1. 引言
药物毒性筛选的重要性:药物毒性筛选是药物研发流程中不可或缺的关键环节，其核心目标在于识别潜在的药物毒性风险，从而保障候选药物的安全性与有效性[3]。在药物研发的早期阶段，毒性筛选能够有效减少因药物毒性问题导致的高昂失败成本，同时为后续临床试验提供可靠的数据支持[11]。此外，随着人们对药物安全性关注度的不断提高，药物毒性筛选的重要性愈发凸显，尤其是在评估药物对人体器官的潜在影响方面，其作用不可替代[3]。因此，开发高效、精准的毒性筛选技术已成为药物研发领域的迫切需求。
传统筛选方法的局限:传统的药物毒性筛选方法主要包括动物实验和二维细胞培养实验，然而这些方法均存在显著的局限性。动物实验虽然能够在一定程度上模拟人体生理环境，但由于物种差异的存在，其实验结果往往难以准确预测药物在人体中的毒性反应[11]。此外，动物实验还面临伦理争议以及高昂的成本问题，这些问题限制了其广泛应用[3]。相比之下，二维细胞培养实验虽然具有成本低、操作简便的优势，但由于其缺乏三维结构特征，无法充分模拟人体复杂的组织微环境，导致其在预测药物毒性方面的准确性较低[11]。因此，传统筛选方法的局限性促使科学家寻找更加先进的替代技术。
类器官芯片技术出现的必要性:类器官芯片技术的出现为解决传统药物毒性筛选方法的局限性提供了全新的契机。该技术通过将类器官与微流控芯片相结合，能够在体外构建高度仿真的三维组织模型，从而更准确地模拟人体器官的生理功能和病理状态[3]。与传统的动物实验和细胞培养方法相比，类器官芯片技术不仅具备更高的实验准确性和可靠性，还能够显著降低实验成本并减少动物实验的需求[11]。此外，类器官芯片技术在药物毒性筛选中的应用潜力巨大，其能够提供更为精准的毒性预测结果，为药物研发提供强有力的支持[3]。因此，类器官芯片技术的发展对于推动药物毒性筛选技术的进步具有重要意义。
2. 类器官芯片技术概述
2.1 类器官芯片的定义
类器官芯片是一种将类器官与微流控芯片相结合的前沿技术，其核心在于通过三维体外培养人体细胞，使其发育为具有人体生理、病理条件及类人体器官功能的微型组织[3]。这一技术不仅继承了类器官在模拟组织结构和功能上的优势，还通过微流控芯片实现了对流体环境的精确操控，从而能够在微米尺度上再现人体器官的微环境[6]。类器官芯片的出现为药物筛选、疾病模型构建等生物医学研究提供了全新的工具，代表了现代工程技术与医学交叉融合的重要成果。
2.2 类器官芯片的结构特点
类器官芯片的微流控结构是其实现复杂生物模拟的关键所在。通常，这类芯片包含多个微通道，用于精确控制营养液、药物或其他生物分子的输送，同时支持多种细胞类型的共培养[3]。这种动态培养环境能够更好地模拟人体器官中的生理条件，例如流体剪切应力、氧气梯度以及代谢产物交换等[6]。此外，类器官芯片还可以通过集成生物传感器实时监测细胞状态和微环境变化，进一步提高实验的灵敏度和准确性。这些特点使得类器官芯片成为一种高度仿真的体外模型，为研究人体器官的复杂行为提供了重要平台。
2.3 类器官芯片的发展历程
类器官芯片技术的发展历程可追溯至21世纪初，随着类器官培养和微流控技术的进步，这一领域迅速崛起。2010年前后，科学家首次尝试将类器官与微流控芯片结合，初步验证了其在模拟人体器官功能方面的潜力[3]。此后，多项突破性成果相继出现，例如韩国延世大学Cho团队利用脑类器官芯片研究大脑发育和神经疾病模型，以及大连化物所秦建华团队构建非酒精性脂肪肝类器官疾病模型[3]。这些研究不仅展示了类器官芯片在生物医学领域的广泛应用前景，也推动了相关技术的标准化和商业化进程[6]。
3. 类器官芯片在药物毒性筛选中的应用
3.1 模拟人体器官复杂生理环境
