基因编辑技术解析中药多靶点活性成分筛选策略

基因编辑技术解析中药多靶点活性成分筛选策略演讲人01基因编辑技术解析中药多靶点活性成分筛选策略02引言：中药多靶点的时代命题与基因编辑的技术机遇03基因编辑技术解析中药多靶点的作用逻辑与技术基础04基于基因编辑的中药多靶点活性成分筛选策略框架05实践案例：以“黄芪-免疫调节”为例的策略验证06挑战与未来展望：从技术突破到临床转化07结论：基因编辑赋能中药多靶点活性成分筛选的范式革新目录01基因编辑技术解析中药多靶点活性成分筛选策略02引言：中药多靶点的时代命题与基因编辑的技术机遇引言：中药多靶点的时代命题与基因编辑的技术机遇作为一名长期从事中药现代化研究的科研工作者，我始终认为中药的核心优势在于其“多成分、多靶点、多通路”的整体调节特性。在临床实践中，无论是复方中药还是单味药材，其疗效往往并非作用于单一靶点，而是通过调控多个关键节点，恢复机体失衡的生理状态。这种“整体观”既是中医理论的精髓，也是中药区别于化学药物的根本特征。然而，长期以来，中药活性成分的筛选却面临着“成分复杂、靶点不清、机制不明”的困境——传统方法如网络药理学、血清药理学等，虽能构建“成分-靶点-疾病”的关联网络，却难以直接证明成分与靶点的特异性相互作用，更无法动态解析多靶点间的协同调控机制。近年来，基因编辑技术的突破为这一难题提供了全新的解决路径。以CRISPR-Cas9为代表的基因编辑工具，如同为中药研究装上了“精准导航系统”，使我们能够在细胞甚至个体水平上，对特定靶点进行定向敲除、敲入或修饰，引言：中药多靶点的时代命题与基因编辑的技术机遇从而直接观察中药活性成分对靶点功能的影响，进而解析其多靶点协同作用的内在逻辑。这种从“间接关联”到“直接作用”的范式转变，不仅突破了传统筛选方法的瓶颈，更推动中药活性成分研究从“经验总结”向“精准解析”跨越。本文将结合行业实践，系统阐述基因编辑技术在中药多靶点活性成分筛选中的核心策略、技术逻辑与应用前景，以期为中药现代化研究提供新的思路与方法论参考。03基因编辑技术解析中药多靶点的作用逻辑与技术基础1基因编辑技术的核心原理与工具演进基因编辑技术是一类能够对生物体基因组特定DNA片段进行精准修饰的分子工具，其核心在于通过设计特异性核酸酶，在基因组靶位点产生DNA双链断裂（DSB），随后通过细胞内源修复机制（非同源末端连接NHEJ或同源重组HR）实现基因敲除、敲入或点突变。近年来，基因编辑技术经历了从“锌指核酸酶（ZFNs）”到“类转录激活因子效应物核酸酶（TALENs）”，再到“CRISPR-Cas9”的迭代升级，其中CRISPR-Cas9系统因设计简单、效率高、成本低等优势，已成为当前基因编辑的主流工具。值得注意的是，随着研究的深入，CRISPR-Cas9技术不断衍生出新的变体，如碱基编辑器（BaseEditor）可实现单碱基的精准替换，无需DSB和供体模板；先导编辑（PrimeEditing）则可实现任意位点的精准插入、删除和替换，1基因编辑技术的核心原理与工具演进且脱靶效应更低。这些技术进步为中药多靶点研究提供了更精细的“基因手术刀”——例如，在研究某个中药成分是否通过调控某单核苷酸多态性（SNP）位点影响靶点功能时，碱基编辑器可直接在细胞模型中模拟或修复该SNP，避免传统基因敲除可能的功能补偿效应。2基因编辑在靶点明确性中的独特优势传统中药活性成分筛选常采用“活性导向分离”策略，即通过体外活性实验（如酶抑制、细胞增殖）追踪分离活性成分，再通过分子对接、数据库预测推测靶点。这种方法存在两大局限：一是“假阳性”风险高，某些成分可能通过间接途径影响活性（如改变细胞膜通透性），而非直接作用于靶点；二是“靶点模糊”，同一成分可能结合多个靶点，而传统方法难以区分主次靶点及其协同关系。