用包括疟疾、儿科、抗炎药和抗癌药物。
- 计算机辅助临床试验设计：该研究基于群体建模，使用随机模拟技术根据当前知识状态设计未来的临床试验。这一方法已应用于抗偏头痛药物研究。
- 群体PK/PD研究的最优设计：作为计算机辅助临床试验设计的替代方法，最优设计技术旨在使用各种信息标准最小化参数估计误差。教授的团队同时应用频率学派和贝叶斯方法，目前正在开发相关方法论和软件。
研究分析
1."Hierarchical cluster analysis and nonlinear mixed-effects modelling for candidate biomarker detection in preclinical models of cancer"
(发表于European Journal of Pharmaceutical Sciences, 2024)
该研究应用层次聚类分析和非线性混合效应模型用于前临床癌症模型中的候选生物标志物检测。研究探索了DNA损伤反应在肿瘤发展中的作用，提出了一种创新方法来识别和验证潜在的生物标志物，为癌症治疗提供了新的靶点和评估手段。
2."A 'middle-out approach' for the prediction of human drug disposition from preclinical data using simplified physiologically based pharmacokinetic (PBPK) models"
(发表于CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology, 2023)
该研究提出了一种"中间外方法"，使用简化的生理学基础药代动力学模型从临床前数据预测人体药物处置。研究以Basmisanil为例，展示了如何通过整合来自不同来源的数据来预测药物在人体内的行为，提高了药物开发过程中的预测能力。
3."Estimation of FMO3 Ontogeny by Mechanistic Population Pharmacokinetic Modelling of Risdiplam and Its Impact on Drug-Drug Interactions in Children"
(发表于Clinical Pharmacokinetics, 2023)
该研究通过机制人群药代动力学模型估计了FMO3的发育过程，并评估其对脊髓性肌萎缩症儿童中Risdiplam药物相互作用的影响。研究为理解儿科人群的药物代谢特性提供了重要见解，有助于优化儿童用药方案。
4."Investigation of simplified physiologically-based pharmacokinetic models in rat and human"
(发表于CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology, 2023)
该研究探索了在大鼠和人类中应用简化生理学基础药代动力学模型的可行性。研究以地西泮为模型药物，比较了不同分配系数在预测药物组织分布中的作用，为简化PBPK模型的应用提供了理论基础。
5."Mixed effects modeling of radiotherapy in combination with immune checkpoint blockade or inhibitors of the DNA damage response pathway"
(发表于CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology, 2023)
该研究应用混合效应模型研究了放射治疗与免疫检查点阻断剂或DNA损伤反应通路抑制剂联合使用的效果。研究分析了PD-L1抑制剂在肿瘤治疗中的作用，以及奥拉帕尼等药物与放射治疗的协同效应，为癌症联合治疗策略提供了理论依据。
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"
(发表于The Journal of pharmacology and experimental therapeutics, 2023)
该研究通过模型和模拟优化了小鼠MC38同基因肿瘤中放射治疗与免疫检查点阻断剂和DNA损伤反应抑制剂的联合使用剂量。研究不仅评估了这些治疗方法的协同效应，还提出了优化联合治疗方案的定量方法，为临床转化提供了依据。
