药物研发是一个非常耗费时间、人力和物力的过程，虽然很多先导候选药物在体外有很好的药理活性，但当它们进入动物或者临床试验的时候，都表现出很低的生物活性，甚至出现了一些显著的副作用，因此大多数新候选药物都在临床试验中被淘汰。体外与体内药物代谢的微环境之间存在的差异，很有可能是导致化合物在体外表现出很好的效果、而在体内却没有显著效果的重要原因。基于此，本课题建立了一种可以模拟血管微环境的药物筛选模型，以提高药物筛选的效率。血管发生病变的部位，血管壁主要受到低剪切力或震荡剪切力的作用，而血管壁的平滑肌可与内皮细胞形成血管肌-内皮缝隙连接，实现电信号和小分子物质的相互传递，对血管的生理和病理状态有重要的影响。因此为了模拟血管病变部位的微环境，我们设计和建立了一种可以提供低剪切力，并且能实现内皮和平滑肌细胞联合培养的流动腔。首先，对流动腔进行了流体数值模拟分析。然后，建立了模拟血管微环境的药物筛选模型，并选择内皮细胞的形态指数和凋亡率、血小板衍生生长因子、超氧化物歧化酶、丙二醛、平滑肌细胞的迁移率作为验证模型有效性的指标，选择临床药物曲匹地尔和丹参作为模型药物。最后，利用该模型对丹参提取物中，具有抗血管疾病的活性物质进行了筛选，通过与传统的药物筛选模型进行对比，更进一步验证了我们所建立的药物筛选模型的有效性，并且由于该模型在体外模拟了血管的微环境，因此有助于提高药物筛选的效率，具有为药物研发节约时间和成本的潜在优势。本课题的主要研究内容和相应结果如下：①设计了一种可以提供低剪切力，并能满足细胞联合培养的流动腔，作为模拟血管微环境的载体。利用Fluent6.3软件对不同长度的流动腔（100mm、90mm、80mm、70mm和60mm）内部的流体状态进行了数值模拟。结果表明，随着流动腔长度逐渐缩短，细胞培养区域流体的速度和剪切力波动逐渐增大。当流动腔长度为70mm时，剪切力大小在4dyn/cm2-6.5dyn/cm2范围内，细胞培养区域的剪切力出现了两个峰值，这可能是通道中再循环涡流处的高流速梯度导致。因此，为了在体外模拟振荡低剪切力的情况，我们选择70mm的流动腔长度进行后期的实验。②建立了模拟血管微环境的药物筛选模型，该模型由流动腔、恒流泵和储液瓶构成。流动腔可以为内皮细胞提供一个与血管损伤部位相似的低剪切力，流动腔内联合培养的内皮细胞和平滑肌细胞通过半透膜进行物质和信息的传递，该模型很好地模拟了体内血管的微环境。考察了不同大小的剪切力（1dyn/cm2、2dyn/cm2、4dyn/cm2、6dyn/cm2、8dyn/cm2和10dyn/cm2）和作用时间（6h、12h和24h）对内皮细胞和平滑肌细胞活性的影响。结果表明，当剪切力为4dyn/cm2且作用了12h后，内皮细胞活性显著下降了25%左右，而平滑肌细胞活性显著增加了10%左右，该结果与文献的报道一致。因此，选择4dyn/cm2大小的剪切力和12h的作用时间来建立药物筛选模型。③通过考察同心血管疾病相关的一些重要指标（内皮细胞的形态和凋亡率、平滑肌细胞的迁移率、细胞产生的血小板衍生生长因子、超氧化物歧化酶和丙二醛的含量）在药物筛选模型中的变化，以及考察抗心血管疾病药物（曲匹地尔和丹参提取物）在该模型中的作用，验证了药物筛选模型的有效性。与正常条件下的共培养细胞相比，药物筛选模型中，内皮细胞的形态发生了损伤性的变化，细胞形态指数增加至0.86，细胞凋亡率显著增高达到20.40%；平滑肌细胞的迁移率为正常条件下的1.8倍；血小板衍生生长因子和丙二醛的产生量分别增加至14.5ng/mL和1.47nmol/mg蛋白质；超氧化物歧化酶的含量显著降低至21.46U/mg蛋白质。将曲匹地尔作用于药物筛选模型后，内皮细胞的形态得到了很好的修复，细胞的形态指数恢复至0.64，也显著地抑制了内皮细胞的凋亡，血小板衍生生长因子的含量显著降低，但是超氧化物歧化酶和丙二醛的含量没有显著变化。将丹参提取物作用于药物筛选模型后，内皮细胞的形态也得到了很好的修复，细胞的形态指数恢复至0.71，也显著地抑制了内皮细胞的凋亡，促进了超氧化物歧化酶的生成且抑制了丙二醛的生成，但是血小板衍生生长因子的含量没有显著变化。通过对这些指标的检测，以及和正常条件下细胞进行对比分析，证明了我们所建立的药物筛选模型成功地模拟了血管的病理状态，药物在模型中能很好的发挥其药理药效作用，并且药物在该模型中的药理作用与临床上研究报道的药理作用相符，证明了药物筛选模型的有效性。④利用该模拟血管微环境的药物筛选模型对丹参提取物中抗心血管疾病的活性成分进行筛选，并与传统的药物筛选模型（H2O2氧化损伤模型）进行了对比。高效液相色谱分析表明，丹参提取物原液中有19个主峰，通过保留时间和标准物法，推断出其中的9个成分，包括丹参素、原儿茶醛、原儿茶酸、丹酚酸B、丹酚酸A、二氢丹参酮I、隐丹参酮亚甲基丹参醌和丹参酮IIA。传统的药物筛选模型筛选到15种化合物，包括所有丹参提取物原液中定性的9种成分，而模拟血管微环境的药物筛选模型仅筛选到9种化合物，其中包括丹参素、原儿茶醛、丹酚酸B、隐丹参酮和丹参酮IIA，这五种物质都具有抗心血管疾病的效果。然而，利用传统的药物模型筛选到的一些化合物，如原儿茶酸、二氢丹参酮I和亚甲基丹参醌，并没有显著的抗心血管疾病的效果。结果表明，模拟血管微环境的药物筛选模型对抗心血管疾病的药物的筛选，具有更高的选择性，进一步证明了我们所建立的药物筛选模型的有效性和高效性。本课题的完成将为建立更高效、准确的药物筛选模型打下基础，具有重要的意义。