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药事管理学科是多学科理论和方法的综合应用,是研究环境因素和管理因素与使用药品防病治病之间关系的学科[1]。作为药学的重要组成部分,药事管理学因其具有明显的社会科学性质,其研究方法与其他药学二级学科有较大差异,1987年起被列为药学专业学生必修课。
国家自然科学基金(NSFC)始终坚持对基础研究的稳定支持,创新人才的培养和创新文化的营造,其明确的“鼓励探索,突出原创;聚焦前沿,独辟蹊径;需求牵引,突破瓶颈;共性导向,交叉融通”的资助导向,在我国自然科学研发和创新体系中发挥了重要作用[2-3]。
国家自然科学基金药事管理课题立项数自2010年以来呈现稳步上升趋势[4]。本文通过统计2010年以来国家自然科学基金中药事管理相关的立项申请和资助情况,总结分析了国家自然科学基金的资助重点,及其推动药事管理学科发展的作用,为今后药事管理学的研究者申请国家自然科学基金提供参考。
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登录国家自然科学基金管理信息系统 (https://isisn.nsfc.gov.cn/egrantindex/funcindex/prjsearch-list),依次从B01至H35,关键字为“药”从2010至2021逐年进行搜索,得到可能涉及药事管理专业的基金项目名称,参考第六版《药事管理学》中药事管理定义,采用人工筛选方式,对查询申请人的研究方向、基金支撑文章内容,及既往论文发表情况,综合判定该基金项目是否属于药事管理学科范畴。经查询和筛选,自2010年至2021年国家自然科学基金药事管理相关立项基金共80项,共计经费2834万元。基金的申请学科分类涉及G管理科学部67项(占比83.75%)和H医学科学部13项(占比16.25%)。
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与药学其他自然科学属性的二级学科相较,作为社会科学属性的药事管理,竞争力明显偏弱,立项课题数量少。自2010年以来由H34药物学路径申请成功立项的药事管理项目仅3项,而通过管理学科类申请立项的数量是通过医学学科类申请立项数量的5倍,具体见表1。可见,药事管理项目的国家自然基金申请口径较宽,研究者可以根据研究内容,寻找合适申请路径。
表 1 药事管理相关立项基金申请路径分布
申请路径学科 立项数 构成比(%) 宏观管理与政策(G04) 65 81.25 预防医学(H30) 9 13.43 药物学(H34) 3 4.45 内分泌系统/代谢和营养支持(H07) 1 1.25 管理科学与工程(G01) 1 1.25 工商管理(G02) 1 1.25 合计 80 100 -
立项基金支持重点具体见表2。可见,基本药物、药品不良反应和合理用药是近年来药事管理的研究重点。在医保改革的背景下,基本药物持续受到社会和研究者的关注。合理用药、药学服务也在近年也逐步成为研究新热点。除了研究方向的集中外,研究手段也在不断拓宽,如大数据技术在合理用药和药品集中采购等方向的应用,药品不良反应研究趋势也由过去的被动发现统计研究转向现在主动监测/预测研究。
表 2 药事管理相关立项基金主题分布
研究主题 项目数 构成比(%) 基本药物 24 30.00 药品不良反应 13 16.25 合理用药 13 16.25 药物政策 6 7.50 药品供应链管理 5 6.25 药物经济学 4 5.00 药学服务 4 5.00 医药产业 3 3.75 药品监管 2 2.50 药品上市后评价 2 2.50 药物流行病学 1 1.25 药品知识产权 1 1.25 药物警戒 1 1.25 其他 1 1.25 合计 80 100 -
在80项立项基金中,立项区域次数最多的是北京市18项(占比22.50%),具体见表3。
表 3 药事管理相关立项基金区域分布
区域 立项项目数 构成比(%) 北京市 18 22.50 四川省 11 13.75 湖北省 9 11.25 上海市 9 11.25 陕西省 8 10.00 其他 25 31.25 合计 80 100 立项基金资助经费最多的科研机构为北京大学,共立项13项,累计资助经费503万元(17.75%),具体见表4。
表 4 科研机构资助情况分布
