引言

4月17日是世界肿瘤日，这一天提醒着每一位从业者：尽管医学不断进步，癌症仍是全球公共卫生领域最艰巨的挑战之一。全球癌症发病负担持续居高不下，抗肿瘤药物的研发紧迫性有增无减。在这样的大背景下，如何加速抗肿瘤药物的研发进程、提高临床前研究的转化效率，成为学术界与产业界共同面对的核心挑战。

趋势在变，需求在变，模型体系又当如何应对？

当前，肿瘤药物研发正呈现出几个显著趋势：一方面，免疫治疗药物（如PD-1/PD-L1抑制剂、双特异性抗体、CAR-T等）持续占据研发热点，对动物模型的免疫系统人源化程度提出了更高要求；另一方面，针对肿瘤微环境、代谢调控、表观遗传等新机制的药物不断涌现，肿瘤移植模型在实际应用中，常面临成瘤率不稳定、生长曲线个体差异大、以及不同批次间重复性难以保障等操作层面的技术挑战。

与此同时，监管机构对临床前药效数据的预测价值愈发审慎，模型与临床的相关性正成为评审中越来越被关注的维度。

这些趋势共同指向一个现实问题：研究者需要的不再是单一、通用的模型，而是一套能够模拟人类免疫系统、保留肿瘤微环境完整性、并支持靶点特异性验证的模型体系。从免疫缺陷小鼠，到高比例人源化重建，再到携带特定驱动基因的自发肿瘤模型，每一类模型都在试图回答不同阶段、不同机制下药物评价的关键问题。而在世界肿瘤日这样一个提醒我们药物研发任重道远的时刻，审视这些模型工具的能力边界，并据此优化自身的研发策略，或许正是加速药物走向临床的第一步。

常见应用场景与模型选择

那么，当前主流的模型体系究竟覆盖了哪些方向？各自又能解决什么样的科学问题？针对多类应用场景，赛业生物构建了相应的模型矩阵，旨在帮助研究人员减少模型筛选试错成本、提高药效评价的数据可靠性，并加速从早期发现到临床转化的进程。