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中枢神经系统（CNS）药物研发的瓶颈之一，是血脑屏障（BBB）。这层由脑微血管内皮细胞、周细胞和星形胶质细胞共同构成的"生物城墙"，阻挡了绝大多数药物进入大脑。一种化合物即使在外周表现出优异的活性，如果不能穿过血脑屏障，就无法治疗脑部疾病。
爱思益普的BBB模型平台，采用人源细胞共培养体系，结合跨膜电阻（TEER）监测与荧光标记示踪技术，模拟BBB的生理屏障特性。通过测量药物穿透屏障的速率和程度，可以预判其在脑组织中的暴露水平。
在帕金森病药物研发中，平台通过BBB模型筛选出可高效通过屏障的候选分子，临床前数据显示其脑内药物浓度较传统制剂提升数倍。在抗阿尔茨海默病药物研发中，平台结合BBB模型与活性检测，筛选出的候选分子脑内浓度较传统药物提升3倍，且无明显脱靶效应。
这个模型的价值不仅在于"筛选"，更在于"指导优化"。如果一种化合物BBB穿透率不理想，可以通过结构修饰或纳米载体递送系统来改善。平台已为多家企业提供这类定制化解决方案。
平台的技术升级方向包括引入类器官技术与人工智能预测模型。通过构建三维BBB类器官，可更真实地反映药物在脑微环境中的行为；而机器学习算法则能基于分子描述符预测BBB穿透率，准确率达85%以上。这种"实验-计算"融合模式，为加速CNS药物开发提供了全新路径。