区域 累计次数/金额(万元) 构成比(%) 北京大学 13/503 17.75 四川大学 11/408 14.40 华中科技大学 8/310 10.94 西安交通大学 7/233 8.22 海军军医大学 5/184 6.50 其他 36/1196 42.19 合计 80/2834 100 表3和表4说明药事管理项目资助集中在北京市、四川省、湖北省、陕西省和上海市。突出表现为北京大学、四川大学、华中科技大学、西安交通大学和海军军医大学等高校,占据了超过50%的立项基金数和基金资助金额。层次区隔、地域差异等因素致使资金配置产生集聚效应,呈现“强者更强、弱者更弱”的现象[5]。国家自然科学基金的资助促进了科研机构的发展、学科建设和人才的培养,而资助不均衡则会导致学科发展的不均衡。长期未获得资助的学校,其药事管理研究难以有效提升学科的研究质量。
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立项基金面上项目共计39个(48.75%),平均资助金额为51.21万元,负责人平均年龄43.56岁,年龄最大57岁,最小32岁。青年科学基金项目共计38个(47.50%),资助金额为20.00万元,负责人平均年龄32.96岁,年龄最大34岁,最小27岁。另外3项立项基金分别为重大研究计划、应急管理项目和地区科学基金项目,受资助人职称与专业分布具体见表5、表6。
表 5 项目负责人基本情况
类别 面上项目 青年科学基金项目 年龄(岁) 最大 57 34 平均 43.56 32.96 最小 32 27 资助金额(万元) 最高 75 30 平均 51.21 20.00 最小 27 17 职称(人) 正高职 25 0 副高职 13 12 中职 1 26 表 6 项目申请人专业分布
专业类别 面上项目 青年科学基金项目 立项数 构成比(%) 立项数 构成比(%) 药事管理 10 25.64 14 36.84 卫生政策与管理 19 48.72 9 23.68 循证医学 4 10.26 1 2.63 流行病与卫生统计学 2 5.13 4 10.53 管理学 2 5.13 1 2.63 医院药学 1 2.56 2 5.26 财经 1 2.56 − − 药物经济学 − − 5 13.16 大数据技术与应用 − − 1 2.63 医学 − − 1 2.63 合计 39 100 38 100 从立项类型上看,面上项目与青年科学基金项目数量基本持平。其中,卫生政策与管理专业立项面上项目占比接近50%,立项青年科学基金项目占比23.68%。可见,从申请人专业上看,研究人员跨专业申请药事管理项目较为普遍。其中,管理专业和医学专业人次占立项总人次比例超过50%,研究人员主要来自卫生政策与管理、工商管理、政府管理、循证医学以及流行病与卫生统计学等方向;而药学专业申请立项仅为40%,研究人员主要来自药事管理、药物经济学、医院药学等方向。与药学专业申请人相较,非药学专业申请人在合理用药和药品不良反应两个研究主题上具有明显优势,且研究重点突出。例如,卫生政策与管理专业注重社区或基层医生的合理用药研究,流行病与卫生统计学专业注重药品不良反应研究,循证医学专业注重药品不良反应和药品上市后评价研究等。跨专业研究者加入药事管理研究是必然趋势,也表明药事管理学科社会属性和学科交叉的特性。
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从梳理结果分析:超80%的项目申请路径是通过G04宏观管理与政策,且立项基金负责人药学专业比例不足50%。从内容上看,基本药物、合理用药和药品不良反应是近年药事管理的研究热点。基本药物制度从2009年开始实施至今,初期研究热点集中在基本药物制度的实施效果评估[4],而后向该制度的某一相关方向深入研究,例如政策激励与风险管控、药品价格改革、带量采购的经济性方面影响、完善仿制药支持政策等,提出建立基于国家基本药物制度的激励相容与风险约束的合理用药机制,在推进药价改革过程中正确处理政府和市场的关系、建立健全药品价格监测体系、切断药品价格与医疗供给方的利益联系,并强化医疗保险的费用控制作用。同时正在完善的仿制药支持政策和带量采购政策实施对药物利用的经济性方面产生了积极影响,带量采购能促进竞争,推动药品降价和仿制药替代,但还需要进一步完善配套政策体系,营造推进高质量仿制药替代使用的良好氛围[6-10]。近年针对基本药物制度的研究集中到特殊群体或病症,如儿童用药、孤儿药、抗菌药物等的研究[11-13],为构建我国儿童基本药物目录和儿童基本药物遴选提供了方法学参考,为完善我国基本药物遴选体系提供了科学依据。将符合条件的罕见病药品都纳入了基本医疗保险支付范围。促进基本药物制度的研究趋势从早期应用探索阶段逐步向成熟制度完善方向拓展。
