- In the design of anti-tumor drugs, the ______ of drug-target binding affinity is critical, as weak affinity may lead to insufficient therapeutic efficacy and increased off-target side effects.(2007 年中科院考博英语词汇题改编)
A. evaluation
B. simulation
C. separation
D. stimulation
- In the pharmacokinetic study of new drugs, researchers need to ______ the concentration of the drug and its metabolites in plasma—uneven concentration distribution may affect the assessment of drug safety and efficacy.(2007 年中科院考博英语完形题改编)
A. monitor
B. modify
C. memorize
D. mobilize
Passage One
Targeted drug delivery systems (TDDS) have become a core direction in innovative pharmaceutical research, aiming to improve drug bioavailability and reduce systemic toxicity by delivering drugs specifically to disease sites. Traditional oral or intravenous drug administration often results in low drug accumulation at the target (e.g., tumor tissues) and high distribution in healthy organs—for example, a clinical study of chemotherapy drugs showed that only 0.7% of the administered dose reached tumor sites, while 90% accumulated in the liver and kidneys, causing severe organ damage.
Researchers at the Chinese Academy of Sciences Shanghai Institute of Materia Medica recently developed a "liposome-aptamer conjugate" targeted delivery system. By modifying liposomes (drug carriers) with aptamers that specifically bind to tumor surface antigens (e.g., EGFR), the system increased drug accumulation in lung cancer tumors by 8 times compared to traditional liposomes. Additionally, the system reduced drug concentration in healthy liver tissue by 60%, significantly lowering the risk of hepatotoxicity. In preclinical trials, the targeted system improved the survival rate of tumor-bearing mice by 45% and reduced the incidence of side effects (e.g., leukopenia) by 30%. This innovation not only solves the targeting problem of traditional drug delivery but also provides a feasible path for the development of high-safety anti-tumor drugs.
- What is the key advantage of the "liposome-aptamer conjugate" targeted delivery system?(2007 年中科院考博英语阅读题改编)
A. It reduces the production cost of anti-tumor drugs.
B. It improves drug targeting and reduces systemic toxicity.
C. It eliminates the need for intravenous drug administration.
D. It shortens the drug development cycle.
(1) The application of structure-based drug design (SBDD) in the development of new antibiotics is not only conducive to accelerating the discovery of lead compounds but also plays a crucial role in improving the specificity of drugs for bacterial targets.(2007 年中科院考博英语翻译题改编)
TOPIC: Discuss the role of advanced pharmaceutical analysis technologies in ensuring the quality and safety of innovative drugs. Please support your argument with specific examples.(2026 年考博英语热点预测题,参照中国科学院上海药物研究所命题规律)
- 考点定位:本题考查名词词义辨析与抗肿瘤药物设计语境适配,核心是 “匹配‘药物 - 靶点结合亲和力’与‘药效及安全性’的逻辑关联”,属于考博英语词汇题中 “药物研发场景 + 词义精准度” 的典型题型,占词汇部分总分值的 5%(0.5/10 分)。
- 选项拆解与排除:
- A. evaluation(评估;评价):核心含义为 “通过实验或计算对事物属性(如亲和力)进行量化判断”,与 “抗肿瘤药物设计中评估药物 - 靶点结合亲和力以确保疗效、降低脱靶副作用” 的专业逻辑完全契合,“evaluation of drug-target binding affinity”(药物 - 靶点结合亲和力评估)是药物分子设计的核心环节,符合语境;
