药学XX医药企业药品研发实习生实习报告

药学XX医药企业药品研发实习生实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月22日，我在XX医药企业担任药品研发实习生，负责协助项目组完成临床前药物筛选实验。核心工作成果包括完成120份化合物活性测试报告，其中35份通过初步筛选进入下一阶段研究。通过应用高效液相色谱（HPLC）和酶联免疫吸附试验（ELISA）技术，精确测定药物代谢速率，日均处理样本量达50份，数据准确率99.2%。在实习中，我掌握了药物研发全流程中的数据统计分析方法，并运用Python脚本自动化整理实验数据，提高了团队工作效率20%。此外，通过参与跨部门协作，熟悉了药物研发的合规性要求及实验记录规范，为后续科研工作积累了可复用的方法论。

二、实习内容及过程

1.实习目的

希望通过这次实习了解药品研发的实际操作流程，把在学校学的药理学和药物分析知识用起来，看看自己到底喜不喜欢这行，顺便积累点真本事。

2.实习单位简介

我在的那个公司是做创新药研发的，主要搞小分子靶向药，团队氛围挺卷但挺专业，各种实验设备都挺新，从高通量筛选到临床前研究都有覆盖。

3.实习内容与过程

前两周跟着导师熟悉实验室规章制度，然后开始上手具体工作。6月10号到6月25号，我参与了一个抗癌药的临床前药代动力学研究项目。主要是帮团队处理大鼠血浆样本，用LCMS/MS（液相色谱串联质谱）测药物浓度。每天要处理大概30只大鼠的样本，做样品前处理、上机分析，最后用非房室模型拟合药代动力学参数。期间还负责整理实验数据，用Excel和GraphPadPrism做数据统计和作图。印象最深的是7月5号那次实验事故，有批样品因为保存不当降解了，当时特别慌，赶紧把剩余样品用液氮速冻处理，最后数据还能用，但效率确实受影响。

4.实习成果与收获

完成了35份化合物活性测试报告，其中12个通过IC50筛选进入代谢研究阶段。我自己写的药代动力学报告被导师夸过，AUC和半衰期计算误差控制在5%以内。最大的收获是学会用Python写脚本自动整理Excel数据，之前手动整理一张表要2小时，现在15分钟搞定，团队后来都让我帮忙优化了流程。还接触到了临床前研究的GCP规范，知道怎么规范记录实验日志，这点对我帮助特别大。

5.问题与建议

实习中遇到的最大问题是实验进度安排太赶，有时候下午的实验结果要当晚整理完，加班是常态。另外，公司对新员工的培训机制有点弱，比如第一次用LCMS/MS的时候，没人系统讲过方法原理，全靠摸索。我觉得可以搞个新人实验手册，把关键仪器操作和数据处理步骤写清楚，这样效率能高不少。还有就是岗位匹配度问题，我被分配的任务偏基础，希望能接触更多药物设计相关的活儿。建议公司搞个轮岗计划，让实习生能多了解研发链条上下游。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这8周实习就像把书本知识装进去了，以前觉得药代动力学就是套公式，现在明白AUC和半衰期怎么影响临床用药选择，7月5号那批差点报废的样品让我真切感受到实验条件控制有多重要。每天处理50份样本，误差控制在5%以内，这让我对科研的严谨性有了敬畏心。回看实习日志，从6月5号第一次独立操作LCMS/MS到8月22号能写完整的PK报告，成长是看得见的。导师常说“数据不会骗人”，现在深有体会，那些熬夜整理的表格，都是未来研究的底气。

2.职业规划联结

实习前想做临床药学，但这次接触药物设计让我改了主意。7月12号参与的那个新靶点筛选会，听到研究员讨论先导化合物优化策略，感觉比单纯看文献有意思。现在打算下学期补做分子建模课程，顺便考个SDA药代动力学资格证，希望能往药物开发方向发展。最庆幸的是，实习期间主动帮团队优化了数据整理脚本，结果被几个老员工要去做培训，这种被需要的成就感，比期末考90分还提气。

3.行业趋势展望

公司现在都在搞AI辅助药物设计，我实习期间看到他们用的分子对接软件就是最近大火的某种算法改进版。有个项目用深度学习预测ADME特性，结果比传统方法快了3倍，这让我意识到，以后不做点交叉学科的东西可能真会被淘汰。虽然实习没直接参与这些高科技环节，但整理的那些化合物数据库，说不定哪天就能帮上忙。行业变化太快，现在只能把基础打牢，比如这次实习练就的实验记录规范，以后做任何研究都离不了。

4.心态转变与未来行动

最明显的改变是抗压能力，6月20号同时有3个实验要收尾，硬是靠咖啡续命搞定了。现在想想都觉得后怕，但确实锻炼了时间管理。实习最后那周，导师跟我说“药学人得有坐得住的耐心”，虽然有点鸡汤，但记到现在。接下来打算把实习写的那些错误案例整理成笔记，尤其是代谢动力学那部分，本来觉得枯燥，现在发现里面门道特别多。下个假期想去隔壁做药企实习，争取能接触点临床前安全性评价，毕竟这次没机会做那个小鼠毒理实验，挺遗憾的。

四、致谢

1.

感谢在XX医药企业实习期间给予指导的导师，特别是在药代动力学实验设计上的耐心讲解，让我掌握了非房室模型拟合的关键点。

2.

感谢实验室的同事们，特别是负责仪器维护的李工，帮我解决了好几次LCMS/MS故障，还有王研究员分享的化合物筛选经验，这些都挺实用的。

3.

感谢学校的张