细胞重编程技术

      传统的基于表型的细胞模型只能用肿瘤细胞系或少数易于体外扩增培养的细胞类型，因此表型筛选的应用范围很难拓展，基于此所作出来的表型筛选结果往往很难在体内复现。

      昕瑞再生的细胞焕新新药研发系统基于世界领先的iPS分化或原代细胞培养新技术解决体外细胞模型的问题，有希望使更多的疾病（例如再生、衰老等相关疾病）和更多细胞类型有关疾病（例如心肌、神经元等）在体外通过细胞模型实现药物筛选和开发。

高通量组学技术

      传统的表型筛选只能用少数生物标记物或统计细胞的生死和生长状态，因此很难拓展到纤维化、再生等领域。另外，表型筛选出的小分子因靶点不清晰、难以采用CADD等传统药化设计的工具，导致构效关系验证缺乏有效的评价和筛选机制。

      昕瑞再生创建的高通量转录组测序技术为表型的定量评价提供了基础，更为容易实现小分子化合物的分类及定量评分。

人工智能技术

      昕瑞再生的表型大数据定量计算方法和人工智能模型有希望建立小分子结构及药物处理的转录谱之间的关系模型，从而实现小分子化合物的虚拟筛选和反向设计。有效拓展了基于表型开发小分子的结构空间。