耐药性已成为全球公共卫生危机，药物组合筛选为延缓耐药进化提供了新思路。传统研发周期长达10年，而通过筛选已知药物的协同组合，可快速开发出“复方”。例如，针对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA），β-内酰胺类（如头孢洛林）与β-内酰胺酶抑制剂（如他唑巴坦）的组合可恢复前者对细菌细胞壁的破坏作用；更前沿的研究发现，将与抑菌肽或金属纳米粒子联用，可通过物理膜破坏与化学靶点抑制的双重机制，明显降低耐药菌的存活率。此外，抗病毒药物组合筛选在中发挥重要作用：瑞德西韦与巴瑞替尼（JAK抑制剂）的联用通过抑制病毒复制和过度炎症反应，将重症患者死亡率降低30%。这些案例表明，药物组合筛选不仅能提升疗效，还可通过多靶点干预压缩耐药菌/病毒的进化空间。药物筛选技能的研讨与使用。小分子化合物库筛选
体内筛选通过构建动物影响或tumor移植模型，更真实地模拟药物在体内的代谢过程及宿主-病原体相互作用。在细菌耐药研究中，小鼠腹膜炎模型是常用体系。例如，将金黄色葡萄球菌接种至小鼠腹腔，随后腹腔注射万古霉素，连续医疗14天后分离肝脏和脾脏中的存活菌株，发现dltABCD基因簇突变导致细胞壁负电荷减少，是万古霉素耐药的重要机制。在tumor耐药领域，患者来源tumor异种移植（PDX）模型因其保留原始tumor的异质性和微环境特征而备受关注。例如，将非小细胞肺ancer患者的tumor组织移植至免疫缺陷小鼠，经奥希替尼医疗8周后，tumor体积缩小50%但后续复发，基因测序显示复发灶中EGFRC797S突变频率从0.1%升至35%，揭示了第三代EGFR-TKI耐药的新机制。中药多糖活性成分筛选药物筛选的定义与效果。
环特生物将高通量筛选与虚拟药物筛选技术有机结合，形成“干湿实验”闭环。其高通量筛选体系包含微量药理模型、自动化操作系统及高灵敏度检测系统，可在短时间内完成数万种化合物的活性测试。例如，在抗血栓药物筛选中，环特利用RaPID系统对因子XIIa（FXIIa）催化结构域进行靶向筛选，成功发现多种选择性抑制剂，其中部分化合物已进入临床前研究阶段。虚拟筛选方面，环特通过分子对接技术预测化合物与靶标的结合能力，结合定量构效关系（QSAR）模型优化先导分子结构。例如，在K-Ras（G12D）突变体抑制剂筛选中，虚拟筛选将候选化合物数量从百万级压缩至千级，明显提升了实验效率。
协同效应评估是药物组合筛选的关键环节，常用方法包括Loewe加和性模型、Bliss单独性模型及Chou-Talalay联合指数（CI）法。其中，CI值是宽泛接受的量化指标：CI<1表示协同作用，CI=1表示相加作用，CI>1表示拮抗作用。例如，在抗耐药菌组合筛选中，若A与B的CI值为0.5，表明两者联用可降低50%的用药剂量仍达到相同疗效，明显减少毒副作用。机制解析则需结合多组学技术（如转录组、蛋白质组及代谢组）与功能实验。例如，通过RNA测序发现，某抗tumor组合可同时下调PI3K/AKT与RAS/MAPK两条促ancer通路，解释其协同抑制tumor增殖的机制；通过CRISPR-Cas9基因编辑技术敲除特定靶点，可验证关键协同分子（如细胞周期蛋白D1）的作用。此外，单细胞测序技术可揭示组合用药对tumor异质性的影响，为精细医疗提供依据。环特生物持续迭代筛选技术，为健康产业提供硬核研发支撑。
药物组合筛选的技术路径主要包括高通量筛选、基于机制的理性设计和计算生物学辅助预测三大方向。高通量筛选通过自动化平台（如微流控芯片、机器人液体处理系统）同时测试数千种药物组合对细胞或模式生物的活性，快速锁定潜在协同对；理性设计则基于疾病分子机制（如信号通路交叉、代谢网络调控），选择作用靶点互补的药物进行组合，例如将EGFR抑制剂与MEK抑制剂联用，阻断肿瘤细胞增殖的多条信号通路；计算生物学方法（如机器学习模型、网络药理学）通过分析药物-靶点-疾病关联数据，预测具有协同潜力的组合，减少实验试错成本。实验设计需严格控制变量，通常采用棋盘滴定法、等效线图法或Bliss单独性模型量化协同效应，并结合统计学分析（如Loewe加和性模型）排除假阳性结果。什么是高通量筛选技能？小分子化合物库筛选
虚拟药物筛选在计算机虚拟环境中进行，节省大量实验成本。小分子化合物库筛选
在药物组合筛选领域，新兴技术不断涌现，为筛选工作带来新的突破，其中机器学习和人工智能算法、微流控技术等应用宽泛且极具潜力。机器学习和人工智能算法凭借强大的数据处理与分析能力，成为药物组合筛选的有力工具。这些算法能够对海量的药物数据、疾病信息以及生物分子数据进行深度挖掘和建模。以深度学习算法为例，它可以对基因表达数据进行分析，通过复杂的神经网络模型，挖掘出与疾病相关的分子特征。科研人员利用这些特征，能够预测哪些药物组合可以调节这些关键分子，从而实现对疾病的有效干预。例如，在针对某种罕见ancer的研究中，通过分析患者的基因表达谱，利用机器学习算法预测出特定的靶向药物与免疫医疗药物的组合，显著提高了对肿瘤细胞的抑制效果 。小分子化合物库筛选
