对抗肿瘤药物研发来说，体内药理学平台的技术深度正成为成败的关键基础设施。对于药企而言，要在这竞争白热化的时代胜出，必须选择那些具备技术前瞻性的CRO合作伙伴。这样不仅能得到当前项目的支持，还能共享平台进化带来的红利。爱思益普等领先的CRO公司已经开始行动，它们把20多年积累的模型数据进行结构化处理，给客户提供智能的选型建议。 未来的模式很明确："湿实验加干实验"的融合会成为主流。这个过程是这样的：AI先指导实验设计，CDX或PDX再去验证假设，最后形成一个高效的迭代闭环。人工智能正在彻底改变数据分析的环节，比如用NLP来辅助生成实验报告，提高合规效率。图像识别技术还能自动测量肿瘤体积，相比传统卡尺法要更精准且能减少人为偏差。基于历史CDX实验数据训练机器学习模型，能预测新化合物在特定瘤种中的响应概率，减少盲目实验。 更具革命性的是基因编辑与类器官技术的融合。通过CRISPR在类器官中引入多重突变，然后把它们移植到免疫缺陷小鼠身上，就可以构建出"半人源化"的肿瘤模型。这种模型既保留了患者肿瘤的特征，又具备CDX的可操作性，是精准医疗时代的重要工具。 过去CDX模型虽然应用广泛，但它的局限性越来越明显。细胞系在体外长期培养可能会发生遗传漂变，很难完全复制患者肿瘤的异质性。为了解决这个问题，体内药理学平台正经历技术迭代，朝着更高预测精度和更低成本的方向发展。PDX模型直接把患者的肿瘤组织移植到小鼠体内，保留了间质和干细胞特性，在预测临床响应上有很大优势。 但PDX也有它的缺点：构建周期很长（2到6个月）、成功率波动很大（30%到70%）、成本也非常高昂。这些都限制了它在大规模筛选中的应用。所以现在的行业共识是：先用CDX做初筛，再用PDX来验证。6个CDX模型和20多个AI工具的结合能够给药物研发带来巨大的推动作用。