药物研究中的精细医疗与个性化药物研发是药物研究的未来发展方向，针对患者个体差异开发精细靶向药物，是提升药物研究临床疗效的关键。杭州环特生物依托斑马鱼药物研究平台，积极布局精细医疗药物研究领域，为个性化小分子药物研究提供创新解决方案。在药物研究中，利用基因编辑技术构建携带特定疾病基因突变的斑马鱼药物研究模型，模拟不同患者的遗传背景与疾病特征；针对不同基因型患者，开展小分子药物的个性化筛选、药效评价与安全性研究，精细匹配适药物与剂量。斑马鱼药物研究模型可实现高通量个性化药物筛选，为精细医疗药物研究提供高效、低成本的体内研究工具，推动药物研究从“一刀切”向“精细个性化”跨越。药物如何进行正确分类？药物实验方法
研究人员对32名肝cancer患者的多区域类organ进行了基因组分析，发现明显的基因组异质性。研究人员发现，包括P1、P4、P6和P23在内的一个亚组患者在多区域样本中cancer突变负荷（TMB）存在明显差异；不同区域的cancer样本在基因突变和拷贝数变化方面存在差异（图2A）；一些与肝cancer相关的基因在不同区域的表达存在差异（图2F）。为了验证基因组和相关转录组的异质性是否可能导致药物敏感性的异质性，研究人员用79例患者的、255例PDOs研究了PLC前列药物索拉非尼（sorafenib）和乐伐替尼（lenvatinib）靶基因的表达，结果显示，一些患者（如P6和P32），在来自不同区域类organ中的靶基因表达存在很大差异，这表明可能存在cancer内药物反应的异质性。生物制药的安全性评价斑马鱼模型实验评价细胞凋亡。
随着分子生物学技术的不断发展，其在药品机理研究中发挥着越来越重要的作用。基因编辑技术如CRISPR-Cas9的出现，使科研人员能够精细地对细胞或动物模型的基因进行敲除、插入或修改，从而研究特定基因与药物作用之间的关系。例如，通过敲除细胞中的某个基因，观察药物对细胞功能的影响是否改变，以此确定该基因是否为药物作用的靶点或相关调控基因。蛋白质组学技术则可多方面分析药物作用后细胞内蛋白质的变化情况，通过质谱技术鉴定蛋白质的种类、修饰状态及表达量变化，帮助发现药物作用的新靶点和潜在机制。此外，荧光标记技术能够实时追踪药物在细胞内的运输路径、与靶点的结合过程，直观地展现药物发挥作用的动态过程。这些分子生物学技术从基因和蛋白质水平深入解析药物作用机理，极大地推动了药品机理研究的发展，为创新药物研发提供了有力的技术支撑。
未来，中药研究将向精细化、国际化方向发展。人工智能（AI）技术可加速活性成分筛选和机制研究，例如通过深度学习预测中药与靶点的结合亲和力，减少实验次数。此外，类organ和器官芯片技术将提升中药药效评价的精细度，如基于患者来源的肝类organ测试中药的肝毒性。然而，中药研究仍面临挑战，如成分复杂导致作用机制难以阐明、传统经验与现代科学语言存在鸿沟等。解决策略包括加强多学科交叉合作（如化学、生物学、临床医学），建立国际认可的中药研究标准，以及推动中药经典名方的二次开发。随着技术的进步，中药有望在全球健康领域发挥更大作用，成为连接传统与现代医学的桥梁。斑马鱼模型评价胃肠道毒性。
人工智能（AI）正深刻改变药物筛选的逻辑。深度学习模型可处理海量生物医学数据，从基因组、蛋白质结构到临床病例，挖掘传统方法难以发现的模式。例如，AlphaFold2预测的蛋白质结构数据库（AlphaFoldDB）已覆盖超2亿种蛋白，为基于结构的药物设计（SBDD）提供精细靶点模型。生成式AI（如DiffusionModel）则能直接生成具有特定药效团的分子结构，英国BenevolentAI公司利用其平台，在6个月内发现针对肌萎缩侧索硬化症（ALS）的潜在药物分子，较传统方法提速5倍。此外，强化学习算法可模拟化合物优化过程，自动调整分子骨架、官能团，生成“类药物的性”更高的候选物。AI与高通量筛选的结合，使药物发现从“大海捞针”转向“精细制导”，据统计，AI辅助筛选使先导化合物发现成功率提升3倍。利用斑马鱼模型评价抗PM2.5功效。中药药效物质研究方法
斑马鱼评价炎症反应作用。药物实验方法
研究人员在116名患者的376种类organ中筛选出7种PLC相关药物，包括前列药物乐伐替尼（lenvatinib）和索拉非尼（sorafenib），二线药物瑞格拉非尼（reorafenib）和阿帕替尼（apatinib），anti-VEGFR抗体贝伐单抗（bevacizumab），以及靶向具有可操作突变的ICC药物，包括佩米替尼（pemigatinib，靶向含FGFR2融合/重排的胆管cancer）和艾伏尼布 （ivosidenib，靶向IDH1突变的化疗难治性胆管cancer）。结果显示，7种筛选药物的IC50和AUC值之间存在很强的相关性。接着，研究人员基于类organ药物敏感性结果与相应临床反应进行比较，发现临床反应支持使用类organ的乐伐替尼（lenvatinib）敏感性结果，与索拉非尼（sorafenib）、阿帕替尼（apatinib）的类似比较，也证实了类organ药物筛选的预测价值。药物实验方法
