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。利用斑马鱼模型评价对细胞色素P450的影响。体外药理实验
然后，研究人员使用定量实时聚合酶链反应(Q-PCR)技术在斑马鱼中验证了六种关键药效学成分的关键靶点。通过盐酸维拉帕米处理，成功建立了受精后（hpf）斑马鱼幼鱼48h的心力衰竭模型。斑马鱼试验表明，AG的抗心力衰竭作用因产区而异。基于UHPLC-QE-Orbitrap-MS的草药代谢组学分析结果表明，人参皂甙Rg3、人参皂甙Rg5、人参皂甙Rg6、苹果酸、奎尼酸、L-精氨基琥珀酸、3-甲基-3-丁烯基-芹糖(1→6)葡萄糖苷、拟人参皂苷F11和番荔枝碱是差异成分，可能是导致疗效变化的原因。药物作用的比较实验利用斑马鱼模型评价老年痴呆防治作用。
药物研究的数字化转型与大数据应用是提升药物研究效率、挖掘药物研究数据价值的关键引擎。杭州环特生物深度推进药物研究数字化建设，构建了基于大数据与云计算的药物研究数字化平台，为小分子药物研究提供智能化数据管理与分析服务。在药物研究中，通过自动化设备实时采集药物研究全流程数据，包括实验条件、模型信息、化合物数据、图像结果、分子检测数据等，建立标准化、结构化的药物研究大数据库；利用AI与大数据分析技术，深度挖掘药物研究数据关联、规律与潜在信息，为药物研究靶点发现、化合物筛选、机制解析、结果预测提供智能决策支持。药物研究数字化平台实现了药物研究数据的高效管理、共享与复用，大幅提升药物研究数据价值与药物研究决策科学性。
原发性肝cancer（Primary Liver Cancer, PLC）是全球cancer相关死亡的第三大原因，包括肝细胞cancer（Hepatocellular Carcinoma, HCC）、肝内胆管cancer（Intrahepatic Cholangiocarcinoma, ICC）及混合型肝细胞-胆管cancer（Combined Hepatocellular-Cholangiocarcinoma, CHC）。内异质性（Intra-tumor Heterogeneity, ITH）被认为是cancer医疗的主要障碍。先前的研究已经揭示了HCC、ICC和CHC中存在相当程度的基因组异质性，反映了具有不同分子特征的多样化细胞群，决定了药物敏感性并可能导致医疗失败。患者来源的类organ（Patient-derived Organoids, PDO）培养已被证明是一种强大的工具，可以用于再现异质性并研究不同cancer类型中的药物敏感性，包括PLC疾病建模和药物筛选。然而，以前的PLC类organ研究受到样本数量的限制，且缺乏多区域样本。因此，建立一个大规模的PLC类organ生物库，对PLC异质性的深入理解和开发新的医疗策略，尤其对个性化医疗和精细医疗至关重要。斑马鱼模型评价半数致死浓度。
药物研究人才是推动药物研究创新的关键要素，高素质、专业化的药物研究团队是药物研究机构持续发展的根本保障。杭州环特生物高度重视药物研究人才队伍建设，汇聚了一批来自分子生物学、药理学、毒理学、生物信息学、AI算法等多领域的前列药物研究人才，构建了国际化、专业化的药物研究团队。团队核心成员拥有数十年药物研究与斑马鱼技术研发经验，主导多项药物研究项目，发表大量高影响力药物研究论文，拥有丰富的药物研究项目管理与申报经验。环特生物通过完善的人才培养体系、激励机制与创新环境，持续提升药物研究团队的专业能力与创新活力，为小分子药物研究提供坚实的人才支撑，确保药物研究技术与服务的国际前列水平。利用斑马鱼模型评价抗PM2.5功效。药物有效性评价报告
斑马鱼模型实验评价细胞凋亡。体外药理实验
基于HE染色，从每个组织样本中收集1-5个区域进行研究，观察证实了类organ与亲代组织间的组织病理学相似。在HCC患者中，多区域来源的类organ和亲本cancer组织都显示HCC标记物（HepPar1/AFP）和ICC标记物（KRT19/EPCAM）；患者来源的类organ异种移植物（PDOX）模型也重现了亲代cancer的组织病理学。通过免疫荧光、免疫组化，证实了类organ与组织的表型异质性。接着，研究团队通过全外显子组测序（WES）、RNA测序（RNA-seq），从体细胞突变（somatic mutations)、拷贝数变异(copy number alterations, CNA)和转录组相似性等多维度，评估类organ生物库重现PLC组织cancer间和cancer内的异质性。结果显示，cancer组织和类organ之间的突变负荷相当，包括TP53，AXIN1和CTNNB1；在cancer组织和类organ之间发现87.5%的cancer相关突变的中位一致性。这表明，类organ的组织病理学特征与亲本cancer相似，而且能表达肝细胞cancer和肝内胆管cancer的标志物（图 1C、D）；通过分析类organ的基因表达谱发现，类organ与亲本cancer之间存在高度的相关性（图 1H）。体外药理实验