基因编辑技术的核心优势在于其“靶点特异性”和“因果关系验证”。例如，通过CRISPR-Cas9敲除候选靶点基因，若中药成分的活性消失，则可直接证明该靶点是成分发挥作用的“必要条件”；若通过CRISPR激活（CRISPRa）或抑制（CRISPRi）靶点表达，观察到成分活性与靶点表达量呈正相关，则可进一步确认其“充分性”。这种“敲除-验证”“激活-验证”的逻辑，能够直接建立成分与靶点的因果关系，彻底摆脱传统方法对“间接关联”的依赖。2基因编辑在靶点明确性中的独特优势2.3从“间接关联”到“直接作用”：基因编辑重构中药成分-靶点研究逻辑在传统研究中，中药活性成分与靶点的关系往往是通过“成分-疾病-靶点”的间接网络推测的，例如基于“成分结构相似性”或“疾病相关基因”进行预测，缺乏直接实验证据。而基因编辑技术则构建了“靶点-细胞表型-成分活性”的直接验证路径：首先通过基因编辑构建特定靶点缺陷的细胞模型，然后用中药成分处理，观察细胞表型（如凋亡、增殖、炎症因子分泌）的变化，从而明确该靶点在成分作用中的地位。这一逻辑重构对中药多靶点研究尤为重要。中药复方常含数十种成分，传统方法难以区分哪些成分作用于哪些靶点，以及靶点间的协同关系。而基因编辑技术可通过“多靶点组合敲除”策略，逐步解析不同靶点在成分作用中的贡献——例如，先敲除靶点A，观察成分活性是否下降；再同时敲除靶点A和B，观察活性是否进一步降低，从而判断靶点A与B是否存在协同作用。这种“逐步剥离”的思路，为解析中药多靶点协同机制提供了可能。04基于基因编辑的中药多靶点活性成分筛选策略框架1阶段一：多靶点候选库的整合构建中药多靶点活性成分筛选的第一步是建立“候选靶点库”，即根据中药的传统功效、现代药理学研究及疾病网络，筛选出可能与中药作用相关的靶点集合。这一过程并非简单的“数据库堆砌”，而是需要结合中医理论与现代分子生物学知识，进行多维度整合。1阶段一：多靶点候选库的整合构建1.1基于中药传统功效的靶点挖掘中医理论强调“药有五味，各归所经”，中药的功效与其归经、性味密切相关。例如，黄芪“补气升阳”，传统认为与脾、肺、经气相关，现代研究则发现其调节免疫、代谢等功能，因此可从“脾虚证”“肺气虚证”相关的疾病（如免疫功能低下、代谢综合征）中挖掘核心靶点。具体方法包括：-文献挖掘：系统整理历代医籍中关于该中药功效的描述，结合现代临床研究，提取“适应症-证候-靶点”的关联信息；-归经理论映射：根据中药归经，选取对应脏腑的核心生理功能（如“脾主运化”对应消化、代谢功能），筛选功能相关的关键靶点（如胰岛素受体INSR、葡萄糖转运蛋白GLUT4）。1阶段一：多靶点候选库的整合构建1.2基于现代组学的靶点补充随着高通量技术的发展，转录组、蛋白组、代谢组等组学数据为中药靶点挖掘提供了新的维度。例如，通过比较中药处理前后细胞或组织的转录组差异，可筛选出差异表达的基因作为候选靶点；通过代谢组学分析，可发现中药调控的关键代谢通路（如糖酵解、TCA循环），进而锁定通路中的关键酶作为靶点。在研究中，我们曾对“丹参酮IIA”的心肌保护作用进行组学分析：通过RNA-seq发现丹参酮IIA处理后的心肌细胞中，HIF-1信号通路的多个基因（如HIF1A、VEGFA）表达显著上调，提示该通路可能是其作用靶点；进一步通过蛋白组学验证，确认VEGFA蛋白表达量升高，从而将其纳入候选靶点库。1阶段一：多靶点候选库的整合构建1.3基于疾病网络的靶点优化中药常用于治疗复杂疾病（如肿瘤、糖尿病），这些疾病往往涉及多个信号通路交叉调控。因此，需将候选靶点置于“疾病网络”中进行优化，筛选出“核心靶点”和“关键节点”。