Emulate, Inc.

新药研发是一项耗资巨大且风险极高的系统工程。一款新药从实验室走向市场，平均耗时10-15年，投入数十亿美元，但最终成功率却不足10%。这一困境背后的核心症结在于：我们缺乏能够精准预测药物在人体内真实表现的实验模型。传统的药物研发主要依赖两大工具：一是2D细胞培养，即将人体细胞铺在培养皿底部贴壁生长。这些细胞多来源于肿瘤，经过长期体外培养，其生物学特性已严重偏离正常人体细胞，既无法呈现器官的立体结构，也缺失了组织中多种细胞类型间的复杂协作关系。二是动物实验，虽然能在完整生物体层面观察药物效果，但物种差异始终是一道难以逾越的鸿沟。许多在小鼠模型中显示疗效的药物，在人体临床试验中却折戟沉沙；而一些人类特有的疾病，在动物身上更是无法有效复现。在此背景下，一项革命性技术应运而生——类器官（organoids）。这些由干细胞培育而成的“迷你器官”，直径通常仅为几毫米，却能在培养皿中自发组装成类似真实器官的3D结构，不仅包含多种功能细胞，甚至能执行部分器官功能。类器官被视为介于简单细胞培养和复杂动物模型之间的第三条路，为药物研发提供了一个高度还原人体真实生理环境的实验平台。该技术的突破始于21世纪初。美国劳伦斯伯克利国家实验室的Mina Bissell团队率先利用Matrigel（一种模拟细胞外基质的水凝胶）进行3D细胞培养，发现乳腺上皮细胞能在其中自组装形成腺体结构，并具备分泌乳汁的功能。2009年，荷兰Hubrecht研究所的Hans Clevers团队取得了里程碑式的突破：他们成功从小鼠肠道中分离出单个干细胞，并在体外培养出包含所有肠道细胞类型的立体结构，这标志着世界上首个真正意义上的组织干细胞来源类器官的诞生。 类器官如何复刻人体器官类器官的构建主要遵循两条技术路线，殊途同归。第一条路线基于诱导多能干细胞（iPS细胞）。该技术由日本科学家山中伸弥（Shinya Yamanaka）于2006年发明，通过向体细胞（如皮肤细胞）导入四个关键转录因子，将其重编程至类似胚胎干细胞的多能状态，理论上可分化为人体任何类型的细胞。研究人员通过精确调控培养条件，利用特定的生长因子按时序刺激iPS细胞，模拟胚胎发育过程，逐步引导其分化为特定器官的类器官。该路线特别适用于构建大脑、视网膜、肺等难以直接从成人组织中获取干细胞的器官模型。日本理化学研究所的Yoshiki Sasai团队是该领域的先驱。2011年，他们使胚胎干细胞聚集成球状，发现这些细胞能自发组织成视杯结构，形成包含视网膜各层细胞的类器官。随后，该团队又成功构建了大脑皮层、小脑等多种神经系统类器官，开启了多能干细胞类器官研究的新纪元。第二条路线则直接从患者组织样本中提取组织干细胞进行培养。每个器官都拥有自己的“维修队”，即组织干细胞，负责替换衰老或受损的细胞。2009年Clevers团队的突破正是该路线的代表。他们从肠道隐窝中分离出表达Lgr5标记的干细胞，在含有特定生长因子（如EGF、Wnt信号通路激活剂等）的培养基中，单个干细胞即可不断增殖分化，形成包含干细胞、吸收细胞、杯状细胞、潘氏细胞等多种肠道细胞的立体结构。该方法的最大优势在于直接取材于患者，保留了个体的遗传背景，为个性化医疗奠定了坚实基础。图：多能干细胞和组织干细胞衍生的人类类器官（来源：Nat Rev Drug Discov）与传统模型相比，类器官的核心优势在于高度仿真：它们保留了组织的3D架构和细胞间的空间关系，包含了器官中的多种功能细胞类型，能够长期培养并冷冻保存以建立生物样本库，且源于人类细胞，避免了种属差异。当移植到免疫缺陷小鼠体内时，健康组织来源的类器官能形成正常功能组织，而传统肿瘤细胞系则往往形成肿瘤，这一对比清晰地展示了类器官更接近正常生理状态的特性。 疾病建模：在培养皿中再现疾病类器官技术最具潜力的应用之一，在于其能够在体外精准重现人类疾病的病理特征，为药物研发提供精准靶标。图：疾病建模中不同类型的类器官 遗传性疾病的精准模拟囊性纤维化（CF）是类器官转化应用的典范。这种遗传病由CFTR基因突变引起，导致氯离子通道功能异常，患者肺部和肠道会产生黏稠分泌物。2013年，荷兰乌得勒支大学医学中心的研究人员开发了一种创新检测方法：健康的肠道类器官在受到forskolin（一种提高细胞内cAMP水平的化合物）刺激后，CFTR通道开放，水分涌入类器官腔内使其快速膨胀；而CF患者来源的类器官则无法膨胀。这一“肿胀实验”不仅具有诊断价值，更关键的是能够预测药物疗效。