o**s
发帖数: 891 | 1 是有趣的工作吗？pros and cons？ what is the most challenge thing in your
work？ |
c********g
发帖数: 1106 | 2 挺有意思的工作。
cons: 难度非常大。难的不是技术， 而是向队伍销售基于你的技术的建议。很容易被
队伍边缘化。performance很难出彩。
pros：能学到不少东西，尤其是大局观。要在药物R&D发展的话，从长远看，这段经历
对于以后无论在discovery 还是development都很有帮助。 |
o**s
发帖数: 891 | 3 这样的啊， 听上去还不错。 我不过我指的是 pkpd lab research, 不是 pkpk
modeling 啊
你们觉不觉的整个制药界的analytical 这一块以后会被CRO完全取代啊？
【在 c********g 的大作中提到】
: 挺有意思的工作。
: cons: 难度非常大。难的不是技术， 而是向队伍销售基于你的技术的建议。很容易被
: 队伍边缘化。performance很难出彩。
: pros：能学到不少东西，尤其是大局观。要在药物R&D发展的话，从长远看，这段经历
: 对于以后无论在discovery 还是development都很有帮助。
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f****6
发帖数: 4472 | 4 pkpd lab research不就是ADME么？会大分子ADME当然容易找工作了，只会小分子很难
很难。
小分子bioanalytical现在人人都会做，CRO是完全能胜任的。会大分子bioanalytical
的人不多，相对来说会比较好找工作，不过5-10年后也就和现在小分子没啥区别了。以
后大公司应该只保留method development，剩下的样品分析都去CRO吧。
做bioanalytical最大的劣势是这个东西不是制药的核心，而且太supportive了，温水
煮青蛙时间长了只懂produce data但是不懂interpret data（比如PK的data）。现在质
谱都这么普及了，只会质谱是不行的，当然只懂皮毛也是不行的。
【在 o**s 的大作中提到】
: 这样的啊， 听上去还不错。 我不过我指的是 pkpd lab research, 不是 pkpk
: modeling 啊
: 你们觉不觉的整个制药界的analytical 这一块以后会被CRO完全取代啊？
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f********e
发帖数: 2194 | 5 说得很有道理
bioanalytical
【在 f****6 的大作中提到】
: pkpd lab research不就是ADME么？会大分子ADME当然容易找工作了，只会小分子很难
: 很难。
: 小分子bioanalytical现在人人都会做，CRO是完全能胜任的。会大分子bioanalytical
: 的人不多，相对来说会比较好找工作，不过5-10年后也就和现在小分子没啥区别了。以
: 后大公司应该只保留method development，剩下的样品分析都去CRO吧。
: 做bioanalytical最大的劣势是这个东西不是制药的核心，而且太supportive了，温水
: 煮青蛙时间长了只懂produce data但是不懂interpret data（比如PK的data）。现在质
: 谱都这么普及了，只会质谱是不行的，当然只懂皮毛也是不行的。
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g*******7
发帖数: 21 | 6 PKPD lab research如果指的是研究CYP enzymes或者drug transporters的话并不好找
，很多职位并不需要phd。analytical目前是会biological mass spec的吃香。小分子
PKPD modeling目前还行，但现在这类职位都prefer会
大分子modeling的。如果会一些modeling又有吸收代谢之类assay的经验，应该比较好。 |
o**s
发帖数: 891 | 7 多谢各位的积极发言。我觉得老是做lab work，时间久了没前途啊，不管是大分子还是
小分子。所以有机会学一点modeling。那个是不是需要去学学统计啊？
其实我觉得有机会介入做CMC挺好的，又不用做实验。以分析的背景做CMC也会挺有帮助
的。不论是在大公司，还是小公司，或者consultant都可以。 |
f****6
发帖数: 4472 | 8 大部分in vitro/in situ assay都有很多assumptions，假如你没亲自做过这些assay就
直接拿现成的data做model，再根据你的model下结论，你觉得这样好吗？会不会做出错
误的结论？楼上上glsmfz727也说咯~
做modeling肯定要有较好的统计和programming的基础啦，比如能熟练使用R，MATLAB，
NONMEM，WinNonlin。这些东西你都要会，不过我觉得这些东西都是工具和手段，更重
要的是要对physiology
, pharmacology, action mechanism以及molecule本身了解透彻。大分子的ADME,
action mechanism以及molecule本身都和小分子完全不同，所以才需要这方面的人才嘛。
PKPD我觉得算是现在最好的一个方向了吧，visibility特别高（因为你要代表整个DMPK
组，还要你来做决定），升值加薪快，跳槽也容易。而且FDA也越来越越接受Modeling
了，你要是有相关的filing的经验，那你无敌了~国内这方面还是空白，以后回国应该
也能吃香喝辣：）
随便侃侃，别当真，hoho
【在 o**s 的大作中提到】
: 多谢各位的积极发言。我觉得老是做lab work，时间久了没前途啊，不管是大分子还是
: 小分子。所以有机会学一点modeling。那个是不是需要去学学统计啊？
: 其实我觉得有机会介入做CMC挺好的，又不用做实验。以分析的背景做CMC也会挺有帮助
: 的。不论是在大公司，还是小公司，或者consultant都可以。
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g*******7
发帖数: 21 | 9 同意楼上说法。综合来看，quantitative skills很重要，只接触分子实验的职位一般
都不需要phd。但就pk
/pd来讲，你相比biostatistitian和computational biologist具备的优势就在于你懂
生化、生理、分子药理这些东西，所以能够建立有生理学意义的model，并且具有
interpret data的能力。传统的compartmental analysis其实就是curve fitting，以
后这类工作八成也会被biostatistitian取代。大分子pbpk以及所谓的mechanistic pk/
pd model都需要对生理药理的理解，所以应该是pk/pd modeling的一大发展方向。当然
，machine learning迟早要融入pk/pd的。所以在pk/pd领域成功也不容易，要懂很多领
域的东
西。 |
o**s
发帖数: 891 | 10 你们说的都对。 大家能从长远的角度一起讨论一下制药分析领域的发展变化挺好的。
工作上能有一点前瞻性肯定是有益处的。 就算有了发展方向， 我感觉关键还是把握实
际工作中的机会。 工作中有机会学习接触到不同领域的内容才有可能发展啊。 有些公
司的结构里lab scientist很难发展出 out of lab skills，特别是一些大公司里。中
小型公司也许能学习的空间还多些。如何在自己的职位上，能为自己创造一些发展的机
会也是个关键问题。没有实际的经验， 像跨点领域跳槽根本很难啊。 |
o**s
发帖数: 891 | 11 你们说的都对。 大家能从长远的角度一起讨论一下制药分析领域的发展变化挺好的。
工作上能有一点前瞻性肯定是有益处的。 就算有了发展方向， 我感觉关键还是把握实
际工作中的机会。 工作中有机会学习接触到不同领域的内容才有可能发展啊。 有些公
司的结构里lab scientist很难发展出 out of lab skills，特别是一些大公司里。中
小型公司也许能学习的空间还多些。如何在自己的职位上，能为自己创造一些发展的机
会也是个关键问题。没有实际的经验， 像跨点领域跳槽根本很难啊。 |