合理用药方面,牟菲等研究表明可以采用循证决策体系、失效模式与效应分析策略等作为合理用药风险管理和评价依据 [14],而针对临床药师及其用药服务的研究表明:药师整体素养较高,但在各级医疗机构药事服务中发挥的作用存在差异,药师服务新模式仍需进一步探索[15-16]。通过建立利益相关方的评估工具、确立处方行为指标的合理基准区间以及实施基本药物制度等,可促进基层医疗卫生机构合理使用药物。
不良反应研究方面,从药品上市后安全性研究(PASS)的方法学、监管、报告方案等以及监管体系构建[17-18],利用自然语言处理技术对电子病历文本记录部分进行处理,建立了标准的可用于不良反应记录查询及信号挖掘的不良反应数据库,迟立杰等认为我国已建立了较为成熟的药品不良反应自发呈报系统,通过药品上市许可持有人和医疗机构报告两种途径,将更好地促进药物警戒工作的开展。[19] 缪珂等认为我国连续3年发布药物警戒重要文件,逐步建立药物警戒法律法规体系。[20]
管理学和法学方面,通过国家社会科学基金官网(http://www.nopss.gov.cn/)以“药”为关键词查询,并结合申请人已发表文章判断药学相关项目,自2010-2021年共计30项国家社会科学基金药事管理相关项目,其中管理学11项(36.67%)和法学19项(63.33%)。资助项目的研究集中在药品知识产权、医药法规和药品监管及供应链方面。其中管理学项目研究方向与国家自然科学基金项目类似,但法学方面项目则以医药方面为切入点进行法制保障机制或专利制度改进的研究,重点是在法律方面的探索
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近年来,我国医药行业的法规建设进入快车道,新政策或新法规制定、修订和颁布实施的速度明显加快。结合上述立项基金的研究主要集中在基本药物、不良反应和合理用药等内容上,可以预测未来国家将在基本药物的政策、药品行业的监管和药品安全的保障等方面持续发力,研究者可紧跟国家药物发展政策和方向,从以下几方面开展研究:① 药品监管新技术:探讨利用大数据、互联网技术提升监管服务水平等。② 药品不良反应研究:建立健全药物警戒体系,构建以不良反应检测体系为基础的统一药物警戒体系等。③药品行业的改革:药品集中采购、药物一致性评价、药品上市许可持有人制度等。这些研究的开展将促进药事管理研究的发展,也将推动国家药品行业的进步。
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由于我国的地区发展的不平衡,结合上述立项区域和资助情况的地区差异性,研究者可立足区位特点探讨医药发展的地区性问题。这也符合国务院2022年4月发布的关于建立国家统一大市场的意见,挖掘区位特点,利用NSFC对地区的政策倾斜,为政策的精准支持提供理论指导。例如2010年立项的“农村基本药物流通安全监管模式的研究——以江西为例”,项目类别为地区科学基金项目,其研究目的是为保障农村群众基本用药的流通安全、区域监管等,达到减轻医药费用负担,城乡监管标准一致、监管手段统一的目标。该研究价值明确,适应农村地区基药流通安全监管实际,值得基层药品监管部门借鉴和推广,势必获得基金资助。
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药事管理的研究通常涉及社会、心理、管理、法律等,在上述统计中,非药学专业的申请者比例已超过50%,且随着交叉学科的发展,更多的新技术不断被引入。例如已在生活中广泛应用的大数据技术,在药品不良反应研究中也成为新的研究手段。此次统计的80项相关立项基金中涉及大数据应用的多达5项,且立项时间也都是近五年内。药事管理科研工作需要加强与其他相关领域合作交流,主动寻找新技术带来的研究方向,关注多学科的交叉融合带来的研究机遇,扩大学科的涉及面。