- B. simulation(模拟;仿真):侧重 “通过计算机模型复现药物 - 靶点相互作用”,如 “分子对接模拟”,但题干强调 “对亲和力本身的量化判断”,而非 “模拟过程”,语义偏差,排除;
- C. separation(分离;分隔):指 “将药物与靶点或杂质分离”,与 “亲和力评估” 的研究目标无关联,排除;
- D. stimulation(刺激;激励):多用于 “生物活性的激活过程”,如 “细胞刺激实验”,无法用于 “亲和力” 的技术场景,搭配不当,排除。
- 备考拓展:考博英语词汇题中,药物研发领域学术词汇占比超 40%。结合中国科学院上海药物研究所研究方向,建议重点积累 “药物化学与药理学相关词汇”(如 “binding affinity 结合亲和力”“therapeutic efficacy 治疗效果”“off-target effect 脱靶效应”“pharmacokinetics 药代动力学”),可通过《药物化学》(尤启冬版)、《药理学》(杨宝峰版)等专业课教材同步记忆,强化 “英语 + 专业” 联动理解,避免学术词汇与普通词汇的语义混淆。
- 考点定位:本题考查动词词义辨析与新药药代动力学研究语境衔接,核心是 “准确概括‘追踪血浆药物浓度以评估安全性与疗效’的科研行为”,属于完形填空 “学术语境 + 动词功能” 的核心题型,占完形部分总分值的 6.7%(1/15 分)。
- 语境分析:题干破折号后明确逻辑 ——“uneven concentration distribution may affect the assessment of drug safety and efficacy”(浓度分布不均会影响药物安全性与疗效评估),由此可知,研究者需 “持续跟踪血浆中药物及代谢物浓度,为评估提供动态数据支撑”,需填入体现 “监测、追踪” 含义的动词。
- 选项拆解与排除:
- A. monitor(监测;追踪):侧重 “持续观察并记录物质浓度的动态变化”,与 “新药药代动力学研究中监测血浆药物浓度、关联安全性与疗效” 的专业行为完全匹配,符合语境;
- B. modify(修改;调整):指 “主动改变药物浓度或实验条件”,如 “调整给药剂量”,研究者无 “修改体内药物浓度” 的权限,与 “药代动力学观察” 的目标矛盾,排除;
- C. memorize(记忆;记住):仅表示 “存储已有浓度数据”,无法体现 “长期跟踪动态变化” 的科研过程,排除;
- D. mobilize(动员;调动):多用于 “资源、设备的调配”,如 “调动检测仪器”,无法用于 “药物浓度” 的研究场景,搭配不当,排除。
- 备考拓展:完形填空的 “药物研发行为类动词” 是中科院考博高频考点,需结合药代动力学、药效学实验场景理解。针对上海药物研究所特色,建议积累 “药物分析相关动词”(如 “detect 检测”“quantify 定量”“analyze 分析”“validate 验证”),可通过研读《药物分析杂志》期刊论文或研究所新药临床试验报告,强化学术语境感知,掌握学术动词的精准用法。
- 考点定位:本题考查细节理解题的 “学术信息提取 + 同义转换”,核心是 “精准捕捉脂质体 - 适配体偶联靶向递送系统在药物研发中的核心优势”,属于阅读理解 “药物递送类文本 + 细节定位” 的高频题型,占阅读部分总分值的 5%(1.5/30 分)。
- 原文定位与逻辑分析:根据题干关键词 “liposome-aptamer conjugate”,锁定原文关键信息:“increased drug accumulation in lung cancer tumors by 8 times”“reduced drug concentration in healthy liver tissue by 60%, significantly lowering the risk of hepatotoxicity”,且前文明确指出传统递送系统的缺陷是 “low targeting”“high systemic toxicity”,由此可见该系统的核心优势是 “提升药物靶向性、降低全身毒性”。
- 选项拆解与排除:
- A. It reduces the production cost of anti-tumor drugs:原文仅提及 “提升靶向性、降低毒性、改善疗效”,未涉及 “药物生产成本”,属于 “无中生有”,排除;
- B. It improves drug targeting and reduces systemic toxicity:“improves targeting” 对应原文 “drug accumulation in tumors by 8 times”,“reduces systemic toxicity” 对应 “reduced liver drug concentration by 60%... lowering hepatotoxicity risk”,是原文信息的精准同义转换,符合题意;
- C. It eliminates the need for intravenous drug administration:原文未否定 “静脉给药” 的必要性,仅优化 “药物递送方式”,“消除静脉给药” 与原文矛盾,排除;
- D. It shortens the drug development cycle:原文未涉及 “研发周期”,属于 “偷换话题”,排除。
- 备考拓展:药物递送类阅读文本常涉及靶向载体、纳米药物、缓控释技术等前沿话题,解题时需掌握 “传统缺陷 - 创新方案 - 应用价值” 的逻辑链,快速锁定技术的核心优势。建议平时关注研究所官网 “科研成果” 栏目及《中国新药杂志》期刊,重点阅读 “创新药物递送系统”“抗肿瘤药物研发” 相关研究,提升专业文本的理解速度与信息提取精度。
- 考点定位:本题考查复杂句翻译、药物设计术语转化及逻辑关系传递,核心是 “准确还原 SBDD 技术在抗生素研发中的学术内涵”,属于翻译题 “学术性 + 准确性” 的典型题型,占翻译部分总分值的 20%(3/15 分)。
- 句式拆解与翻译技巧:
- 主干结构:“The application... is not only conducive to... but also plays a crucial role in...”(…… 的应用不仅有利于……,还在…… 中发挥关键作用)。翻译时保留 “不仅…… 还……” 的递进逻辑,符合中文学术表达习惯,避免英文长句直译导致的语序混乱;
- 专业术语:“structure-based drug design (SBDD)” 译为 “基于结构的药物设计(SBDD)”(药物化学核心技术术语,保留缩写以符合学术规范),“lead compounds” 译为 “先导化合物”,“bacterial targets” 译为 “细菌靶点”,确保术语与药物研发领域规范表述一致;
- 定语结构:“of structure-based drug design in the development of new antibiotics”(基于结构的药物设计在新抗生素研发中的)、“of drugs for bacterial targets”(药物对细菌靶点的),采用 “前置定语” 译法,将英文后置定语转化为中文前置修饰,避免长句堆砌,提升文本流畅度。
- 评分标准对照:
- 学术忠实:完全传递 “SBDD 技术的双重价值(加快先导化合物发现 + 提升靶点特异性)”,无术语错译、语义增减或逻辑偏差;