多项研究已证实，类器官对CFTR调节剂（如ivacaftor、lumacaftor组合药物Orkambi，以及新一代药物elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor组合）的反应，与患者临床指标（如肺功能FEV1改善程度）高度相关。这意味着医生可以在开药前，先利用患者自身的肠道类器官测试哪种药物最有效——这标志着真正的个性化医疗已在CF领域落地。肝脏遗传病也找到了理想的研究模型。2015年，英国剑桥大学Meritxell Huch团队建立了长期稳定的人类肝脏类器官培养体系。他们利用该平台模拟了α1-抗胰蛋白酶缺乏症（一种导致肝脏和肺部损伤的遗传病），患者来源的类器官重现了蛋白聚集、分泌减少等关键病理特征。Wilson病（一种铜代谢障碍疾病）的肝脏类器官则展示出对铜处理的异常敏感性，为研究铜转运缺陷提供了有力工具。 感染性疾病研究的新利器2020年新冠疫情爆发后，类器官技术在病毒学研究中迅速展现出独特价值。荷兰Hubrecht研究所团队发现，人类气道类器官中表达ACE2和TMPRSS2蛋白的纤毛细胞是SARS-CoV-2的主要感染靶点。更重要的是，他们通过CRISPR基因编辑技术建立的类器官生物样本库证明，TMPRSS2蛋白是SARS-CoV-2、SARS-CoV和MERS-CoV等多种冠状病毒入侵细胞的关键宿主因子，这些病毒利用该蛋白切割病毒刺突蛋白，实现病毒包膜与细胞膜的直接融合，而无需经过内吞途径。这一发现有力否定了某种曾被广泛使用的药物的疗效。在传统2D细胞系实验中，羟氯喹（一种阻断内吞途径的药物）曾显示出抑制病毒的效果，因此在疫情初期被大量处方给患者。然而在类器官模型中，羟氯喹完全无效——因为病毒并非通过内吞路径进入细胞。这一结果与后续临床试验的失败完全一致，凸显了类器官作为更可靠转化平台的价值。2016年，寨卡病毒（ZIKV）在巴西等地引发新生儿小头症疫情，世界卫生组织宣布其为国际关注的突发公共卫生事件。由于无法获取受感染的人类胎儿脑组织，传统研究受到极大限制。此时，多个研究团队不约而同地将目光投向脑类器官。美国约翰斯·霍普金斯大学、洛克菲勒大学等机构的科学家利用iPS细胞培养出大脑皮层类器官，发现寨卡病毒专门感染神经祖细胞，导致这些“大脑建设者”过早分化和死亡，从而引起脑组织发育不良。更令人振奋的是，脑类器官还被用于快速药物筛选。研究者测试了数千个化合物，发现抗抑郁药美沙酮（hippeastrine hydrobromide）能在感染的神经祖细胞中清除病毒，并挽救类器官的小头症表型；一项药物再利用筛选还发现，泛caspase抑制剂emricasan能抑制病毒诱导的细胞凋亡，保护大脑皮层神经祖细胞，而FDA B类抗寄生虫药物niclosamide则能直接阻断病毒复制。这些工作在短短几个月内完成，展示了类器官平台在应对突发传染病时的快速响应能力。 癌症研究的个性化平台癌症类器官，尤其是患者来源的肿瘤类器官（PDTO），正在重塑肿瘤学研究与治疗的范式。2011年，Clevers团队首次报道从人类结肠癌组织建立长期培养的类器官。2015年，他们建立了首个结直肠癌PDTO生物样本库，包含来自不同患者的数十株肿瘤类器官系，这些类器官保留了原始肿瘤的组织学特征、基因突变谱和基因表达模式。PDTO的一个关键特性在于其生长因子依赖性的改变。携带KRAS基因G12V突变的类器官可以在不添加表皮生长因子（EGF）的情况下生长，而健康肠道类器官则必须依赖EGF才能存活。这种差异可用于区分肿瘤和正常组织的生长，也反映了肿瘤细胞获得的自主生长能力。药物敏感性测试显示出高度的临床相关性。在乳腺癌PDTO研究中（2018年发表于Cell），研究者发现HER2高表达的类器官对不可逆ERBB家族抑制剂阿法替尼敏感，而携带BRCA1/2突变特征的类器官对PARP抑制剂更敏感——这些结果与临床用药原则完全吻合。在胰腺癌、胃癌等多种肿瘤中，PDTO对化疗药物的反应也被证实与患者实际治疗反应相关。一个突出的成功案例是MCLA-158（petosemtamab），这是一种靶向EGFR和LGR5的双特异性抗体药物，完全基于结肠癌PDTO系开发，目前正在临床试验中。这标志着类器官已从辅助工具跃升为药物开发的主力平台。 药物安全评估：提前发现毒性信号药物疗效固然重要，但安全性往往是决定研发成败的关键因素。许多药物在后期临床试验或上市后因严重不良反应而被迫终止，造成巨大损失。类器官为药物安全性评估提供了一个更贴近人体生理状态的预警系统。