类器官芯片通过三维培养技术和多种细胞共培养模式，能够高度模拟人体器官的生理结构与功能。类器官作为源自干细胞或肿瘤组织的自组装三维多细胞微型器官模型，可在体外重现器官的关键结构特征与生理机能[1]。微流控芯片则提供了动态的液体流动环境，这种环境可以更好地模拟体内微环境中的物质交换和信号传递过程。此外，多种细胞共培养的方式进一步增强了类器官芯片对复杂组织结构的模拟能力，例如在肝脏类器官芯片中，肝细胞与内皮细胞、星状细胞等多种细胞类型的共同培养，使其更接近真实肝脏组织的功能状态[7]。通过这些技术手段，类器官芯片为药物毒性筛选提供了一个更加贴近人体实际情况的实验平台。
3.2 精准预测药物毒性
类器官芯片凭借其高度模拟的生理环境，能够更准确地预测药物对不同器官的毒性，从而显著提高药物毒性筛选的可靠性。相比于传统的二维细胞培养模型，类器官芯片的三维结构不仅增强了细胞的分化能力，还促进了细胞间的相互作用和信号传导，这使得药物在类器官芯片中的代谢和行为更接近于其在人体内的真实表现[1]。例如，在肾脏类器官芯片中，研究人员能够通过检测足细胞标志物NPHS1及MAFB的表达水平变化，以及肾损伤标志物和凋亡标志物的上调情况，评估药物对肾脏的潜在毒性[4]。这种精准的预测能力有助于在药物研发早期阶段识别潜在的毒性风险，从而减少临床试验失败的风险并提高药物研发效率。
3.3 成功案例分析
近年来，多种类型的器官芯片已在药物毒性筛选领域取得了显著成果。例如，Skardal等开发了一种由心脏、肺和肝脏组成的类器官系统，并将其集成在闭合的循环灌注系统中，用于评估药物对整体器官的药理效应及毒性反应[14]。该系统通过模拟器官间的相互作用，成功预测了多种药物对心脏和肝脏的毒性效应，其预测结果与动物实验结果高度一致。此外，肾脏类器官芯片也被广泛应用于药物肾毒性检测中。研究表明，利用患者来源的肾脏类器官进行体外实验，可以有效评估抗肿瘤药物庆大霉素和顺铂的肾毒性，表现为类器官整体结构的损伤和细胞活性的显著下降[4]。这些成功案例充分展示了类器官芯片在药物毒性筛选中的优越性和应用潜力。
4. 高通量筛选模型构建
4.1 构建思路
构建高通量筛选模型的核心目标在于满足大规模药物筛选的需求，同时充分利用类器官芯片的技术特点。类器官芯片能够模拟人体器官的复杂生理环境，因此在设计高通量筛选模型时，需结合其微流控结构、多细胞共培养特性等，以实现高效且精准的药物毒性筛选[3][13]。此外，模型的构建还需考虑实验的可重复性、数据处理的便捷性以及与其他技术（如自动化操作系统）的兼容性，从而确保其在实际应用中的可行性与实用性。
4.2 构建流程
高通量筛选模型的构建流程主要包括芯片设计、实验参数优化以及数据处理分析三个关键步骤。在芯片设计阶段，需根据筛选目标合理规划微流控通道的布局与尺寸，确保药物能够均匀分布并有效作用于类器官；同时，优化细胞在芯片内的布局，以促进细胞间的相互作用与信号传递[3]。实验参数优化则涉及培养条件的精细调控（如温度、pH值、营养物质浓度等）以及药物浓度的合理设置，以保证类器官的正常生长与功能表达，并准确反映药物对其的影响[13]。在数据处理分析阶段，需建立适用于高通量筛选的数据分析模型，通过机器学习算法对实验数据进行深度挖掘，提取关键信息以评估药物毒性[3][13]。
4.3 实现高效大规模药物毒性筛选
通过优化后的高通量筛选模型，可显著提升药物毒性筛选的效率与规模。首先，该模型能够在短时间内处理大量样本，大幅缩短筛选周期；其次，类器官芯片的精准模拟能力使得筛选结果更加可靠，减少了后续验证的工作量[3]。此外，结合自动化操作技术与数据分析平台，可实现从样本加载、药物作用到数据读取的全流程自动化，进一步提高了筛选的通量与准确性[13]。这种高效的大规模药物毒性筛选方法，不仅有助于加速药物研发进程，还能为药物安全性评价提供更为全面的数据支持。
5. 面临的挑战与解决策略
5.1 类器官芯片的标准化问题
类器官芯片技术在药物毒性筛选中的应用前景广阔，但其标准化问题已成为制约其进一步发展的主要障碍之一。目前，类器官芯片的制备和培养条件缺乏统一标准，导致实验结果的可重复性较差。例如，在不同实验室中，由于微流控芯片的设计参数、细胞来源及培养环境的差异，相同的实验可能产生截然不同的结果[10]。这种不一致性不仅影响了研究数据的可靠性，也限制了类器官芯片技术在药物研发领域的广泛应用。此外，标准化的缺失还使得跨实验室合作变得困难，阻碍了该领域的协同创新与发展。因此，建立统一的类器官芯片制备和培养标准，对于提高实验结果的可靠性和推动技术普及至关重要。
