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细胞层面药效筛选综合解决方案

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  • 细胞层面药效筛选综合解决方案
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  • 2026年03月28日
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      南京博恩生物技术

    • 服务名称

      细胞层面药效筛选综合解决方案

    丰富疾病相关细胞表型,帮助客户把“药效测试”建立在更合理的疾病模型上

    南京博恩生物技术有限公司面向高校、科研院所、医药企业与生物技术企业,提供覆盖 疾病相关细胞造模、2D/3D 药效筛选、共培养体系、类器官模型、器官芯片配套模型、表型 readout 设计与结果分析 的系统化服务。
    我们将细胞层面药效筛选从“拿一个细胞做活性实验”升级为“围绕具体疾病选择更合适体外模型的整体方案”,帮助客户围绕肿瘤、炎症、纤维化、代谢病、神经退行性疾病、心血管疾病、肾病、呼吸系统疾病和肠道炎症等方向建立更清晰的筛选路径。

     


     

    细胞层面药效筛选的关键,不只是“选择一个检测方法”,而是首先要回答:
    这个疾病最适合用什么细胞模型来模拟,药物作用最应该在哪一层 readout 上体现。

    同样是“抗纤维化药物筛选”,肺纤维化、心肌纤维化、肝纤维化和肾纤维化的体外建模逻辑并不相同;同样是“抗肿瘤药物筛选”,单一肿瘤细胞株、肿瘤球体、患者来源类器官、CAF 共培养和免疫共培养模型,回答的问题也不同;同样是“炎症药物评价”,单独巨噬细胞刺激模型、肠上皮屏障模型、肺上皮-免疫共培养模型和免疫器官芯片体系,反映的药效层级也完全不同。

    当前药效筛选模型大致可分为2个层级:

    1.   基础 2D 单细胞模型:适合高通量、低成本、机制初筛。

    2.   共培养 / 条件刺激模型:适合加入炎症、免疫、基质或血管因素。

    近年的综合综述明确认为,这几类模型不是替代关系,而是不同筛选阶段、不同疾病问题和不同药效 readout 的分层工具。

     


     

    服务范围

    1. 疾病相关细胞造模服务

    包括常规细胞株、原代细胞、诱导模型、炎症刺激模型、缺氧模型、纤维化模型、脂代谢异常模型、免疫极化模型、上皮/内皮屏障模型。

    2. 细胞层面药效筛选服务

    包括活力/细胞毒性、增殖、凋亡、细胞死亡、迁移、侵袭、屏障、分泌、极化、脂滴积累、代谢重编程、线粒体功能、ROS、ECM 沉积、纤维化表型、球体生长、类器官药敏等。

    3. 复杂共培养与高级模型服务

    包括肿瘤-CAF 共培养、肿瘤-免疫共培养、上皮-成纤维细胞共培养、肠道/呼吸道屏障-免疫共培养、类器官-免疫共培养、器官芯片和免疫整合型芯片模型。越来越多文献显示,药效在复杂模型中的表现可能与单一 2D 模型显著不同,尤其在肿瘤耐药、纤维化和炎症性疾病中更明显。

    4. 配套检测与结果分析服务

    包括显微成像、流式细胞术、酶标/发光检测、ELISA、多指标联合分析、图像定量、统计分析和后续与动物实验、组织病理及分子实验的衔接设计。

     


     

    服务优势

    1. 不是先做实验,而是先选对疾病模型

    细胞层面药效筛选最常见的问题,不是“不会做检测”,而是“模型建错了”。南京博恩优先围绕疾病本身判断:是该用单一细胞株、原代细胞、iPSC 分化细胞、类器官,还是共培养 / 芯片体系。

    可根据疾病机制设计不同层级的 readout

    例如抗肿瘤药物不一定只看活力;抗纤维化药物不一定只看 α-SMA;抗炎药物也不一定只看 TNF-α。我们会根据疾病方向匹配更合适的 readout 组合。

    3. 支持复杂多细胞互作场景

    在肿瘤、炎症、纤维化、肠病和呼吸系统疾病中,单细胞模型往往不足以反映真实药效。共培养模型能更好地重建微环境。

    4. 适合从课题探索到产品开发的不同阶段

    既适合科研课题中的药效初筛和模型比较,也适合企业在 hit-to-lead、候选药效验证和复杂模型复筛阶段的需求。

     


     

    研究思路

    做细胞层面药效筛选前,建议先回答三个问题:

    1. 疾病的核心病理驱动细胞是谁?