图：药物安全性评价中的类器官系统 肝毒性：药物研发失败的主要原因肝脏是药物代谢的主要器官，药物性肝损伤（DILI）是导致候选药物在开发过程中失败、已上市药物被撤回或限制使用的首要原因，人源肝脏类器官在这方面展现出独特价值。2019年，韩国科学技术院的研究团队开发出功能成熟的iPS细胞来源肝脏类器官，能够准确重现已知肝毒性药物的损伤模式。例如，曲格列酮（troglitazone）——一种因严重肝毒性而撤市的抗糖尿病药物——在肝脏类器官中引起剂量依赖性的细胞死亡，且作用浓度与临床相关水平一致。抗生素曲伐沙星（trovafloxacin）和左氧氟沙星也表现出预期的肝毒性，且类器官的敏感度显著高于传统2D肝细胞培养。2021年发表在Gastroenterology的一项研究更进一步，建立了基于iPS细胞肝脏类器官的高通量DILI筛选平台，对238种药物进行了测试。该系统不仅能准确注释药物的肝毒性潜力，还发现了基因型特异性易感性：波生坦（bosentan），一种可引起胆汁淤积性肝损伤的内皮素受体拮抗剂，在不同供体来源的类器官中显示出差异化的毒性反应，提示遗传背景对药物不良反应的影响。除了肝细胞毒性，类器官还能模拟胆管损伤。研究者利用肝内胆管类器官研究了氯丙嗪（一种抗精神病药）诱导的胆管毒性，有效复制了药物引起的胆汁分泌障碍。 肾毒性：化疗药物的常见副作用许多化疗药物在杀伤癌细胞的同时也会损伤肾脏。由iPS细胞分化而来的肾脏类器官虽然尚不完全成熟（缺少部分转运体和滤过功能），但已能够模拟药物诱导的急性肾损伤。2015年，美国哈佛大学和华盛顿大学的研究团队独立开发出包含肾小球足细胞、近端肾小管、亨利袢、远端肾小管等多种肾单位结构的类器官。这些类器官对经典肾毒性药物顺铂和庆大霉素表现出剂量依赖性的细胞凋亡反应，并上调肾损伤标志物KIM1的表达——与临床肾损伤的分子特征一致。后续研究引入了更先进的平台。2023年发表在PNAS的研究将肾脏类器官与微流控芯片结合，加入了血管内皮细胞和外周血单核细胞（PBMCs），构建了免疫浸润的肾脏类器官芯片。该系统不仅能评估化学药物毒性，还能测试免疫治疗的副作用——研究者利用靶向HLA-A2呈递的WT1肽段的T细胞双特异性抗体（TCB）处理该系统，成功观察到表达WT1的细胞被选择性杀伤，模拟了生物制剂的靶点毒性。 心脏与胃肠道毒性心脏毒性同样是药物安全评估的重点。心脏类器官研究显示，抗癌药阿霉素（doxorubicin）能引起类器官活力下降、乳酸脱氢酶（LDH）和脑钠肽（BNP）释放增加、细胞凋亡、纤维化和线粒体功能障碍——这些均为临床心肌病的特征性改变。在模拟心肌梗死的类器官模型中，阿霉素加剧了缺氧区域的损伤，破坏了钙离子循环，促进了梗死核心区的纤维化。胃肠道毒性方面，2020年发表的研究利用人类回肠类器官验证了31种参考药物，该检测系统预测药物诱导腹泻的准确率达到90%。更重要的是，将肠道类器官与免疫细胞共培养，能够评估生物药的脱靶毒性。2023年Nature Biomedical Engineering报道的工作显示，加入免疫细胞的肠道患者类器官和肿瘤类器官能够捕捉T细胞双特异性抗体（TCB）的组织特异性脱靶毒性，成功预测了临床观察到的不良反应——而这些副作用在缺乏免疫成分的传统组织模型中无法检测。 器官芯片与多器官联用为了更真实地模拟人体环境，科学家们开发了器官芯片（organoid-on-a-chip）技术。这类平台将类器官整合到微流控装置中，通过持续的培养基流动模拟血液循环，甚至可以连接多个器官芯片形成人体芯片系统。2020年Biofabrication发表的研究描述了一个整合肝脏、心脏、肺、血管、睾丸、结肠和大脑七种组织的人体芯片平台，用于筛选FDA撤市药物。该系统能检测到各个器官的ATP耗竭和功能障碍，其敏感度优于单独的2D细胞培养。2021年另一项研究则构建了肝脏-心脏联用系统，发现抗抑郁药氯米帕明（clomipramine）经肝脏细胞色素P450酶代谢为去甲氯米帕明后，会对心脏类器官产生毒性，导致搏动减少、钙流紊乱和细胞死亡——而在没有肝脏组织的情况下，这种毒性不会出现。这生动展示了器官间相互作用在药物代谢和毒性中的重要性。 技术挑战与解决方案尽管前景广阔，类器官技术仍面临诸多挑战，这些问题限制了其在药物开发中的大规模应用。标准化与可重复性是首要难题。不同实验室的培养方案差异、细胞来源的遗传多样性、批次间的分化变异，都会导致类器官功能和药物反应的不一致，这对需要严格质控的药物筛选构成严峻挑战。成熟度不足限制了部分应用场景。例如，iPS细胞来源的脑类器官中神经元更接近胎儿状态，难以完整模拟帕金森病、阿尔茨海默病等老年性神经退行性疾病的晚期病理特征。