项目分析
1.CAPKR合作项目：
该项目整合了药代动力学和药效学的多个方面，包括体外体内关联、药物相互作用预测以及生理学基础药代动力学建模。项目成果对药物开发过程中的决策支持系统有重要贡献，显著提高了药物开发效率和安全性评估的准确性。
2.儿科药物研究
教授与其团队成员专注于儿科药物的药代动力学研究。该项目探讨了药物代谢酶和转运体在儿童发育过程中的变化，以及这些变化对药物剂量和安全性的影响。研究成果为儿科用药提供了重要的科学依据，促进了儿科药物的个体化治疗。研究显示了药物代谢酶(如FMO3)的发育模式对脊髓性肌萎缩症等儿科疾病治疗药物效果的关键影响。
3.癌症治疗组合优化项目：
该项目应用系统药理学和数学建模方法优化癌症治疗策略。项目特别关注放射治疗与免疫检查点抑制剂和DNA损伤反应抑制剂的协同作用，通过动态模型预测不同治疗组合的效果，为个体化癌症治疗提供了理论框架和决策工具。研究发现某些药物组合可以显著增强放射治疗效果，为克服肿瘤耐药性提供了新思路。
研究想法
1.整合多组学数据的个体化药物治疗模型
- 开发将基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据整合到群体药代动力学模型中的方法，实现更精确的个体化药物治疗预测
- 利用机器学习算法识别影响药物代谢和反应的关键生物标志物，建立多层次预测模型
- 验证模型在不同人群和疾病状态中的适用性，探索特定患者亚群的药物反应模式
2.微生物组-药物相互作用的定量模型
- 研究肠道微生物组对药物代谢的影响，建立微生物组-药物相互作用的定量预测模型
- 整合宿主因素和微生物组数据，预测药物生物利用度的个体差异
- 探索微生物组干预对药物疗效和安全性的调节作用，设计基于微生物组的给药方案优化策略
3.癌症免疫治疗的系统药理学框架
- 构建整合肿瘤微环境、免疫细胞动力学和药物作用的多尺度模型
- 预测免疫检查点抑制剂与其他治疗方式(如靶向治疗、化疗、放疗)的协同效应
- 识别免疫治疗反应的关键预测因子，优化患者选择标准和治疗方案
4.基于生理的药代动力学模型简化方法
- 开发PBPK模型简化算法，在保持预测准确性的同时减少参数需求和计算复杂性
- 研究关键器官和组织在不同药物类别中的重要性，建立药物特异性简化模型
- 验证简化模型在药物相互作用预测和特殊人群剂量调整中的应用价值
申请建议
1.专业背景准备
- 构建坚实的药代动力学和统计学基础：深入学习非线性混合效应模型、贝叶斯统计和生理学基础药代动力学建模等核心概念
- 掌握相关软件工具：熟练使用NONMEM、R/S-Plus、WinBUGS等药代动力学建模软件，Python或MATLAB等编程环境
- 打牢数学基础：加强微分方程、概率统计和数值计算方法的学习，这些是药代动力学建模的理论基础
2.研究经验积累
- 参与药代动力学相关研究项目：即使是小规模项目，也应争取实际操作药代动力学数据分析的经验
- 独立完成一个与教授研究方向相关的项目：如群体药代动力学建模、临床试验设计优化或特殊人群药物动力学研究
3.研究提案准备
深入研读教授近期论文(近5年)，特别关注以下方向：
- 简化生理学基础药代动力学模型的应用
- 儿科药物代谢酶发育的机制建模
- 肿瘤治疗联合策略的优化
4.技能展示策略
- 准备药代动力学建模案例分析：选择一个相关文献的数据集，进行独立分析并与原始结果比较
- 开发小型示范项目：如基于R或Python的药代动力学可视化工具或模拟程序
- 整理个人技能组合文档，详细展示相关软件使用经验、数据分析能力和项目管理能力
5.差异化竞争策略
- 发展独特专长：如机器学习在药代动力学中的应用、大数据分析或特定疾病领域的专业知识
- 提出跨学科研究视角：如整合系统生物学、生物信息学或临床药理学的研究方法
- 强调实际问题解决能力：展示如何将理论模型转化为临床决策支持工具或药物开发指导
博士背景
Jasmine Li，北京中医药大学中医药学博士生，专注于中药现代化研究和中西医结合治疗慢性疾病的新策略。擅长运用系统生物学和网络药理学方法，探索复方中药的作用机制和质量控制标准。在研究中药抗炎镇痛活性成分及其分子靶点方面取得重要突破。曾获国家自然科学基金青年科学基金项目资助，研究成果发表于《Journal of Ethnopharmacology》和《Chinese Medicine》等国际知名期刊。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