具体方法包括：-数据库整合：利用STRING、KEGG、GeneCards等数据库，构建“疾病-基因-通路”网络，通过拓扑分析（如节点度、介数中心性）筛选核心靶点；-网络模块化：将网络划分为功能模块（如炎症模块、凋亡模块），识别中药可能调控的关键模块，进而锁定模块中的核心靶点。例如，在研究“黄连解毒汤”抗炎作用时，我们构建了“炎症反应-疾病网络”，发现NF-κB、TNF-α、IL-6等靶点位于网络核心，且属于“炎症信号模块”，因此将其作为重点候选靶点。2阶段二：基因编辑细胞模型的精准构建候选靶点库确定后，需要通过基因编辑技术构建相应的细胞模型，为后续活性成分筛选提供“工具”。根据研究需求，细胞模型可分为单靶点模型、多靶点组合模型及疾病模拟模型三大类。2阶段二：基因编辑细胞模型的精准构建2.1单靶点敲除/敲入模型单靶点模型是基础，用于验证单一靶点在中药成分中的作用。通过CRISPR-Cas9技术，可对靶点基因进行外显子敲除（导致基因功能丧失），或通过同源重组敲入报告基因（如GFP、Luciferase），便于实时监测靶点表达。在构建模型时，需注意以下关键环节：-sgRNA设计：利用CRISPR设计工具（如CRISPRscan、CHOPCHOP）选取特异性高、脱靶效应低的sgRNA，避免脱靶对实验结果的干扰；-脱靶评估：通过全基因组测序或T7E1酶切实验验证脱靶情况，确保模型特异性；-表型验证：敲除靶点后，需通过功能实验（如酶活性检测、细胞表型观察）确认模型有效性，例如敲除凋亡蛋白Caspase-3后，细胞应对凋亡刺激的敏感性应显著降低。2阶段二：基因编辑细胞模型的精准构建2.2多靶点组合敲除模型中药多靶点特性决定了单一靶点模型无法完全反映其作用机制，因此需要构建多靶点组合模型。根据“组合逻辑”，可分为“串联敲除”（同一通路中的上下游靶点）和“并联敲除”（不同通路中的关键靶点）。例如，在研究“黄芪多糖”免疫调节作用时，我们构建了“TLR4/MyD88串联敲除模型”和“TLR4/NF-κB并联敲除模型”：前者用于验证黄芪多糖是否通过TLR4-MyD88信号通路发挥作用，后者用于探索是否同时存在其他通路（如NF-κB独立通路）的调控。通过比较不同组合模型中黄芪多糖的活性差异，可解析多靶点间的协同关系。2阶段二：基因编辑细胞模型的精准构建2.3疾病模拟细胞模型中药常用于治疗特定病理状态（如肿瘤细胞、高糖诱导的胰岛素抵抗细胞），因此需要构建疾病模拟模型，使筛选更贴近临床实际。基因编辑技术可通过敲入疾病相关基因突变（如TP53突变、KRAS突变）或模拟病理环境（如高糖、缺氧），构建疾病模型。例如，在筛选“葛根素”的降糖活性时，我们通过CRISPR-Cas9在HepG2细胞中敲入胰岛素受体底物1（IRS1）的基因突变（如R1221H），构建“胰岛素抵抗模型”，然后观察葛根素对该模型葡萄糖摄取的影响，确保筛选结果具有临床相关性。3阶段三：活性成分的高通量筛选与表型验证细胞模型构建完成后，即可进行活性成分的高通量筛选。这一阶段的核心是建立“成分-靶点-表型”的直接关联，筛选出与靶点特异性结合且能调节表型的活性成分。3阶段三：活性成分的高通量筛选与表型验证3.1中药成分库的制备与标准化筛选前需制备高质量的中药成分库，包括：-单体成分：从中药中分离纯化的单一化合物（如黄芪甲苷、丹参酮IIA），需通过HPLC、MS等技术确认纯度（≥95%）；-部位成分：中药不同极性部位的提取物（如总皂苷、总黄酮），需明确主要成分组成；-复方模拟成分：根据复方配伍比例，混合各单体成分，模拟复方体内环境。同时，需对成分库进行标准化处理，确保批次间一致性，避免因成分差异导致的假阴性结果。