关键组织成分缺失也制约了模型的生理相关性。大多数类器官缺乏血管系统、免疫细胞、神经支配等成分，无法重现器官间的系统性相互作用，这在评估全身性药物效应时尤为突出。规模化和高通量应用仍有瓶颈。类器官培养周期长（数周到数月）、技术要求高、数据分析复杂，在需要筛选数千个化合物的场景中效率受限。针对这些挑战，研究者正从多个方向寻求突破。自动化和微工程技术显著提升了标准化水平。微腔阵列系统和微流控打印技术能精确控制类器官的数量、大小和空间分布，确保批次间一致性。荷兰Mimetas公司的OrganoPlate®系统和美国Emulate公司的器官芯片平台已实现培养条件自动控制和全流程自动化，大幅降低了人工操作的变异性。生物工程改造正在弥补功能缺陷。通过将内皮细胞与类器官共培养或利用微流控芯片诱导血管长入，研究者成功构建了血管化类器官；2024年Nature发表的研究则通过免疫细胞共培养系统，实现了免疫-上皮互作的模拟，这对评估免疫治疗药物至关重要。2D类器官单层培养为药物转运研究开辟了新路径。将3D类器官展开成上皮单层，既保留了细胞多样性和极性，又能方便进行双侧给药和屏障功能测量，特别适合吸收代谢研究。人工智能和高内涵成像加速了数据分析。自动化显微系统结合计算机视觉算法，可实时监测类器官形态变化并量化多维参数；机器学习模型正被训练用于预测药物毒性和疗效，有望大幅提升筛选效率。 从实验室到临床：类器官的未来之路全球监管环境正逐步向类器官技术敞开大门。2022年和2023年，美国国会相继通过FDA现代化法案2.0和3.0，明确规定药物开发中不再强制要求动物实验，允许使用细胞培养、器官芯片和计算模型等新方法评估安全性，这是自1938年以来美国药物监管理念的历史性转变。2025年，FDA进一步宣布将在未来几年内逐步淘汰单克隆抗体等药物开发中的动物实验要求，类器官毒性测试被明确列为替代方案之一。欧洲药品管理局也推出“安全港方法”，鼓励企业提交基于类器官等新技术的研究数据，为正式资格认证积累证据。目前，制药行业对类器官的应用主要集中在内部决策阶段，用于早期药物筛选和机制研究，尚未大规模进入监管申报环节。但先行案例已经出现：在囊性纤维化领域，肠道类器官肿胀实验已被荷兰等国医疗中心用于指导临床用药；在癌症领域，多项临床试验正在验证PDTO药物敏感性测试的预测价值。国际组织和行业联盟也在制定标准化框架，经济合作与发展组织（OECD）提供了验证指导原则，美国IQ MPS联盟与FDA合作定义质控标准。一个关键共识是：类器官的验证应该用途导向，即只要能可靠预测特定毒性机制，而非追求面面俱到。展望未来，类器官技术有望在多个维度取得突破。更多器官类型（如胰腺、甲状腺、前列腺）的类器官正在快速发展，为罕见病研究提供了不可替代的工具。个性化医疗的规模化应用也正在从科研走向临床，未来患者确诊后，医生可能在2-4周内通过类器官测试多种治疗方案，选出最优方案，大幅减少试错成本。随着前瞻性临床验证数据的积累，预计5-10年内部分类器官平台将获得监管机构正式认证，成为替代动物实验的标准方法。从长远看，类器官的终极目标是替代大部分动物实验。虽然系统性药理学仍需整体生物评估，但在局部毒性预测、机制研究、早期药效评价等环节，人源类器官已展现出优于动物模型的潜力。如果能在临床前阶段更准确筛除有毒或无效的候选药物，药物开发成本有望降低20-30%，时间缩短1-2年。更具颠覆性的愿景是数字孪生与类器官的结合，为每位患者建立多器官类器官系统和基于组学数据的计算模型，构成个人化的虚拟身体，在其中预测药物疗效和副作用。从培养皿中生长出的微小组织结构，到可能改变整个医药产业的革命性工具，类器官不是要完全取代现有模型，而是为药物研发增添了一个更接近人体的选项。对患者而言，它意味着更安全的新药和更精准的治疗；对制药行业，它代表着更高的研发效率；对整个社会，它象征着科技向善，在减少动物使用的同时，为人类健康做出更大贡献。这场器官革命方兴未艾，随着技术完善和标准建立，类器官终将从实验室的新奇工具成长为药物研发不可或缺的标准配置。