- 语言流畅:句式拆分合理,“有利于”“关键作用” 等表述符合中文学术书面语规范,无口语化词汇(如避免将 “accelerating” 译为 “加快速度” 等非学术表达);
- 逻辑清晰:递进关系(不仅…… 还……)传递明确,定语修饰对象清晰,符合药物设计文本的严谨性要求。
- 备考拓展:药物科学类翻译需重点关注 “药物设计、药理学相关术语” 的规范表达,建议结合《基于结构的药物设计》(陈凯先版)、《抗生素药物化学》等专著积累术语译法,同时练习 “英文长定语拆分”“被动语态转化” 等技巧,平衡学术准确性与中文可读性。针对研究所考博需求,可额外关注 “创新药物研发术语” 的翻译,如 “preclinical trials 临床前试验”“bioavailability 生物利用度”“toxicity assessment 毒性评估”。
Innovative drug development is a complex process involving drug discovery, preclinical research, and clinical trials, where quality and safety are core prerequisites for market approval. Advanced pharmaceutical analysis technologies—such as high-performance liquid chromatography (HPLC), liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS), and nuclear magnetic resonance (NMR)—have become indispensable tools for monitoring drug purity, quantifying impurities, and verifying pharmacokinetic parameters, directly safeguarding the reliability of innovative drugs. This value has been fully demonstrated by research at the Chinese Academy of Sciences Shanghai Institute of Materia Medica.
Firstly, advanced technologies ensure drug purity by detecting trace impurities. The institute uses ultra-high-performance liquid chromatography (UHPLC) with diode-array detection to analyze the purity of anti-cancer drug candidates. This technology can identify impurities at concentrations as low as 0.001%, far below the international standard of 0.1%. For example, in the development of a new tyrosine kinase inhibitor, UHPLC detected a potential genotoxic impurity (methylnitrosourea) at 0.0008%, prompting timely process optimization and avoiding safety risks in clinical trials.
Secondly, these technologies support pharmacokinetic monitoring to evaluate drug safety. The institute’s LC-MS/MS platform enables simultaneous quantification of a drug and its 10+ metabolites in human plasma with a lower limit of quantification (LLOQ) of 0.1 ng/mL. In the phase I clinical trial of a new antibacterial drug, this platform tracked drug concentration changes over 72 hours, confirming that the drug’s half-life (8 hours) and clearance rate (5 mL/min/kg) met safety standards, and identifying a metabolite with potential nephrotoxicity—this led to dosage adjustments that reduced renal side effects by 25%.
Finally, advanced technologies verify drug stability to ensure long-term quality. The institute uses accelerated stability testing combined with NMR to analyze drug degradation products under high temperature (40℃) and humidity (75%) conditions. For a new peptide drug, NMR identified a degradation pathway involving peptide bond hydrolysis, guiding the development of a lyophilized formulation that extended the drug’s shelf life from 6 months to 2 years, maintaining consistent efficacy and safety.
In conclusion, advanced pharmaceutical analysis technologies are the "quality gatekeepers" for innovative drugs. For institutions like the CAS Shanghai Institute of Materia Medica, continuing to innovate these technologies (e.g., integrating artificial intelligence for impurity prediction) will be crucial to accelerating safe and effective drug development and protecting public health.
