北京药物安全性评价动物模型笼位

动物模型是研究药物联合用药交互作用的理想平台，其能在模拟体内复杂生理环境的基础上，准确捕捉药物间的协同、拮抗或无关效应。以肺炎模型为例，当联合使用β-内酰胺类与喹诺酮类药物时，可通过检测部分抑菌浓度指数（FICI）判断交互作用——FICI≤0.5提示协同，＞4则为拮抗，为药物组合筛选提供量化依据。同时，通过绘制生存曲线观察动物存活时间，计数肺部等部位的菌落数，能直观评估联合方案相比单药是否提升疗效（如降低死亡率等）。更重要的是，动物模型可模拟长期用药场景，研究联合方案对耐药突变的抑制效果：通过连续传代培养监测耐药菌株出现时间，检测耐药基因（如β-内酰胺酶基因）的表达变化，判断联合用药是否延缓耐药性产生。这种从体外药敏实验无法实现的“体内动态观察”，能为临床联合用药筛选提供从“体外抑菌数据”到“体内疗效验证”再到“耐药风险评估”的完整证据链，助力优化联合用药策略，提升疗效。从筛选到验证，模型贯穿药物研发全流程！北京药物安全性评价动物模型笼位

针对生物膜这一临床 “顽疾”，灿辰设计的生物膜相关模型实现了对 “细菌群落 + 胞外基质” 复杂结构的准确还原。以导管相关模型为例，通过在小鼠皮下植入硅胶导管，先接种表皮葡萄球菌诱导生物膜基础结构形成，再侵袭铜绿假单胞菌，完整模拟临床中生物膜 “定植 - 增殖 - 耐药” 的进程。模型评价指标突破传统抑菌效果检测，重点关注药物穿透生物膜的能力（如生物膜厚度变化）、破坏胞外基质的效率（如胞外多糖含量）及杀灭膜内细菌的效果（如导管表面活菌数）。这种从 “物理屏障突破” 到 “活菌消除” 的全链条评估，为 “抗生物膜” 药物研发提供了针对性数据，助力打破生物膜导致的 “药物无效” 困境。广东阴道炎模型动物模型笼位标准化笼具系统为模型动物提供稳定的生存环境。

面对日益严峻的药物耐药难题，南京灿辰依托动物模型业务，针对性打造了一套系统化解决方案。其关键在于准确构建临床高发耐药菌模型，涵盖耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）、碳青霉烯耐药肠杆菌（CRE）等重点耐药菌株——通过筛选临床分离的高耐药性菌株，在动物模型中完整还原真实受侵袭场景下的耐药机制与病理特征，确保实验环境与临床实际高度贴合。在模型应用中，不仅能评估新型药物对耐药菌的直接杀菌效力，还可深入检测药物对耐药突变的抑制能力，同时验证不同药物联合使用的协同作用，为联合用药途径提供依据。这种基于耐药模型的研究体系，从候选药物筛选、药效验证到给药途径优化形成全流程支持，有效缩短药物从研发到解决临床耐药困境的转化周期。该方案既解决耐药难题提供了可靠的实验支撑。

肺炎链球菌中耳炎模型以实验动物（如大鼠、豚鼠）为研究对象，通过鼓膜穿刺技术将肺炎链球菌接种至中耳腔，完整模拟致病菌在中耳腔定植、繁殖，并引发中耳积液、黏膜充血水肿及炎症浸润的病理过程，高度还原儿童中耳炎的临床发病特征。该模型在适应症上专门适配儿童中耳炎及相关上呼吸道药物研发需求，为针对这类人群的药物提供贴合临床的评价载体。模型的数据评价体系聚焦中耳炎关键病理与药效指标：通过计数中耳积液中的细菌数量直接反映杀菌效果；检测听力阈值变化评估药物对听觉功能的影响；结合病理切片测量黏膜增厚程度判断炎症控制效果，多维度衡量药物的中耳穿透能力及炎症改善作用等。实验中选择阿莫西林克拉维酸钾作为对照药，通过对比受试药与对照药在中耳腔的药物浓度、杀菌效率等关键数据，不仅能验证新药的有效性，更可凸显其针对儿童群体的靶向效果（如中耳靶向性更强、局部浓度更高）。该模型的构建充分体现了对儿科深度研究与专业建模能力，为儿童中耳炎药物的研发提供可靠实验支撑。模型的病原菌载量动态变化能反映药物起效速度吗？

南京灿辰依托定制化动物模型的研发优势，为药物研发提供高度适配的个性化解决方案，满足药企在创新研发中的多样化需求。针对药企的特殊作用靶点、创新剂型药物（如吸入制剂、靶向递送系统等），其通过定制化开发专属模型，突破传统通用模型的应用局限。例如，针对吸入药物，专门构建雾化给药专属肺部模型，借助精密雾化装置控制药物在肺部的沉积量与分布范围，同时同步模拟受侵袭进程，确保药效评价贴合呼吸道局部给药的实际场景；针对靶向制剂，则设计复合模型，既验证药物对侵袭部位的靶向递送效率，又评估其疗效与靶向性的协同作用。这种定制化模型深度适配创新药物的研发逻辑，从给药途径到疗效验证均与药物特性匹配，有效降低研发试错成本，助力客户在药物研发的创新赛道上抢占先机，加速推动新型药物从实验室向临床应用的转化。
动物模型能否预测药物在临床中的不良反应风险？南京药物安全性评价动物模型洁净等级

药物的 PK/PD 参数能否通过动物模型准确测算？北京药物安全性评价动物模型笼位

灿辰以数据积累推动动物模型持续进化，形成 “实验数据→洞察提炼→模型优化” 的良性循环。通过长期运营，积累了海量模型数据（如不同模型的 PK/PD 参数、耐药菌株响应特征），借助机器学习分析数据关联 —— 例如挖掘 “给药剂量 - 药效曲线” 区间，建立 “模型数据 - 临床疗效” 的预测方程。基于这些洞察，团队不断优化模型参数：如调整肺炎模型的细菌接种量；拓展极端环境模型（如低温应激下的模型），覆盖更多临床场景。这种数据驱动的迭代，让模型始终与研发趋势同步，为客户提供前瞻性的实验支持。北京药物安全性评价动物模型笼位