2025年11月24日，丹麦制药巨头诺和诺德宣布，其备受关注的司美格鲁肽治疗阿尔茨海默病的两项III期临床试验（EKOKE和EVOKE+）遭遇失败，均未能达到主要疗效终点。这一消息无疑给阿尔茨海默病药物研发领域又蒙上了一层阴影。 司美格鲁肽作为一种GLP-1受体激动剂，在糖尿病和减肥领域已证明其卓越疗效。基于其在神经保护、抗炎等方面的潜在作用，诺和诺德将其拓展至阿尔茨海默病治疗领域。然而，EVOKE和EVOKE+研究的结果显示，司美格鲁肽未能显著改善患者认知功能，这意味着又一条阿尔茨海默病的治疗路径遭遇阻碍。 阿尔茨海默病药物研发的高失败率已是业界共识。 过去20多年，全球药企投入数千亿资金，然而获批药物寥寥无几，且疗效有限。这一困境背后，是传统药物研发模型的局限性——动物模型无法准确模拟人类大脑的复杂生理环境，而早期临床试验缺乏预测价值。 在这一背景下，器官芯片技术正悄然改变神经疾病药物研发的格局。 PART 01 器官芯片：脑部疾病研究的新工具 器官芯片是一种在微流控芯片上构建的、模拟人体器官生理功能的3D细胞培养模型。对于阿尔茨海默病这样的复杂脑部疾病，大脑芯片可以精确模拟血脑屏障、神经元网络以及病理性蛋白沉积等关键病理特征。 在脑部疾病研究领域，多家器官芯片厂商已取得突破性进展： Emulate公司开发的脑芯片模型 Emulate开发的脑芯片模型能够模拟人类血脑屏障的功能。这一屏障是药物进入大脑的关键关口，也是阿尔茨海默病药物研发的重要障碍。通过这一模型，研究人员可以观察药物如何穿越血脑屏障，并评估其对神经元的影响，为早期药物筛选提供宝贵数据。 Emulate的脑芯片模型可以模拟神经炎症——神经炎症已被认为是阿尔茨海默病发生发展的关键因素。 Emulate的器官芯片还能够整合来自阿尔茨海默病患者的细胞，创建疾病特异性模型，使研究人员能够在近似真实人体环境的情况下研究疾病机制和药物反应。 其他公司也在神经疾病领域有所建树 比如CN Bio和Mimetas宣称利用他们的器官芯片技术能够构建脑区连接模型。 PART 02 器官芯片在阿尔茨海默药物研发中的价值 器官芯片技术为阿尔茨海默病药物研发带来多方面的革新： 1.器官芯片提供了洞察疾病机制的新窗口。研究人员可以在芯片上模拟β-淀粉样蛋白沉积和Tau蛋白过度磷酸化的过程，实时观察这些病理变化如何影响神经元功能和存活。 2.大幅提升临床前预测的准确性。传统动物模型之所以预测性差，很大程度上是因为小鼠等动物的大脑与人类存在本质差异。而使用人类细胞构建的器官芯片，能够更真实地反映药物在人体内的反应。 3.器官芯片有助于识别可靠的生物标志物。通过分析芯片培养液中的各种分子成分，研究人员可能发现与疾病进展或治疗反应相关的生物标志物，为临床试验设计提供指导。 4.该技术还能减少对动物实验的依赖。不仅符合动物伦理的3R原则，也能降低研发成本。 PART 03 前景与挑战 器官芯片技术虽前景广阔，但在阿尔茨海默病领域的应用仍处于早期阶段。当前的技术尚不能完全模拟阿尔茨海默病数年甚至数十年的疾病进程，也无法复制人类大脑的极端复杂性。 然而，随着单细胞技术、基因编辑和人工智能等领域的进步，器官芯片的复杂性和可靠性将不断提高。未来，我们有望看到更多针对患者特异性的大脑芯片，实现真正个性化的药物筛选。 诺和诺德司美格鲁肽的失败再次提醒我们阿尔茨海默病药物研发的复杂性。在这一背景下，器官芯片等创新技术平台的价值更加凸显。它们可能无法立即终结阿尔茨海默病药物研发的高失败率，但无疑正在为这一领域带来新的思路和工具。 对于药物研发企业，尽早引入和整合器官芯片等新型模型，或许能够在未来避免更多的III期临床试验失败，让有限的研发资源投入到最有希望的候选药物上。 在阿尔茨海默病治疗这一医学界最艰难的挑战面前，科技创新是我们最有力的武器。器官芯片虽然不是万能钥匙，但它很可能成为打开阿尔茨海默病治疗突破口的关键工具之一。

经典阅读： 摘要： 类器官是源自干细胞的3D结构，概括了相应组织的关键结构和功能方面。与传统的2D细胞系相比，人类类器官提供了更能反映人类生理学的实验模型。它们捕捉人类组织复杂性和异质性的能力有助于研究疾病机制、药物疗效和毒性。当从患者材料中生成时，类器官还可以评估个体药物反应。在本综述中，我们探讨了类器官在药物发现中的效用。我们概述了当前生成和维持类器官的方法，研究了它们在疾病建模、药物筛选和安全性评估中的应用，并考虑了监管方面以及它们在药物发现中更广泛应用所面临的挑战。 接上一篇…… 当前挑战的潜在解决方案 如上所述，类器官技术仍然面临限制其在药物开发中广泛应用的障碍。一个障碍是，类器官虽然比细胞系复杂得多，但仍然是一种简化模型，缺乏真实组织的基本要素。大多数类器官缺乏血管，这限制了营养物质和氧气的输送，从而影响生长、成熟和功能，特别是在较大的类器官中。由于大多数药物是通过静脉给药，类器官模型中缺乏血管化给准确评估药物带来了挑战。类器官培养通常不包括免疫细胞，因此分析免疫反应、炎症或免疫治疗相互作用具有挑战性。