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申请人在申请国家自然基金项目时,一是要注意结合工作经历,选好“赛道”,如从事政策理论研究的申请人可选择G04 宏观管理与政策路径;二是申请人扎实积累,主动寻求交流机会,积极拓展研究合作,同时需考虑与传统优势研究机构学者的错位竞争。三是青年研究者可充分利用国家对青年科学基金项目的政策优势,凝神聚力,做好基金申请工作。另外,从2022年开始,申请国家自然科学基金项目明确要求,申请人要真实反映代表论文发表时的情况,规范列出所有作者署名,而不仅只标注第一作者或通讯作者,这就要求申请人必须对代表性论文进行充分准备。所以申请人需要综合考虑自身的优势,选择合适的研究方向、申请路径和项目分类等进行申请,为科研发展做好铺垫。
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本文中药事管理相关立项数据来源于国家官方网站,数据来源可靠。但数据收集采用人工筛选方式,通过查询申请人的研究方向、基金支撑文章内容等,综合判定该基金项目是否属于药事管理学科范畴。个别未纳入项目可能因主观判断而剔除,但对全部数据的趋势和分析并未造成影响,因此本文数据真实可信。
Analysis on the funding of pharmacy administration from National Natural Science Foundation in China from 2010 to 2021
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摘要:
目的 总结2010-2021年药事管理学科在国家自然科学基金中的立项和资助情况,为本学科的发展和基金申请提供参考。 方法 通过查询国家自然科学基金官网数据和搜集相关文献,使用Excel统计分析药事管理相关立项情况。 结果 国家自然科学基金药事管理方向申请路径多,研究方向和手段正在不断拓宽,研究人员跨专业申请药事管理的趋势也愈发显著,而立项基金资助机构和区域分布较集中。 结论 本文通过统计2010年至2021年国家自然科学基金中药事管理相关数据,分析近年立项项目资助情况、研究热点和申请人的基本情况。建议申请时考虑个人优势、地区特点、交叉学科、国家政策等因素,为研究人员成功申请国家自然科学基金提供参考。 Abstract:Objective To summarize the project and fund of Pharmacy Administration from the NSFC during 2010 to 2021 and to provide references for the funding application. Methods The data and relevant documents which related to the projects status of Pharmacy Administration on the website of NSFC were collected and analyzed by Excel. Results There were more paths which were suitable to the Pharmacy Administration in NSFC. The direction and measure were expanded. There were more interdisciplinary researchers involved in Pharmacy Administration projects, while the funded organizations and regional distribution were concentrated . Conclusion The funding situation, research hotspots and basic information of applicants in recent years were summarized through statistical data of NSFC from 2010 to 2021, which suggest that the advantage, regional characteristics, cross-discipline and the policies should be concerned by the applicants . -
