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回到休息室,李枫迫不及待地开始今天的学习。
获得了前世记忆,但李枫并没改变之前做好的决定,还是打算先开出万艾可男士延时适应症。
要是真能做出这个适应症,一定可以帮他带来大量钱财。
作为一个前中科院研究员,他很了解做药物科研需要耗费多少科研资金。
一款药从头到尾,投入上亿资金,都算少的。
蛋白药或者基因治疗药等创新药研,投入十亿二十亿也是常有的事。
不过新药的回报也高。
根据前世记忆,诺华有一款基因治疗药剂,定价高达18o万美金一针。
后来听说还有比这定价更高的新药出现。
李枫理解这种商业行为,正是前期高投入的研,才导致后期上市定价偏高。
一旦挣回前期研投入的资金,或者生产工艺改良后成本降低,都有降价的可能。
就是知道这些,李枫才想着要做好提前部署。
光靠学校申请的科研资金,即使有李老院士帮忙,那也只是杯水车薪。
当然,李枫最终目的并不是挣钱,只想做出前世都没能做出来的那几款药。
一是自救,避免四十多岁时候完全失明。
然后要防止外公的冠心病加重,前世外公突突心梗过世,让李枫后悔不已。
最后便是癌症,他确实不忍心眼睁睁看着周小波得胃癌被嘎。
收敛散的思维,李枫立即进入到全盛的学习状态。
有前世完整的科研经验加持,他很快整理出好几套万艾可延时适应症开方案。
先是再次优化改变万艾可基础化学式结构。
李枫现在完全可以选择用生物信息学的办法,大规模筛选可用的化学式,这样能加快改良度。
要是用现阶段的原始开办法,只能先合成出药物,然后用动物实验一个个去做验证,这会浪费大量时间。
而李枫现在有了前世科研经验,可以彻底利用上生物信息的优势。
不过想要利用好生信,也需要解决不少问题。
算力问题好解决,有李老院士在,即使农大没有级计算机,也可以去别的高校借用。
主要是基础数据,这个问题并不是那么好解决的。
不过李枫并不是很担心,说不定系统会奖励数据库,分分钟解决数据问题。
即使运气差点,系统没刷出数据库奖励,他也可以慢慢在这方面积累数据,建立起原始数据库,只是度慢点。
这时候就是挥人海战术的时候了,提前拉起一个团队就显得很有必要。
开延时适应症的另一个方案,是进行药物剂量优化。
动物模型选择恰当的情况下,说不定剂量不同,能得到意想不到的结果。
最后还可以改良给药方式和给药周期。
比如现在是口服给药,以后可以试试外用,把片剂改成膏状,直接涂抹。
给药周期也可以适当改变。
很多药物的开,都是经过各种方案综合考量后,才能得到比较满意的结果。
要是后面两个方案都得不到预期效果,那就只能寄希望于化学式优化了。
总体来看,数据库建立是当务之急,动物建模也可以马上开始。
动物建模需要等一个月,现在可以用普通小鼠先做一些给药量测试。
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