其他复杂的组织成分，如细胞外基质、基质细胞和 文献指出，类器官中也缺乏神经元，这影响了它们的功能和疾病建模能力。类器官无法模拟诸如激素信号传导或多器官串扰等全身相互作用。原代组织会受到生物力学力的影响，如剪切应力、拉伸和压力，而这些在类器官培养中很难重现。另一个主要障碍是类器官培养的可变性，这可能导致难以实现可重复性:不同实验室之间的实验方案差异，如细胞来源、培养基成分和生长条件的不同，可能导致类器官发育的不一致性；来自不同患者供体的细胞的遗传多样性可能导致类器官批次之间的变异性；实现均匀且可控的分化或功能仍然具有挑战性，并导致类器官批次内部和之间的异质性；而且数据分析通常需要复杂且定制的分析工具，这也增加了研究过程和结论的复杂性。这些限制反过来又使类器官作为高通量筛选(HTS)和大规模药物测试的标准化模型的使用变得复杂。同样，可扩展性仍然是药物开发的一个挑战。克服这些挑战将需要培养方案的进步、微流控技术的整合以及模型复杂性的提高，这些共同将使类器官能够充分发挥其作为个性化医学和药物发现中可靠工具的潜力。 基于类器官的药物筛选的传统程序包括将类器官嵌入基质中，然后将其接种到多孔板中，并在上面添加培养基。自动化机器人和液体处理系统可以简化这个过程(图4a)。这种方法已用于源自乳腺和结肠直肠癌(CRC)  的患者来源的肿瘤类器官(PDTO)的药物筛选。然而，该方法对接种类器官的数量和空间分布缺乏精确控制，限制了高通量筛选实验的可重复性。 生物工程微流控设备能够快速生成大量嵌入少量细胞外基质(如基质胶)中的复制类器官，基质胶是一种从富含细胞外基质蛋白(层粘连蛋白111、IV型胶原蛋白和纤连蛋白)的恩格尔布雷特-霍尔姆-斯旺小鼠肉瘤中溶解出来的基底膜提取物，可支持极性和细胞存活。这些设备将类器官接种到多孔板、微孔/微阵列或微柱芯片中(图4a - d)，从而能够精确控制类器官的形状、大小和细胞数量，这大大提高了同质性和可重复性(图4b)。这样的系统非常适合高通量筛选，因为高通量筛选实验需要简单且稳健。理想情况下，生成的类器官位于均匀的水平和垂直平面上，便于基于成像的表型分析。例如，嵌入多孔板中的微工程水凝胶膜可以同时生成数千个被困在同一焦平面上的微腔阵列中的均匀类器官，从而能够对数千个用抗癌药物处理的单个结肠直肠癌类器官进行实时自动成像。使用微流控技术对嵌入基质胶的类器官液滴进行高通量打印可确保类器官间的同质性，同时保留组织异质性，提供与患者结果一致的可靠药物反应预测。小液滴形式——因其大的表面积与体积比——还能够实现高效的病毒感染和T细胞穿透，并且已应用于SARS-CoV-2的药物测试和快速嵌合抗原受体(CAR)-T效力测定。微孔阵列(图4c)已用于分析肺癌类器官，在一周内预测药物反应，而在384微柱板中培养的3D神经干细胞(图4d)已能够对大型化学文库进行神经毒性筛选。 这些3D高通量平台通常使用生物相容性涂层基质，如聚二甲基硅氧烷 、聚甲基丙烯酸甲酯、水凝胶 或基质胶 ，以维持类器官的3D结构并支持细胞生长。使用带有转子装置的超低附着板进行无基质悬浮培养可应用于某些类器官类型，如脑类器官和肝类聚集体 。这些悬浮培养也可以集成到微流控系统中，以生成用于高通量筛选实验的大小可控的均匀类器官。 自动化方法 自动化技术的早期发展进一步推动了类器官与基于微流控的高通量筛选平台的整合(图4e)。例如，Mimetas公司的Organoplate能够自动更换培养基，精确控制环境条件，甚至在极少人工干预的情况下进行药物筛选。该平台已用于测试肝脏类器官的肝毒性以及模拟呼吸系统疾病的肺类器官，展示了自动化技术在药物筛选和疾病建模方面的潜力。另一种早期的芯片类器官方法由Emulate公司 推出。其轨道摇床平台可实现类器官的自动化培养，并保持持续、轻柔的振荡，这对于三维类器官培养的最佳生长和均匀性至关重要 。此类系统可与多孔板集成以扩大规模。基于类器官的研究中自动化的另一个显著例子涉及使用高通量自动化平台对源自结直肠癌、胰腺癌和其他癌症的患者来源的肿瘤类器官(PDTO)进行培养和筛选，该平台结合了机器人液体处理技术以实现自动培养基更换、药物添加和化合物筛选，从而能够快速测试大型药物库。 为了从类器官提供的组织复杂性中提取信息，基于图像的技术和高内涵筛选系统已被整合到类器官自动化中，以实现强大的数据采集和分析。荧光显微镜和诸如CellInsight CX7等自动化成像平台能够实时监测类器官的生长、形态变化和药物反应。这些系统使用计算机视觉和图像分析算法来量化细胞活力、结构完整性、基因表达和药物疗效等参数 。