Key words:
- NSFC /
- pharmacy administration /
- funding
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阿尔茨海默症(Alzheimer's disease,AD)是常见的神经系统变性疾病之一,是一种持续性神经功能障碍,也是痴呆最常见的病因,其发生可导致进行性记忆减退、认知障碍、人格改变等症状。65岁以上患病率约5%,85岁以上患病率高于20%,是老年人死亡的主要原因之一[1-3]。AD的病理特征主要是老年斑(senile plaques,SP)、神经纤维缠结(neurofibrillary tangles,NFTs)和广泛神经元缺失。tau蛋白是一种微管相关蛋白,过度磷酸化tau蛋白是造成神经纤维缠结的主要原因,且AD患者病情严重程度与tau蛋白具有明显相关性。因此,tau蛋白显像剂的研究逐渐受到关注[4-5]。
近年来,研究者们研发了多种tau蛋白的PET显像剂,如“THK系列”(包括18F-THK5105、18F-THK523、18F-THK5117、18F-THK5351)[6-8],“RO系列”(包括18F-RO6958548、11C-RO6931643、11C-RO6924963)[9-11],“T系列”(包括18F-T807、18F-T808)[12]以及11C-PBB3[13]等。其中“T系列”18F-T807和18F-T808是由Simens公司开发的tau蛋白的分子探针。
课题组在参考相关文献的基础上[14-15],使用GE公司的TRACERlab FXFN氟多功能合成模块(图1),以18F-T807前体(BOC保护)NPPI-95(1)为原料,使用改进一锅法自动合成了18F-T807(2),提高了产品产率,并开展初步的正常大鼠生物分布实验,探索其分布特征。
1. 材料与合成过程
1.1 原料、试剂与设备
18F-T807前体(BOC保护)NPPI-95(江苏华益公司);强阴离子交换固相萃取柱(QMA柱)、K222、碳酸钾水溶液、乙腈、(德国ABX公司);乙醇(国药化学试剂);盐酸(国药分析质检中心);DMSO(北京百灵威);Ultimate C18柱(美国Waters: 4.6 mm×250 mm,5 μm);富18O水(日本大阳日酸株式会社);0.22 μm MILLEX-GS液体滤膜、0.2 μm Millex-25空气滤膜(德国默克);0.7 mm×40 mm针头(西班牙BD Microlance);Wistar大鼠(北部战区总医院实验动物科)。溶剂乙醇为色谱纯,其余均为分析纯。
TRACERlab FXFN(美国GE)配备半制备VP 250×16高效液相色谱(德国MN)和紫外检测器及放射性检测器;正电子示踪剂质量控制薄层扫描仪(美国Bioscan),配塑料闪烁体晶体探测器;分析用HPLC(北京优联);GC-7900气相色谱(北京天美);CRC 25R活度计(美国Capintec),合成条件满足药品生产质量管理规范(GMP)的要求。
1.2 合成方法
表 1 TRACERlab FXFN合成器各溶剂瓶预装溶剂溶剂瓶 溶剂 1号瓶(V1) 1.5mg K2CO3溶于0.5 ml水 2号瓶(V2) 1.5 mg K222溶于1ml乙腈 3号瓶(V3) 1 mg前体溶于1.2 ml DMSO溶剂 5号瓶(V5) 1.5 ml HPLC流动相 6号瓶(V6) 1.5 ml HPLC流动相 圆底烧瓶 2 ml 84%NaHCO3水溶液和30 ml水 7号瓶(V7) 9 ml 0.9%生理盐水 8号瓶(V8) 1 ml 乙醇 9号瓶(V9) 10 ml 水 18F-T807自动化合成主要有以下几步:①18F-离子的柱分离纯化及蒸馏干燥。②T807前体的18F-离子亲核取代反应。③18F-T807的HPLC分离纯化。④18F-T807 C18柱溶剂转换与再纯化。
自动合成的具体步骤如下:
(1)共2.5 ml含18F-离子的18O水由MINItrace加速器经由18O(p, n)18F反应制备,轰击束流45μA,轰击时间40 min,18F-离子混合液由氦气作为载气经过TARGET管线传输到TRACERlab FXFN合成模块的锥形瓶内。