3阶段三：活性成分的高通量筛选与表型验证3.2高通量筛选体系的建立根据细胞模型表型，选择合适的筛选方法：-细胞表型筛选：采用高通量成像技术（如OperettaCLS）观察细胞形态、凋亡率、增殖率等；-报告基因筛选：利用荧光素酶报告基因系统（如NF-κB-luc、STAT3-luc）监测靶点通路的激活情况；-功能蛋白检测：通过流式细胞术（FCM）或ELISA检测靶点蛋白表达及下游因子分泌（如细胞因子、代谢产物）。例如，在“TLR4敲除模型”中筛选黄芪活性成分时，我们采用ELISA检测TNF-α分泌量，若某成分在野生型细胞中抑制TNF-α分泌，而在TLR4敲除细胞中无此作用，则可初步判定该成分通过TLR4通路发挥调节作用。3阶段三：活性成分的高通量筛选与表型验证3.3阳性成分的靶点验证高通量筛选得到的“阳性成分”需进一步验证其与靶点的特异性结合。常用方法包括：01-表面等离子体共振（SPR）：检测成分与靶点蛋白的结合亲和力（KD值）；02-细胞热位移实验（CETSA）：验证成分在细胞内是否与靶点蛋白结合；03-分子对接与分子动力学模拟：从结构层面分析成分与靶点的结合模式。04只有通过靶点验证的成分，才能进入后续的多靶点协同机制解析阶段。054阶段四：多靶点协同机制的深度解析中药活性成分的疗效往往源于多靶点间的协同作用，因此筛选出阳性成分后，需进一步解析其多靶点调控机制。这一阶段需结合多组学技术和网络药理学，构建“成分-靶点-通路-表型”的调控网络。4阶段四：多靶点协同机制的深度解析4.1多组学数据整合分析通过转录组、蛋白组、代谢组等多组学技术，分析阳性成分处理后的细胞或组织变化，识别受调控的通路和靶点：-转录组学：RNA-seq可全面检测基因表达变化，通过GO、KEGG富集分析筛选受调控的生物学过程和通路；-蛋白组学：TMT标记或Label-free定量蛋白组学可检测蛋白表达及翻译后修饰变化，揭示靶点功能的动态变化；-代谢组学：LC-MS代谢组学可检测代谢物谱变化，明确中药调控的代谢通路（如糖代谢、脂代谢）。4阶段四：多靶点协同机制的深度解析4.1多组学数据整合分析例如，在研究“黄芪甲苷”的多靶点机制时，我们通过转录组学发现其调控了“PI3K-Akt”和“MAPK”通路，蛋白组学验证了Akt和ERK的磷酸化水平显著升高，代谢组学则显示糖酵解关键代谢物（如葡萄糖-6-磷酸）含量增加，从而构建了“黄芪甲苷→Akt/ERK→糖酵解→免疫调节”的调控网络。4阶段四：多靶点协同机制的深度解析4.2多靶点协同关系的验证多组学分析可提供靶点协同的线索，但需通过实验验证其因果关系。常用方法包括：-双基因敲除：同时敲除两个靶点，观察成分活性是否较单靶点敲除更显著下降，判断是否存在协同作用；-通路抑制剂实验：使用通路特异性抑制剂（如PI3K抑制剂LY294002），观察是否可阻断成分活性，验证通路间的上下游关系；-蛋白互作分析：通过Co-IP、FRET等技术检测靶点蛋白间的直接或间接互作，确认靶点是否形成复合物协同调控功能。例如，在“丹参酮IIA”心肌保护机制研究中，我们发现其同时调控HIF-1和NF-κB通路，通过双基因敲除实验证实，同时敲除HIF1A和RELA（NF-κB亚基）后，丹参酮IIA对心肌细胞凋亡的抑制作用显著减弱，说明两通路存在协同作用。4阶段四：多靶点协同机制的深度解析4.3网络药理学与系统生物学建模将多靶点协同机制整合为“调控网络”，是解析中药多靶点特性的关键一步。利用系统生物学方法（如Cytoscape软件构建网络），分析靶点间的相互作用关系，并通过数学模型（如Boolean模型、微分方程模型）模拟网络动态变化，预测中药成分在不同条件下的作用效果。