例如，在阿尔茨海默病(AD)研究中，可以使用自动化显微镜系统筛选针对淀粉样斑块或tau缠结的候选药物对脑类器官的影响 。 至于自动高通量筛选分析的读数，最简单且最可靠的方法涉及对荧光或吸光度信号进行量化(图4f)，例如基于CellTiter - Glo  或MTT  的广泛使用的细胞活力分析。酶标仪产生的数据可以进行数字量化，并使用标准化统计方法直接处理。这些原理可以扩展用于设计疾病特异性读数。例如，关键疾病蛋白的表达或活性(例如，α1抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)中α1抗胰蛋白酶(A1AT)的产生)可以与催化化学反应或酶联免疫吸附测定(ELISA)分析相联系。与疾病相关的表型(例如，脂肪肝疾病中的脂质积累)可以使用荧光指示剂进行可视化，并通过表型成像进行分析。一些遗传疾病可以使用功能分析进行检测(例如，由囊性纤维化跨膜传导调节因子(CFTR)功能介导的肿胀分析)。传染病相关的药物筛选可能依赖于荧光标记的病原体或病原体相关RNA或蛋白质的检测 。 此外，先进的组织技术，一种在诊断和毒理病理学中使用的高度标准化方法，与 图4 | 自动高通量药物筛选策略 a，一种传统方法，使用多滴装置将类器官 - 基质胶混合物自动接种到多孔板中。b，生物工程微流控装置有助于快速生成大量复制的类器官液滴，并能精确控制其形状、大小和细胞数量。c，d，这些类器官液滴随后可被引入多孔板(a部分)、微孔阵列(c部分)或微柱芯片(d部分)进行进一步的药物评估。微孔中的不同颜色表示不同的药物。e，多腔微流控芯片可通过将类器官细胞直接接种到腔室中用于高通量筛选(HTS)，或者它可以无缝集成到现有的HTS设置(即微孔或微柱芯片)中以促进药物递送。f，基于荧光或吸光度读数的自动成像和数据处理，借助人工智能(AI)驱动的算法。HTS读数的示例包括细胞活力测定，如CellTiter - Glo或MTT，用于传染病药物筛选的荧光病原体，以及基于疾病相关表型的评估，如疾病标志物的表达、疾病酶的活性、用于监测代谢疾病中代谢物动态的荧光染料以及与疾病相关的形态变化。形态学终点正逐渐被采用以提高类器官研究的通量和标准化。类器官可以固定在福尔马林中并包埋在石蜡(FFPE)中，或者新鲜冷冻包埋在最佳切割温度化合物或明胶中。组织微阵列，它允许将一整板96孔的类器官包埋在一个FFPE块中，为人工智能(AI)支持的定量图像分析提供了一个很好的工具，改编自数字病理学的新兴领域。这使得分子病理学方法——包括免疫组织化学、多重免疫荧光、空间转录组学和电子显微镜以及基质辅助激光解吸/电离(MALDI)成像——能够应用于类器官系统 。 监管挑战与机遇 尽管类器官具有相当大的优势，但在它们能够无缝集成到药物开发流程之前，监管认可仍然是一个主要障碍。应对这些挑战可以加强药物安全性评估，推动更有效疗法的开发，并减少对动物试验的依赖。 类器官在药物安全性测试中的应用 类器官在药物安全性测试中应用的主要挑战仍然是模型鉴定、可重复性、临床转化、成本效益优化和监管认可。为了支持首次人体临床试验，临床前测试通常结合体内和体外模型，以在尽量减少动物使用的同时最大化临床预测性。当需要功能和生理相关的终点时，类器官可以补充传统的二维细胞培养试验，特别是用于解决机制问题，但目前监管文件更倾向于复杂性较低、通量较高和成本较低的体外工具。证明比传统方法具有明显优势，例如在特定使用背景下具有卓越的预测能力，对于更广泛的应用至关重要。此外，在不同的使用背景和治疗方式下扩大鉴定工作对于提高对类器官预测价值的信心、相对于更简单的传统体外方法至关重要。重要的是，尽管类器官作为毒性预测的转化模型显示出前景，但这里展示的大多数研究代表临床前概念验证工作，并且与体内和患者数据的验证仍然有限。需要额外的正向和反向翻译研究来将类器官确立为转化标准。 类器官在临床前药物开发中的应用通常分为两类:内部决策(例如筛选和机制研究)和纳入监管申报。制药公司在选定的使用背景下使用类器官进行探索性和机制研究，但这些研究在确定临床试验安全性方面很少起关键作用。 类器官的复杂性也带来了实际障碍。它们的构建和维护需要大量时间、资源和技术专长，通常需要先进的成像和数据分析管道。对于资源有限或偶尔有使用案例的组织来说，在内部维持这种专业知识可能不切实际。将其外包给拥有大量基于类器官项目并维持稳固商业模式的专业合同研究组织是内部努力的一个可行替代方案。