藥物組合篩選是現代醫學突破單藥醫療局限性的關鍵策略，其主要目標在于通過協同作用增強療效、降低毒性或克服耐藥性。傳統單藥醫療常因靶點單一、易引發補償機制或耐藥突變而效果受限，而藥物組合可通過多靶點干預、阻斷信號通路交叉點或調節微環境等方式實現“1+1>2”的協同效應。例如，在抗tumor領域，化療藥物與免疫檢查點抑制劑的聯用可同時殺傷tumor細胞并開啟免疫系統，明顯延長患者生存期；在抗影響的醫療中，生物膜破壞劑的組合可穿透細菌保護屏障，提高藥物滲透物組合篩選的必要性還體現在個體化醫療需求上——不同患者的基因型、代謝特征及疾病分期差異要求醫療方案準確匹配，而組合用藥可通過靈活調整藥物種類與劑量實現個性化醫療。其目標是優化醫療窗口（療效與毒性的平衡），提升臨床療愈率，同時降低醫療成本與社會負擔。高通量篩選是一種試驗室內對很多化合物進行生物活性的篩選辦法。高內涵藥物篩選

隨著科技發展，現代技術為原料藥材篩選注入新活力，明顯提升了篩選的精細性和效率。光譜分析技術中，紅外光譜、近紅外光譜可快速檢測藥材中的化學成分，通過與標準圖譜比對，鑒別藥材真偽；拉曼光譜能無損檢測藥材中微量成分和雜質。色譜技術如高效液相色譜（HPLC）、氣相色譜（GC），可精確分離和定量藥材中的活性成分，為藥材質量評價提供數據支撐。例如，采用HPLC測定三七中人參皂苷Rg1、Rb1等成分含量，作為評價三七質量的重要指標。此外，DNA條形碼技術通過分析藥材特定基因片段，能夠準確鑒別物種，有效解決同名異物、易混淆藥材的鑒別難題。分子生物學技術還可用于檢測藥材中的農藥殘留、重金屬及微生物污染，多方位保障藥材質量安全，推動原料藥材篩選向標準化、智能化方向發展。耐藥全庫篩選這個高通量篩選天然產品庫不要錯失——陶術化合物庫！

耐藥性已成為全球公共衛生危機，藥物組合篩選為延緩耐藥進化提供了新思路。傳統研發周期長達10年，而通過篩選已知藥物的協同組合，可快速開發出“復方”。例如，針對耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（MRSA），β-內酰胺類（如頭孢洛林）與β-內酰胺酶抑制劑（如他唑巴坦）的組合可恢復前者對細菌細胞壁的破壞作用；更前沿的研究發現，將與抑菌肽或金屬納米粒子聯用，可通過物理膜破壞與化學靶點抑制的雙重機制，明顯降低耐藥菌的存活率。此外，抗病毒藥物組合篩選在中發揮重要作用：瑞德西韋與巴瑞替尼（JAK抑制劑）的聯用通過抑制病毒復制和過度炎癥反應，將重癥患者死亡率降低30%。這些案例表明，藥物組合篩選不僅能提升療效，還可通過多靶點干預壓縮耐藥菌/病毒的進化空間。

在大規模挑選中發現的候選藥物往往會在臨床試驗中遭遇失敗，其間Ⅱ期臨床試驗更是新藥研制中的一道難關。只有大約1/100的候選藥物能順利走完新藥研制之路，如此低的成功率也促進藥物開發者重新考慮其挑選方法。高通量挑選特色及應用上個世紀80年代，科研人員開發出了高通量挑選（highthroughputscreening），這是一種能對大量化合物樣品進行藥理活性點評剖析的技能。在過去的幾十年里，高通量挑選曾在新藥的研制中發揮了重要的作用。用于高通量試驗篩選的化合物庫有哪些？

藥物組合篩選將朝著個性化、智能化和多組學整合的方向發展。個性化醫療要求根據患者的個體基因特征、疾病狀態等，篩選出適合的藥物組合，實現精細醫療。隨著基因測序技術的普及和成本降低，獲取患者個體的基因信息變得更加容易，結合生物信息學分析，能夠為患者量身定制藥物組合方案。智能化篩選將進一步依賴人工智能和機器學習技術，通過不斷優化算法和模型，提高藥物組合預測的準確性和效率。同時，多組學整合，即整合基因組學、轉錄組學、蛋白質組學和代謝組學等數據，多方面解析疾病的分子機制和藥物作用靶點，有助于發現更多潛在的藥物組合靶點和協同作用機制。此外，藥物組合篩選還將更加注重臨床轉化，加強基礎研究與臨床試驗的緊密結合，縮短藥物研發周期，使更多有效的藥物組合能夠更快地應用于臨床，為患者帶來新的醫療希望。高通量藥物篩選的意義及其在我國的發展趨勢。生物藥篩選方法

高通量挑選技能因其微量、快速、活絡、高效等特色，已經逐漸成為加速藥物聯合醫治研討的有力東西。高內涵藥物篩選

藥物組合篩選的技術路徑主要包括高通量篩選、基于機制的理性設計和計算生物學輔助預測三大方向。高通量篩選通過自動化平臺（如微流控芯片、機器人液體處理系統）同時測試數千種藥物組合對細胞或模式生物的活性，快速鎖定潛在協同對；理性設計則基于疾病分子機制（如信號通路交叉、代謝網絡調控），選擇作用靶點互補的藥物進行組合，例如將EGFR抑制劑與MEK抑制劑聯用，阻斷腫瘤細胞增殖的多條信號通路；計算生物學方法（如機器學習模型、網絡藥理學）通過分析藥物-靶點-疾病關聯數據，預測具有協同潛力的組合，減少實驗試錯成本。實驗設計需嚴格控制變量，通常采用棋盤滴定法、等效線圖法或Bliss單獨性模型量化協同效應，并結合統計學分析（如Loewe加和性模型）排除假陽性結果。高內涵藥物篩選