例如，在“黄连解毒汤”抗炎网络中，我们构建了“黄芩苷→TLR4→MyD88→NF-κB→TNF-α/IL-6”和“栀子苷→NLRP3→Caspase-1→IL-1β”两条核心通路，并通过模型模拟发现，两通路在“炎症放大”环节存在交叉，共同抑制炎症反应，这为解释黄连解毒汤“清热解毒”功效提供了系统层面的证据。05实践案例：以“黄芪-免疫调节”为例的策略验证实践案例：以“黄芪-免疫调节”为例的策略验证为更直观地展示基因编辑技术在中药多靶点活性成分筛选中的应用，本文以“黄芪免疫调节活性成分筛选”为例，详细阐述策略的实施流程与关键结果。1黄芪传统功效与现代免疫研究基础黄芪为豆科植物蒙古黄芪或膜荚黄芪的干燥根，传统中医认为其“补气固表、利尿托毒”，主要用于治疗“气虚乏力、中气下陷”等证。现代药理学研究表明，黄芪具有免疫调节、抗肿瘤、抗衰老等多种作用，其活性成分包括黄芪甲苷、黄芪多糖、毛蕊异黄酮等，但具体免疫调节机制及多靶点协同关系尚未完全明确。2基于基因编辑的黄芪免疫相关靶点筛选2.1候选靶点库构建结合黄芪“补气固表”功效及免疫调节研究，我们首先构建了候选靶点库：-传统功效映射：“补气固表”对应免疫功能调节，筛选免疫相关核心靶点如TLR4（模式识别受体）、MyD88（信号转导分子）、NF-κB（炎症转录因子）、STAT3（免疫细胞分化调控因子）；-组学数据补充：通过转录组分析黄芪处理后的巨噬细胞，发现差异表达基因显著富集在“Toll样信号通路”“JAK-STAT信号通路”，补充靶点如IRAK1、JAK2；-疾病网络优化：构建“免疫失调-疾病网络”，筛选出TLR4、NF-κB、STAT3为“核心靶点”。2基于基因编辑的黄芪免疫相关靶点筛选2.2基因编辑细胞模型构建针对核心靶点TLR4、NF-κB、STAT3，构建以下模型：-单靶点敲除模型：通过CRISPR-Cas9构建TLR4-/-、RELA（NF-κB亚基）-/-、STAT3-/-巨噬细胞模型，验证各靶点在免疫调节中的基础作用；-多靶点组合敲除模型：构建TLR4/RELA双敲除、TLR4/STAT3双敲除模型，探索靶点间协同关系。模型验证结果显示：TLR4-/-细胞对LPS刺激的TNF-α分泌显著降低，RELA-/-细胞中NF-κB通路活性受抑制，STAT3-/-细胞中M1型巨噬细胞极化受阻，说明模型构建成功。2基于基因编辑的黄芪免疫相关靶点筛选2.3活性成分筛选与靶点验证0504020301制备黄芪单体成分库（黄芪甲苷、黄芪多糖、毛蕊异黄酮等），在上述模型中进行高通量筛选：-黄芪甲苷：在野生型巨噬细胞中抑制LPS诱导的TNF-α分泌，但在TLR4-/-细胞中无此作用，提示其通过TLR4通路发挥作用；-毛蕊异黄酮：在野生型细胞中抑制STAT3磷酸化，降低M1型巨噬细胞标志物（如CD86）表达，但在STAT3-/-细胞中无作用，提示其靶向STAT3；-黄芪多糖：在TLR4-/-和RELA-/-细胞中均能部分抑制TNF-α分泌，提示其可能同时调控TLR4/NF-κB通路及其他靶点。通过SPR和CETSA实验进一步验证：黄芪甲苷与TLR4蛋白结合亲和力KD值为2.3μM，毛蕊异黄酮与STAT3蛋白直接结合，证实靶点特异性。3黄芪活性成分的多靶点协同机制解析3.1多组学分析与通路调控对黄芪甲苷和毛蕊异黄酮联合处理的巨噬细胞进行转录组和蛋白组分析：-转录组：联合处理后，TLR4通路（如MyD88、IRAK1）和STAT3通路（如SOCS3、IL-10）基因表达显著上调，提示两通路协同激活；-蛋白组：联合处理后，Akt和ERK磷酸化水平升高，与“PI3K-Akt”和“MAPK”通路激活一致，说明黄芪成分通过多通路交叉调控免疫反应。