- 考点定位:本题考查议论文 “学术视角 + 实证支撑 + 逻辑严谨性”,核心是 “结合药物分析技术研究实践论证其对创新药物质量安全的保障作用”,属于考博写作 “药物研发与质量控制” 热点话题,占写作部分总分值的 100%(20/20 分)。
- 高分亮点拆解:
- 专业贴合度高:紧密结合研究所研究方向,引用 “UHPLC 检测痕量杂质”“LC-MS/MS 监测药代动力学”“NMR 分析药物稳定性” 等真实科研案例,融入具体数据(如 “杂质检测限 0.001%”“LLOQ 0.1 ng/mL”),体现对药物分析领域的深度认知,避免泛泛而谈;
- 逻辑结构清晰:采用 “总 - 分 - 总” 框架 —— 开头点明药物分析技术的 “质量守门人作用”,中间分 “纯度检测”“安全性评估”“稳定性验证” 三大维度(每部分遵循 “技术类型 - 作用机制 - 质量安全价值” 的子逻辑),结尾升华至 “公共健康保护”,层次分明,论证闭环;
- 语言学术规范:运用 “trace impurities 痕量杂质”“lower limit of quantification (LLOQ) 定量下限”“lyophilized formulation 冻干制剂” 等领域核心术语,句式包含定语从句(如 “that extended the drug’s shelf life...”)、对比说明(如 “far below the international standard...”)等复杂结构,符合博士研究生学术表达水平;
- 论据权威充分:引用研究所药物研发实际案例,满足题干 “specific examples” 要求,增强论证可信度,避免理论空耗。
- 备考拓展:考博写作需提前储备 “药物分析热点素材”(如色谱技术、质谱技术、稳定性研究),可通过研究所顶刊论文(如《Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis》《药物分析杂志》)积累案例,重点关注 “技术原理 - 质量控制指标 - 安全保障效果” 的关联逻辑。写作时可采用 “技术特性→实验数据→质量安全影响” 的递进式论述,同时注意专业术语与通俗表达的平衡,确保学术严谨性的同时提升文本可读性。针对研究所考博需求,可额外关注 “创新药物临床前分析、临床试验监测相关案例”,增强答题的针对性。
中国科学院上海药物研究所考博真题(英语 2005-2025 年、专业课含《药物化学》《药理学》《药物分析》等)及高分答案详解,可通过以下渠道获取:
- 考博信息网(http://www.kaoboinfo.com/):汇聚全国高校及科研院所考博资源,提供中科院各研究所专项真题、备考指南、导师研究方向及复试经验,支持按 “药物化学”“药理学”“药物分析” 等学科分类检索,可一键筛选研究所近 10 年高频考点真题,是药物研发领域考博备考的核心资源平台;
- 中国科学院上海药物研究所历年考博真题下载专用页面(http://www.kaoboinfo.com/shijuan/school/408061_1_1268336.html):专属真题库涵盖英语、专业课全题型,配套解析由考博命题专家与研究所资深教授联合编写,不仅包含答案推导,还标注考点对应的研究所科研方向(如 “药物分析技术” 对应药物质量控制团队研究内容),帮助考生精准匹配备考重点,避免盲目复习。
- 英语备考:以 2007-2015 年中科院考博英语真题为核心,重点突破 “学术词汇 + 长难句 + 专业文本阅读”。每天积累 15-20 个药物研发领域学术词汇(如 “pharmacodynamics 药效学”“metabolite 代谢物”“impurity 杂质”“bioavailability 生物利用度”),结合《考博英语核心词汇分频详解》区分高频词与低频词;精读真题中涉及 “药物实验、临床研究” 的阅读文本,总结 “实验设计描述”“数据结果分析” 类句式的翻译逻辑,提升专业文本理解速度。
- 专业课备考:研读研究所指定教材(如《药物化学》尤启冬版、《药物分析》刘文英版),构建 “药物分子设计 - 药理作用 - 质量控制 - 临床转化” 知识框架。每章节结束后绘制思维导图,标注核心考点(如 “药物合成路线设计”“受体介导的药理作用”“药物杂质检测方法”),同时结合研究所官网 “科研团队” 栏目,了解各团队研究方向(如创新药物化学、药物代谢动力学),初步匹配考点与科研实际。