此外，标准化和自动化协议以及简化工作流程的努力对于释放类器官的更广泛效用并确保它们融入药物开发流程至关重要。 应用于药物开发的类器官的监管框架 首次人体临床试验前的非临床研究目标是评估产品的药理活性，并确保健康志愿者或患者在I期临床试验中的安全性。对于人类药物开发，美国食品药品监督管理局(FDA)的法规并未规定用于支持临床研究的药物在人体中合理可能安全的研究类型或设计(无论是体内、体外还是计算机模拟) 。尽管动物毒性研究已被证明对于识别潜在的人类风险至关重要，但寻找减少动物使用并开发有效替代方法的途径是一项重要工作 。在被定义为新方法学(NAMs)的监管背景下，对更多人类预测性转化平台和技术(如类器官)有巨大需求 。美国国会在2022年通过了《FDA现代化法案2.0》(参考文献30)，随后是《法案3.0》(参考文献31)，阐明了药物开发中动物试验的预期要求。这要求FDA建立一条途径，使实体可以申请批准在特定使用背景下使用的非临床测试方法。为此，FDA启动了“替代方法计划”263，首先，扩展流程以使替代方法符合监管使用标准；其次，为开发替代方法的外部利益相关者提供明确指导；第三，通过应用研究填补信息空白，以推进新政策和指南的制定。最近，FDA宣布了他们的计划，即在实验室环境中用一系列方法取代单克隆抗体疗法和其他药物开发中的动物试验，包括基于人工智能的毒性计算模型以及细胞系和类器官毒性测试 。 然而，要成功将类器官应用于临床前测试流程，需要对其进行适当的表征、验证和鉴定，以向最终用户以及卫生当局证明它们适用于给定目的或使用背景。经济合作与发展组织(OECD)很好地描述了验证原则，该组织为如何针对个体使用背景评估类器官提供了有用的指导 。这种评估是监管环境中使用的方法的标准 。目前，跨行业联盟和卫生当局正在共同努力，以使包括类器官在内的NAMs获得监管认可，重点在于定义标准和培训利益相关者。理想情况下，包括生物工程师、生物学家、毒理学家和病理学家在内的不同科学家团队合作开发类器官模型，并共同评估其使用背景 。 监管前景 目前，经合组织测试指南仅描述了少数基于细胞的测试方法。大多数毒性测试仍属于非指南方法类别 。最近，FDA和欧洲药品管理局(EMA)都提出了推进NAMs监管认可的路线图 在经济合作与发展组织(OECD)层面，有三份关于体外方法开发和使用的相关指导文件∶《良好体外方法实践指导文件》(GIVIMP) 、《描述非指南体外测试方法指导文件》(GD211) 以及《危害评估新的或更新测试方法的验证和国际认可指导文件》(GD34)。GD34和GD211支持对类器官进行全面描述、表征和验证以提高其可信度。表征可包括对类器官的生物学相关性和科学有效性的评估，而验证是指为确定的使用背景建立特定检测方法的可靠性和相关性的过程 。 因此，逐步将类器官作为新型分析方法(NAM)纳入监管申报，以取代、减少和优化动物模型具有潜力。然而，这不应损害药品评估所需的既定标准。至关重要的是要保持谨慎的平衡——在采用包括类器官在内的这些创新方法的同时，坚持欧洲药品监管网络的严格标准。 结论 在药物研发中使用类器官，为临床前研究朝着更准确且与患者相关的模型迈出了变革性的一步。如前所述，类器官代表了一个重现人体组织复杂性的平台，提供了比传统二维细胞培养和动物模型更具生理相关性的环境。然而，尽管该领域已取得重要进展，但挑战依然存在。类器官培养的可扩展性和可重复性，尤其是在高通量筛选(HTS)背景下，需要进一步优化。这将需要持续开发和验证标准化、自动化的类器官平台，以及有助于行业采用的明确监管框架。此外，提高类器官对人类治疗反应的预测能力——特别是在癌症、神经退行性疾病以及慢性炎症和代谢疾病等复杂疾病中——还需要在血管生成、免疫系统整合和多器官建模方面进行创新，同时还需要前沿分析技术，如单细胞组学、高速图像采集和人工智能支持的数据分析。随着技术的成熟，我们预计基于类器官的平台将成为药物发现流程中不可或缺的一部分，弥合基础科学与临床结果之间的差距。类器官可能会彻底改变我们理解和治疗疾病的方式，其在药物研发中的未来具有巨大潜力。 经典书籍和更多学习资源欢迎关注“艺药荟”知识星球！ 邀您加入“艺药荟社群”交流学习! 备注：姓名+单位+方向 版权说明：本文欢迎个人转发至朋友圈，谢绝媒体或机构未经授权以任何形式转载至其他平台。转载授权或其他合作需求，请联系梓树ZiShu（微信：Z07302256）。 免责声明：本文仅作信息交流之目的，文中观点不代表“梓树艺药荟”立场，亦不代表“梓树艺药荟”支持或反对文中观点。本文不作为治疗方案推荐。如需治疗指导，请前往正规医院就诊。