3黄芪活性成分的多靶点协同机制解析3.2协同关系验证通过双基因敲除实验和通路抑制剂实验：-TLR4/STAT3双敲除：与单靶点敲除相比，双敲除细胞中黄芪甲苷和毛蕊异黄酮联合抑制TNF-α分泌的效果显著减弱，证明TLR4与STAT3存在协同作用；-PI3K抑制剂：抑制Akt磷酸化后，黄芪成分对STAT3激活的促进作用消失，说明PI3K-Akt通路介导了TLR4与STAT3的协同调控。3黄芪活性成分的多靶点协同机制解析3.3调控网络构建整合上述结果，构建黄芪免疫调节多靶点网络：“黄芪甲苷→TLR4→MyD88→PI3K-Akt→STAT3→抑制M1极化；毛蕊异黄酮→STAT3→促进M2极化”，两成分通过TLR4-STAT3-PI3K-Akt轴协同调节巨噬细胞极化，发挥“补气固表”功效。4基因编辑策略与传统方法的对比优势与传统方法相比，基因编辑策略在黄芪活性成分筛选中展现出显著优势：-靶点明确性：传统网络药理学预测黄芪甲苷可能作用于TLR4，但通过TLR4-/-模型直接验证了其靶点特异性，避免了“假阳性”预测；-协同机制解析：传统方法难以解释黄芪多糖的多靶点作用，而通过多靶点组合模型和多组学分析，明确了其调控TLR4/NF-κB及其他通路的协同关系；-临床相关性：通过胰岛素抵抗模型筛选葛根素降糖活性，使结果更贴近临床应用场景，提升了筛选的转化价值。06挑战与未来展望：从技术突破到临床转化挑战与未来展望：从技术突破到临床转化尽管基因编辑技术为中药多靶点活性成分筛选提供了强大工具，但在实际应用中仍面临诸多挑战，同时，随着技术的不断进步，也孕育着新的机遇。1当前基因编辑在中药筛选中的技术挑战1.1脱靶效应与模型准确性CRISPR-Cas9系统可能存在脱靶效应，即sgRNA切割非靶位点，导致细胞表型改变，干扰实验结果。虽然新一代技术（如PrimeEditing）降低了脱靶风险，但脱靶评估仍是模型构建的关键环节。此外，细胞模型与体内环境的差异（如免疫微缺失、代谢酶表达不足）可能导致筛选结果与体内活性不符，如何构建更接近临床的模型（如类器官、动物模型联合基因编辑）是未来研究方向。1当前基因编辑在中药筛选中的技术挑战1.2多靶点协同机制的复杂性中药多靶点协同并非简单的“1+1=2”，而是涉及信号通路交叉、反馈调节、时空特异性等多维度调控。例如，同一成分在不同细胞类型中可能激活不同靶点，同一靶点在不同病理状态下可能发挥相反作用。如何动态解析这种复杂性，需要结合单细胞基因编辑、时空组学等技术，实现“细胞-靶点-时间”三维层面的精准调控分析。1当前基因编辑在中药筛选中的技术挑战1.3中药成分的复杂性与生物利用度中药成分库中，部分成分（如多糖、大分子蛋白）难以穿透细胞膜，或在体内迅速代谢，导致体外筛选活性与体内效果不一致。例如，黄芪多糖分子量较大，细胞摄取率低，可能低估其活性。因此，需开发新型递送系统（如纳米载体、外泌体）提高成分生物利用度，或采用“肠道菌群-靶点”联合模型，模拟体内代谢过程。2多技术融合的未来方向2.1AI与基因编辑的深度融合人工智能（AI）技术可提升基因编辑设计的效率和准确性。例如，通过深度学习模型（如AlphaFold2）预测靶点蛋白结构与成分结合模式，指导sgRNA设计和成分优化；通过机器学习分析高通量筛选数据，识别“成分-靶点-表型”的隐藏规律，预测潜在活性成分。这种“AI+基因编辑”的模式，将大幅提高筛选效率，降低试错成本。2多技术融合的未来方向2.2单细胞基因编辑与类器官技术单细胞基因编辑技术（如CRISPR-scope）可在单细胞水平进行靶点修饰，解析细胞异质性对中药响应的影响。例如，在肿瘤组织中，不同亚群的肿瘤细胞对中药成分的敏感性可能不同，单细胞基因编辑可识别“敏感细胞群”的特异性靶点。类器官技术则能构建更接近体内结构的微型器官（如肠类器官、肝类器官），结合基因编辑，实现“器官-靶点-成分”的全水平筛选。2多技术融合的未来方向2.3基因编辑驱动的个