这项研究介绍了一个名为 Combocat 的开源平台，旨在通过结合 声学移液技术 与 机器学习 来加速药物联用的研发。由于测试多种药物组合的实验极具复杂性，该平台开发了“密集模式”以生成高精度数据，并利用这些数据训练出“稀疏模式”下的预测模型。这种稀疏模式仅需测量极少数实验点即可推算完整的药物反应图谱，从而将资源消耗减少了 90%。作为应用范例，研究人员在神经母细胞瘤细胞系中筛选了 9,045 种组合，创下了单细胞系测试规模的新纪录。该平台的开源属性和端到端工作流**为全球科研人员提供了一个可扩展且高效的工具，显著提升了发现新型协同治疗方案的速度。
References:
- Wright, W.C., Pan, M., Phelps, G.A. et al. An open-source screening platform accelerates discovery of drug combinations. Nat Commun 16, 11005 (2025). doi.org