    例如肿瘤可先从肿瘤细胞开始,但如果关心耐药和微环境,就需要加入 CAF、免疫细胞或患者来源类器官;肺纤维化需要考虑肺泡上皮细胞、成纤维细胞和巨噬细胞;心肌纤维化要重点考虑成纤维细胞、心肌细胞和免疫微环境。

    2. 药物作用主要体现在哪类 readout?

    是活力、增殖、凋亡、迁移、屏障、纤维化、炎症分泌、脂滴积累、线粒体功能,还是免疫极化。模型和 readout 必须一起设计。

    3. 是否需要引入微环境因素?

    近年越来越多研究表明,肿瘤、IBD、肺纤维化、心血管纤维化、肾病和免疫疾病中,共培养、微环境和屏障模型 对药效判断很关键。

     


     

    不同疾病的常见细胞造模方式

    1.png

    疾病模型选择逻辑

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    常见药效筛选核心指标选择

    药效筛选不应只看“活不活”。不同疾病、不同模型,需要匹配不同 readout。

    3.png

    平台配套

    4.png

     


     

    服务流程

    客户提供方案 → 方案评估 → 正式报价 → 签订合同 → 支付预付款 → 开展实验 → 提交 PDF 版结果报告 → 支付尾款 → 提交完整报告

    客户提交研究背景、研究目的、疾病方向、候选药物、预期筛选层级及参考文献后,南京博恩将根据项目目标评估:

    • 当前疾病更适合哪一类细胞模型

    • 是否应从 2D 单模型起步,还是直接采用共培养

    • 药效更适合用哪些 readout      表达

    • 是否需要初筛 + 复筛 + 高相关性验证的分层设计

    • 是否需要与动物实验、组织病理或后续机制实验衔接

    项目完成后,可交付 PDF 版结果报告、完整终版报告、原始数据、统计图表、图注说明及整理后的发表级素材。

     


     

    南京博恩生物技术有限公司面向高校、科研院所、医药企业和生物技术企业,提供覆盖 疾病相关细胞造模、2D药效筛选、共培养体系、类器官模型模型、表型 readout 设计与结果分析 的整体细胞层面药效筛选解决方案。
    公司围绕客户的具体疾病方向,从 模型选择、造模策略、筛选 readout、平台匹配到结果交付 进行系统设计,帮助客户把“做一个体外药效实验”升级为更清晰、更可靠、更贴近疾病本身的筛选路线。
    无论是肿瘤、炎症、纤维化、MASLD/NASH、肾病、神经退行性疾病、糖尿病、肠屏障疾病,还是呼吸系统和免疫相关疾病,南京博恩都可围绕细胞层面药效筛选建立高质量、成体系的研究支持方案。

     

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    该产品被引用文献

    Wang D, Prager BC, Gimple RC, Aguilar B, Alizadeh D, Tang H, Lv D, Starr R, Brito A, Wu Q, Kim LJY, Qiu Z, Lin P, Lorenzini MH, Badie B, Forman SJ, Xie Q, Brown CE, Rich JN. CRISPR Screening of CAR T Cells and Cancer Stem Cells Reveals Critical Dependencies for Cell-Based Therapies. Cancer Discov. 2021 May;11(5):1192-1211. doi: 10.1158/2159-8290.CD-20-1243. Epub 2020 Dec 16. PMID: 33328215; PMCID: PMC8406797.
    Liu Z, Cheung HH. Stem Cell-Based Therapies for Parkinson Disease. Int J Mol Sci. 2020 Oct 29;21(21):8060. doi: 10.3390/ijms21218060. PMID: 33137927; PMCID: PMC7663462.
    Gambacurta A, Tullio V, Savini I, Catani MV, Gasperi V. In Vitro Cell-Based MTT and Crystal Violet Assays for Drug Toxicity Screening. Methods Mol Biol. 2025;2834:293-301. doi: 10.1007/978-1-0716-4003-6_14. PMID: 39312171.

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