环特生物将类organ技术与药物筛选深度融合，形成覆盖样本库构建、药筛平台建设及技术授权的“2+1”服务体系。其类organ生物样本库涵盖30余种实体tumor模型，包括胃ancer、肺ancer、乳腺ancer等高发ancer种，以及肝、肾、心脏等正常组织类organ，可支持药物安全性评价与疾病模型构建。例如，基于人肝类organ的毒性评价体系，环特成功预测了多种化合物对肝脏的潜在损伤，其预测准确率达85%以上，符合欧洲选择性分析方法评价中心（ECVAM）的“优异”标准。在技术授权方面，环特为药企提供类organ培养、高通量筛选及数据分析的全流程解决方案，助力客户缩短新药研发周期30%以上，降低临床前成本40%。片段药物筛选先找出小片段化合物，再逐步优化成有效药物。蛋白高通量筛选
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。蛋白高通量筛选基于细胞的药物筛选可模拟体内环境，更真实反映药物作用效果。
药物组合筛选面临三大关键挑战：一是组合空间性增长（如100种药物的两两组合达4950种，三三组合达161700种），导致实验成本与周期难以承受；二是药代动力学（PK）与药效动力学（PD）的复杂性，不同药物吸收、分布、代谢及排泄的差异可能削弱体内协同效应；三是临床转化率低，只约10%的体外协同组合能在体内验证有效。针对这些挑战，优化策略包括：1）采用智能算法（如机器学习、深度学习）预测潜在协同组合，缩小实验范围。例如，基于药物化学结构、靶点信息及疾病基因组数据构建预测模型，可优先筛选高概率协同组合；2）开发微流控芯片或器官芯片技术，模拟体内动态环境，实时监测药物组合的PK/PD过程，提高体外-体内相关性；3）建立多阶段筛选流程，先通过高通量细胞实验快速筛选，再利用类organ或动物模型验证，进行临床试验，逐步淘汰无效组合，降低研发风险。
随着中医药产业的快速发展，对原料药材的需求日益增加，如何实现原料药材筛选的可持续发展成为了一个重要课题。一方面，要加强对野生药材资源的保护和合理利用。许多野生药材具有独特的药效和稀缺性，但由于过度采挖，部分野生药材资源已经面临枯竭的危险。因此，需要建立野生药材保护区，制定合理的采挖计划，推广人工种植和野生抚育技术，实现野生药材资源的可持续利用。另一方面，要注重药材种植基地的建设和管理。通过建立规范化的药材种植基地，采用科学的种植技术和管理模式，提高药材的产量和质量。同时，加强与药农的合作，提供技术培训和指导，提高药农的种植水平和质量意识。此外，还可以开展药材的深加工和综合利用研究，提高药材的附加值，减少资源浪费。通过以上措施，实现原料药材筛选的可持续发展，为中医药产业的长期繁荣提供坚实的物质基础。环特生物通过筛选服务挖掘天然产物活性，赋能创新药物研发。
tumor的异质性和进化能力使其对单药医疗极易产生耐药性，而药物组合筛选为影响这一难题提供了关键策略。例如，在非小细胞肺ancer中，EGFR突变患者初始对酪氨酸激酶抑制剂（如奥希替尼）敏感，但多数会在1年内复发；通过组合筛选发现，奥希替尼与MET抑制剂（如卡马替尼）联用可抑制由MET基因扩增介导的旁路启动，将患者无进展生存期延长至18个月以上。此外，免疫医疗与化疗/放疗的组合也源于筛选研究：化疗药物可释放tumor抗原，增强T细胞对免疫检查点抑制剂（如帕博利珠单抗）的响应，使晚期黑色素瘤患者的5年生存率从15%提升至40%。近年来，表观遗传药物（如HDAC抑制剂）与免疫调节剂的组合筛选进一步拓展了tumor医疗边界，通过重塑tumor微环境中的免疫细胞功能，启动“冷tumor”的免疫原性。环特生物的筛选服务涵盖中药复方，推动传统医药创新研发。蛋白高通量筛选
环特生物的药物筛选服务覆盖药效评价，为药企提供多方面数据支撑。蛋白高通量筛选
药剂筛选依赖多种技术平台，其中高通量筛选（HTS）是基础且广泛应用的手段。HTS利用自动化设备（如液体处理机器人、微孔板检测仪）对数万至数百万种化合物进行快速测试，结合荧光、发光或放射性标记技术检测靶点活性。例如，基于荧光偏振（FP）的筛选可实时监测配体与受体的结合，灵敏度高达皮摩尔级。此外，基于细胞的筛选技术（如细胞存活率检测、报告基因分析）能直接评估化合物对活细胞的影响，适用于复杂疾病模型。例如，在神经退行性疾病研究中，可通过检测神经元突触可塑性变化筛选神经保护药物。近年来，表型筛选（PhenotypicScreening）重新受到关注，它不依赖已知靶点，而是通过观察化合物对细胞或生物体的整体效应（如形态改变、功能恢复）发现新机制药物，为传统靶点导向筛选提供了重要补充。蛋白高通量筛选
