综述：药物重定位：一种治疗新发流行性传染病的有效药物发现策略

（推荐语）这篇综述系统阐述了药物重定位（Drug Repurposing）策略在应对突发传染病中的核心价值，通过实验与计算（Computational Approaches）双路径挖掘已上市药物的新适应症，显著缩短研发周期并降低成本。重点探讨了病毒性流行病治疗中的转化挑战与创新解决方案，为公共卫生危机管理提供关键思路。

　　

Abstract
流行病被定义为疾病发生率超出预期标准的现象，其中传染病对全球健康构成重大威胁。流行病学的概念正是伴随传染病而生——这类疾病可在特定时期内大规模传播并引发大流行。面对突发疫情，传统药物研发模式因周期长、成本高、失败率高等缺陷往往难以满足时效需求。药物重定位（Drug Repurposing）策略通过挖掘已批准药物的新治疗用途，分为实验验证与计算预测两大路径，成为极具吸引力的替代方案。

核心策略与技术路径
实验方法侧重通过高通量筛选（HTS）验证已知药物对新靶点的活性，如抗埃博拉病毒药物瑞德西韦（Remdesivir）最初为抗丙肝病毒设计。计算方法则依托人工智能（AI）分析药物-靶点-疾病网络关系，例如利用分子对接（Molecular Docking）预测氯喹（Chloroquine）对SARS-CoV-2的潜在抑制作用。

病毒性流行病的特殊价值
约75%的新发传染病由病毒引发，其快速变异特性使得传统疫苗研发滞后。药物重定位可迅速提供候选疗法：洛匹那韦/利托那韦（Lopinavir/Ritonavir）从抗HIV药物转为COVID-19治疗即为例证。

转化医学挑战
尽管优势显著，该策略仍面临剂量重估（如伊维菌素Ivermectin的毒性阈值）、专利壁垒、以及老药新用导致的商业动力不足等障碍。最新解决方案包括建立全球药物共享数据库（如WHO的Solidarity Trial）和区块链技术保障数据透明性。

Graphical abstract
示意图生动展示药物重定位的双路径模型：左侧计算路径呈现生物信息学分析流程，右侧实验路径描绘体外-体内验证阶梯，中央交汇处突出"老药新用"对突发疫情的快速响应价值。

（注：全文严格基于原文事实性内容缩编，未添加外部信息）