本书共分为10章。第1章介绍了在快速变化的环境中，药物研发的理化检测需求。第2章以溶解度、渗透性和电荷状态（pka）为基础，定义了基于Fick扩散定律的通量模型，为本书其余部分奠定了基础。第3章涉及电离常数的主题：如何快速、准确地测量pka常数，以及可以使用哪些方法。第4章是关于测量分配系数log P和log D的实验方法。第5章讨论了脂相是由磷脂双层形成的脂质体组成的分配系数这一专题。第6章介绍了溶解度的测量。第7章介绍了PAMPA——一种高通量人工膜渗透性测量方法。第8章考虑使用上皮细胞模型，如Caco-2和MDCK进行渗透性测量。第9章考虑使用内皮细胞培养的细胞模型进行渗透性测量，并试图将这些与管腔渗透性的动物原位脑灌注测量相关联。第10章总结了简单的理化性质近似值。本书语言流畅、内容全面、适用性强，可供制药行业从业者及药学院的师生参考。

亚历克斯·阿夫迪夫（Alex Avdeef）博士是美国药物科学家协会（FAAPS）的会员，也是伦敦国王学院的客座高级研究员。先后在美国Orion Research公司担任研究助理、美国锡拉丘兹大学（Syracuse University）担任化学助理教授、美国加州大学伯克利分校担任博士后研究员、美国帕萨迪纳加州理工学院担任博士后研究员。
他的家人于1898年从俄罗斯移居中国哈尔滨，他本人于1946年出生于哈尔滨，现居住在美国纽约。1973年，Alex Avdeef博士在John P.Fackler, Jr.教授的指导下，获得俄亥俄州克利夫兰的凯斯西储大学（Case Western Reserve University）无机化学博士学位。
40多年来，Alex Avdeef博士一直致力于药物电离常数、溶解度、溶出度和渗透性方面的产学研工作，其在仪器开发方面的产品已应用在Thermo Fisher等仪器公司。他在学术期刊中发表过150余篇技术文章，出版多本专著，拥有6项专利。1989年，在英国与他人共同创建了Sirius分析中心；1996年，与他人共同创立了美国pION公司；2011年，在美国创立了ADME Research公司。

缩略语表
术语表
商业商标
1 引言
1.1 新药研发化合物的筛选犹如大海捞针
1.2 研发方式的转变
1.3 靶向筛选或ADME谁优先
1.4 ADME和多机制筛选
1.5 ADME和药物化学
1.6 ADME中的“吸收”
1.7 不只是一个数字，更是一个多机制
参考文献
2 转运模型
2.1 渗透性-溶解度-电荷状态和pH-分配假设
2.2 胃肠道（GIT）的特性
2.3 pH微环境
2.4 细胞内pH环境
2.5 紧密连接络合物
2.6 辛醇的结构
2.7 生物药剂学分类系统
参考文献
3 pKα测定
3.1 电荷状态与pKα
3.2 pK值测定方法的选择
3.3 使用α玻璃膜pH电极的滴定
3.4 平衡方程与电离常数
3.5 “纯溶剂”的活度标度
3.6 离子强度与Debye-Hückel/Davies方程
3.7 “恒定离子介质”的活度标度
3.8 pKα值的温度依赖性
3.9 电极的校准和标准化
3.10 Bjerrum图：pKα值分析中最有用的图形工具
3.11 共溶剂法测定几乎不溶性物质的pKα值
3.12 其他pKα值测量方法
3.13 pKα值微常数
3.14 pKα值汇编
3.15 pKα值预测程序
3.16 pKα值数据库（25℃和37℃）
附录
参考文献
4 辛醇-水分配
4.1 OVERTON-HANSCH模型
4.2 平衡四分体
4.3 条件常数
4.4 logP数据源
4.5 logD亲脂性曲线
4.6 离子对分配
4.7 微观logP
4.8 logP的测定方法
4.9 Dyrssen双相滴定法测定logP
4.10 logP的离子强度依赖性
4.11 logP的温度依赖性
4.12 研究化合物logP的计算值与测量值
4.13 logD与pH案例研究：普鲁卡因结构类似物
4.14 辛醇-水logPN、log PI和log D7.4的数据库
参考文献
5 脂质体-水分配
5.1 仿生亲脂性
5.2 平衡四元体和表面离子配对（SIP）
5.3 数据来源
5.4 药物分配到双层的位置
5.5 分配热力学：熵驱动还是焓驱动
5.6 低电介质中的静电键和氢键
5.7 水线、H+/OH-电流及氨基酸和肽的渗透性
5.8 制备方法：MLV、SUV、FAT、LUV、ET
5.9 实验方法
5.10 由log POCT预测log PMEM
5.11 通过log PIOCT预测log DMEMMEM、diff log PMEM和log PSPMEM
5.12 亲脂性的3个指标：脂质体、IAM和辛醇
5.13 单点测量log DMEM是错误的
5.14 进入带电脂质体的分配
5.15 带电脂质体和胶束中的PKMEMα变化
5.16 从脂质体分配研究吸收预测
5.17 log PMEM值和log PSIPMEM值的数据库
参考文献
6 溶解度
6.1 这不仅仅是一个数字
6.2 溶解度测量为什么困难
6.3 溶解度-pH曲线的数学模型
6.4 实验方法
6.5 用“Δ-位移”法校正DMSO效应
6.6 案例研究（溶解度-pH曲线）
6.7 检测限———精密度vs.准确度
6.8 数据来源与“可电离药物问题”
6.9 log S0值数据库
参考文献
7 渗透性：PAMPA
7.1 胃肠道渗透性
7.2 渗透性模型的历史发展
7.3 PAMPA的兴起———药物研发早期的有用工具
7.4 PAMPA-HDM、PAMPA-DOPC、PAMPA-DS模型的比较
7.5 模拟生物膜
7.6 渗透性-pH关系和水边界层的缓解作用
7.7 pKFLUXα优化设计（pOD）
7.8 共溶剂PAMPA
7.9 UV检测vs.LC/MS检测
7.10 测定时间点
7.11 缓冲效应
7.12 表观滤器孔隙率
7.13 PAMPA误差：板内和板间重现性
7.14 人体肠道吸收（HIA）与PAMPA
7.15 永久带电化合物的渗透
7.16 两性离子/两性化合物的渗透———组合PAMPA
7.17 制剂的PAMPA：增溶辅料作用
7.18 双漏槽PAMPA log P0、log P6.5M和log P7.4M的数据库
附录
参考文献
8 渗透性：Caco-2/MDCK
8.1 胃肠道的渗透性
8.2 细胞体外渗透性模型
8.3 原位人空肠渗透性（HJP）模型
8.4 Caco-2和MDCK的被动固有渗透率系数比较
8.5 理论（第1阶段）：Caco-2、MDCK和2/4/A1细胞系的细胞旁路渗漏和通道大小差异
8.6 理论（第2阶段）：体外回归方法测定细胞渗透性
8.7 细胞渗透性与pH关系的实例研究
8.8 Caco-2/MDCK直接预测人空肠渗透性
8.9 Caco-2/MDCK数据库及其组合PAMPA预测
参考文献
9 渗透性：血脑屏障
9.1 血脑屏障：药物进入中枢神经系统的关键因素
9.2 血脑屏障
9.3 非细胞BBB模型
9.4 基于体外BBB细胞的模型
9.5 体内BBB模型
9.6 范式转移
9.7 计算机BBB模型
9.8 体外内皮细胞模型的生物物理学分析
9.9 原位脑血流灌注分析
9.10 用于研究BBB被动渗透的PAMPA-BBB组合模型
参考文献
10 总结及一些简要补充