(2)V10、V11号阀门开启,18F-离子及18O水混合液中的18F-离子在真空泵抽取下被QMA柱(由1 ml乙醇,2 ml水活化)捕获滞留,18O水回收进入18O水回收瓶。
(3)V1、V13、V24号阀门开启,V1号瓶内的K2CO3溶液流经V1、V10、QMA柱、V11、V13,将18F-离子交换抽入反应瓶。
(4)关V1、V13号阀门,开启V2号阀门将V2号瓶内穴醚K222乙腈溶剂抽入反应管,18F-离子进入穴醚形成复合物。
(5)关V2号阀门,开启V20号阀门混合液在氦气吹拂下于85 ℃共沸蒸馏8 min,然后加热到110 ℃,在氦气吹拂下共沸蒸馏4 min除水。
(6)开启V3、V19号阀门,在氦气推动下V3号瓶内的前体流入反应管,V3、V19、V24号阀门关闭,反应管加热到140 ℃,反应10 min。
(7)反应瓶降温到50 ℃,开V24、V25号阀门恢复大气压。
(8)反应后混合液经由V5、V6号瓶内的共3 ml HPLC流动相(25%乙醇水溶液,调整pH至2.0)冲洗到V26号阀门下的中转瓶内,然后打开V26、V12号阀门,在氦气压力下经由Fluid进入HPLC进样环,在Fluid控制下进样环旋转,产物进入HPLC半制备柱,Eluent1号瓶内流动相以5 ml/min的流速通过柱子分离。流动相以紫外(UV,λ=254 nm)和放射计数器监测。图3是18F-T807的HPLC及UV图。
(9)18F-T807溶液通过V18号阀门进入圆底瓶,圆底瓶内装有2 ml 84% NaHCO3水溶液和30 ml无菌注射用水。然后经V21、V15、V17号阀门,产物溶液通过V15、V17号阀门间的C18柱(以5 ml乙醇和10 ml水活化),产物会被捕获滞留在柱子上,然后打开V9阀门,用V9号瓶内10 ml水冲洗柱子到废液瓶(WASTE)内,然后C18柱经由V8号瓶内的1 ml乙醇冲洗进入V15阀门下的产品瓶,再经由V7号瓶内装有9 ml生理盐水再次冲洗。
(10)手动打开V22和V16号阀门,18F-T807在氦气压力下经过0.22μm液体滤膜过滤进入分装热室的收集瓶。
1.3 质量控制
对3批连续生产的产物进行了质量控制。质控项目包括澄明度、pH、核素半衰期、核素纯度、放化纯度、K222和残留溶剂、细菌内毒素、无菌测试,测试结果均符合标准要求。
1.4 正常大鼠生物分布实验
选择健康雄性Wistar大鼠30只,分为6组,每组5只,实验前6 h禁食禁水,每只通过尾静脉注入0.2 ml(约7.4 MBq)的18F-T807后,分别在5、15、30、60、90、120 min断头处死,取出脑、心、肝、肺、肾、肌肉、骨和血,去污、称重、计数,数据经衰减校正后计算放射性摄取率(每克组织的放射性摄取剂量占注射剂量的百分比)。
2. 结果与讨论
18F-T807有多种合成方法,本文在参考相关文献报道基础上,优化反应条件,改变前体用量为1 mg,同时使用HPLC分离条件为25%乙醇水溶液, pH调整至2.0,在线脱BOC保护。C18柱溶剂转换与再纯化,应用经改进的合成方法使合成产率由(20.5±6.1)%提高到(25.7±5.8)%,总反应时间为70 min。
连续3批产品,其质量控制结果如下:肉眼观察溶液无色透明,6 h后pH值为7,半衰期满足要求,不包含长半衰期核素(t1/2>5天),核素纯度大于99.5%,HPLC和TLC分析结果,即化学纯度和放化纯度合格,流动相是50%甲醇/水(HCl调节pH至2,),流速1.3 ml/min,紫外检测波长为254 nm,TLC条件为NH3H2O-甲醇-CH2Cl2 (1∶5∶94),气相色谱结果显示残留的丙酮、乙腈、DMSO等溶剂均在检测线下,细菌内毒素实验(鲎试剂法)合格,无菌检查合格。各项结果表明产品符合人体使用标准。
正常大鼠18F-T807在体内的生物分布如表2所示,可见大部分器官在给药5 min后摄取率最高,其中肾、肝、血的摄取率较高,超过5.56%ID/g(%ID/g为放射性摄取率,即各器官的每克放射性摄取值),在肌肉、骨骼摄取率相对较低,因此推断18F-T807主要是经过肝肾排出体外。18F-T807的脑、心、肺摄取率最低,120 min已降低至本底水平(1.08% ID/g),各器官的放射性摄取率随时间的推移逐渐降低,但清除较慢,在120 min 时大部分器官仍有较高的摄取率。