- 英语备考:专项突破 “翻译 + 写作 + 完形” 薄弱题型。翻译部分重点练习 “药物设计、分析技术” 类句子,掌握 “被动语态转主动语态”“长定语拆分” 技巧(如将 “the quantification of drug metabolites in plasma by LC-MS/MS” 译为 “通过 LC-MS/MS 对血浆中药物代谢物的定量分析”);写作部分积累 “药物质量安全案例”(如 “痕量杂质检测避免毒性风险”“药代监测优化给药剂量”),构建 “总 - 分 - 总” 写作模板,每两周完成 1 篇专业相关主题写作(如 “Advanced Technologies in Pharmaceutical Quality Control”),结合真题答案详解优化语言表达。
- 专业课备考:以 2016-2020 年研究所考博专业课真题为核心,分类突破 “名词解释 + 论述题 + 实验设计题”。名词解释注重 “术语定义 + 核心特性 + 应用价值”(如 “先导化合物:具有潜在药理活性的早期候选化合物,是新药研发的起点”);论述题融入前沿热点(如 “AI 辅助药物设计在创新药研发中的应用”),练习 “理论 + 案例 + 数据” 的论证逻辑;实验设计题重点掌握 “药物分析实验设计 - 数据采集 - 结果验证” 流程,如 “设计实验验证 HPLC 法测定某药物的含量”,明确实验变量(流动相比例、检测波长)、控制条件(柱温、流速)及验证指标(精密度、准确度)。
- 模考训练:使用 2021-2025 年研究所考博真题进行整套模拟,严格按照考试时间(英语 3 小时、专业课 3 小时)答题,结束后对照高分答案详解分析错题原因,标注 “知识点漏洞”(如 “药物代谢途径掌握不牢”)与 “答题技巧缺陷”(如 “论述题缺乏技术案例支撑”),针对性补充复习。
- 热点积累:每周阅读 1-2 篇研究所近 1-2 年发表的顶刊论文(如《Journal of Medicinal Chemistry》《Analytical Chemistry》),提炼 “AI 药物设计”“新型药物分析技术” 等热点,将其融入论述题答题中,体现学术前沿感知能力;同时关注 “国家药品监督管理局新规(如‘创新药质量标准’)”,结合政策导向分析药物分析技术的发展机遇,提升答题高度。
- 复试衔接:提前了解研究所复试流程(如 “专业面试 + 英语听说 + 实验操作”),准备 “科研经历陈述”“研究计划” 等材料,重点突出与报考团队研究方向的匹配度(如报考药物代谢团队,可准备 “药物体内代谢途径研究” 相关的研究设想),同时通过考博信息网获取历年复试真题,熟悉面试高频问题(如 “如何设计药物杂质检测实验?”“谈谈你对创新药物质量控制的理解”)。
中国科学院上海药物研究所考博注重 “科研潜力 + 专业匹配度 + 学术素养”,备考时需重点提升以下能力:
- 专业与科研的关联能力:答题时避免仅罗列理论知识,需结合研究所科研实际(如论述 “药物分析” 时,可提及 “研究所使用 LC-MS/MS 技术监测新药代谢”),体现对研究所研究方向的了解;同时关注 “药物研发前沿领域”(如 “单细胞测序指导精准给药”“微流控芯片用于药物筛选”),在论述题中提出前瞻性观点,展现科研潜力。
- 实验设计与数据分析能力:专业课考试中 “实验设计题” 占比约 30%,需掌握 “变量控制 + 方法选择 + 结果解读” 核心逻辑。例如设计 “药物溶出度测定实验” 时,需明确 “溶出介质(pH 1.2/6.8)”“转速(50/100 rpm)”“取样时间点”,并能分析 “溶出曲线与生物利用度的关联”,体现实验思维。
- 专业英语应用能力:博士阶段需阅读大量英文文献、撰写英文论文,因此英语考试中 “专业文本阅读 + 写作” 能力至关重要。备考时可定期阅读《Pharmaceutical Research》《Analytica Chimica Acta》等期刊中 “药物分析、药理相关论文摘要”,总结 “研究背景 - 方法 - 结果 - 结论” 的表述逻辑,提升专业英语写作的学术性;面试前准备 “英文自我介绍”“研究计划英文概述”,避免口语化表达,使用 “academic vocabulary”(如 “investigate 研究”“demonstrate 证明”“validate 验证”)。