表 2 18F-T807在正常大鼠体内的分布($ \bar x \pm s $ ,n=5)器官 放射性摄取率(% ID/g) 5 min 15 min 30 min 60 min 90 min 120 min 脑 2.25±0.18 2.03±0.86 1.81±0.54 1.59±0.62 1.20±0.57 1.11±0.38 心 2.05±0.58 1.99±0.66 1.78±0.31 1.55±0.25 1.19±0.74 1.08±0.36 肝 5.79±2.58 5.95±1.17 5.48±0.66 5.29±0.71 4.83±0.84 4.27±0.86 肺 2.12±0.91 2.01±0.56 1.91±0.19 1.57±0.73 1.21±0.52 1.09±0.23 肾 7.36±4.01 5.11±1.21 3.89±1.99 3.63±1.82 3.17±1.68 2.99±0.98 肌肉 2.34±0.86 2.57±1.18 2.44±0.95 2.19±1.36 2.04±1.03 1.51±0.89 骨 2.58±0.91 2.67±0.75 2.02±0.68 1.99±0.82 1.52±0.46 1.27±0.55 血 5.56±0.35 5.41±0.56 4.73±0.74 4.57±1.31 4.22±0.37 4.01±0.45 3. 结论
在TRACERlab FXFN合成器上使用优化条件的一锅法自动合成了18F-T807,提高了产品产率。合成后进行的各种质量控制检测均显示产品符合质控标准。初步的正常大鼠生物分布实验,显示了其不同时间放射性摄取率的分布情况,为应用该产品开展人体显像提供了重要基础。
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表 1 药事管理相关立项基金申请路径分布
申请路径学科 立项数 构成比(%) 宏观管理与政策(G04) 65 81.25 预防医学(H30) 9 13.43 药物学(H34) 3 4.45 内分泌系统/代谢和营养支持(H07) 1 1.25 管理科学与工程(G01) 1 1.25 工商管理(G02) 1 1.25 合计 80 100 表 2 药事管理相关立项基金主题分布
研究主题 项目数 构成比(%) 基本药物 24 30.00 药品不良反应 13 16.25 合理用药 13 16.25 药物政策 6 7.50 药品供应链管理 5 6.25 药物经济学 4 5.00 药学服务 4 5.00 医药产业 3 3.75 药品监管 2 2.50 药品上市后评价 2 2.50 药物流行病学 1 1.25 药品知识产权 1 1.25 药物警戒 1 1.25 其他 1 1.25 合计 80 100 表 3 药事管理相关立项基金区域分布
区域 立项项目数 构成比(%) 北京市 18 22.50 四川省 11 13.75 湖北省 9 11.25 上海市 9 11.25 陕西省 8 10.00 其他 25 31.25 合计 80 100 表 4 科研机构资助情况分布
区域 累计次数/金额(万元) 构成比(%) 北京大学 13/503 17.75 四川大学 11/408 14.40 华中科技大学 8/310 10.94 西安交通大学 7/233 8.22 海军军医大学 5/184 6.50 其他 36/1196 42.19 合计 80/2834 100 表 5 项目负责人基本情况
类别 面上项目 青年科学基金项目 年龄(岁) 最大 57 34 平均 43.56 32.96 最小 32 27 资助金额(万元) 最高 75 30 平均 51.21 20.00 最小 27 17 职称(人) 正高职 25 0 副高职 13 12 中职 1 26 表 6 项目申请人专业分布
专业类别 面上项目 青年科学基金项目 立项数 构成比(%) 立项数 构成比(%) 药事管理 10 25.64 14 36.84 卫生政策与管理 19 48.72 9 23.68 循证医学 4 10.26 1 2.63 流行病与卫生统计学 2 5.13 4 10.53 管理学 2 5.13 1 2.63 医院药学 1 2.56 2 5.26 财经 1 2.56 − − 药物经济学 − − 5 13.16 大数据技术与应用 − − 1 2.63 医学 − − 1 2.63 合计 39 100 38 100 -
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