5.2 高通量筛选模型构建的成本与技术难度
构建高通量筛选模型是类器官芯片技术实现大规模药物毒性筛选的关键环节，但其高昂的成本和技术复杂性成为主要挑战。首先，高通量筛选模型需要高度精确的微流控芯片制造工艺，这对设备和技术人员的要求极高，导致制造成本居高不下[10]。其次，大规模筛选过程中产生的海量数据处理和分析也是一大难题，传统的统计方法往往难以应对如此复杂的任务。此外，为了实现高效筛选，还需优化实验参数，如细胞布局、药物浓度设置等，这进一步增加了技术难度。这些因素共同限制了高通量筛选模型的广泛应用，尤其是在资源有限的实验室中，这一问题尤为突出。
5.3 可能的解决策略
针对上述挑战，学术界和产业界正在积极探索多种解决策略。首先，建立行业标准是解决类器官芯片标准化问题的关键。通过制定统一的芯片设计参数、细胞培养条件和实验操作流程，可以有效提高实验结果的可重复性和可靠性[10]。其次，开发低成本制造技术是降低高通量筛选模型构建成本的重要途径。例如，采用3D打印技术替代传统的微流控芯片制造工艺，不仅可以大幅降低材料成本，还能简化制造流程。此外，结合人工智能技术进行数据处理和分析，能够提高筛选效率并降低人工成本。最后，加强跨学科合作，整合生物学、工程学和信息技术等领域的研究成果，有助于突破技术瓶颈，推动类器官芯片技术的进一步发展[10]。
6. 未来发展趋势
6.1 与新兴技术的融合
类器官芯片技术作为生物医学领域的一项前沿创新，其未来发展离不开与其他新兴技术的深度融合。基因编辑技术，尤其是CRISPR/Cas9系统的广泛应用，为类器官芯片的研究提供了强大的工具支持。通过基因编辑，研究人员能够精确调控类器官中的特定基因，从而构建出模拟特定疾病表型的模型。例如，Huang等利用三维培养技术结合基因编辑手段，成功建立了携带KRAS和TP53突变的人胰腺癌类器官，这不仅为研究肿瘤发生机制提供了新平台，也为个性化药物筛选奠定了基础[2]。此外，人工智能（AI）技术的引入将进一步推动类器官芯片在药物毒性筛选中的应用。AI算法能够对高通量筛选产生的复杂数据进行高效分析，识别潜在的药物靶点并预测毒性效应，从而显著提升筛选效率与准确性[12]。这种跨学科技术的整合，将有助于类器官芯片技术在临床前研究和精准医疗中发挥更大的作用。
6.2 在个性化医疗药物筛选中的应用拓展
类器官芯片技术在个性化医疗领域展现出广阔的应用前景，尤其是在基于患者个体基因信息的药物筛选方面。传统的药物研发模式往往依赖于群体数据，而忽视了个体间存在的遗传异质性，这导致部分患者无法从现有治疗方案中获益。类器官芯片通过利用患者来源的细胞或组织构建个性化的类器官模型，能够有效解决这一问题。例如，Matano等和Drost等通过CRISPR/Cas9技术对结肠细胞进行基因编辑，成功构建了结直肠癌类器官模型，并在此基础上开展了针对特定基因突变的药物筛选研究[2]。类似地，Sun等利用hiHep系统构建了人源肝类器官模型，并通过引入致癌因子探讨了肝癌的发生机制，为个性化治疗方案的设计提供了重要参考[2]。这些研究表明，类器官芯片能够在一定程度上还原患者体内真实的病理环境，从而为制定个体化治疗策略提供科学依据。未来，随着类器官芯片技术的不断完善，其在个性化医疗中的应用将进一步深化，为患者提供更加精准、有效的治疗方案[5]。
参考文献
[1]杨玉维;李敏;要智颖;孙沁林;刘洋;葛丹;孙冰冰.类器官芯片在纳米药物递送系统研究中的应用及前景[J].化工学报,2024,75(4):1209-1221.
[2]张宁;杨慧;王鹏.类器官在癌症研究、药物筛选与精准诊疗中的应用进展[J].北京大学学报（医学版）,2022,54(5):814-821.
[3]渠志倍;王昌鑫;醴磊;李佳泽;张骏.基于类器官芯片的药物筛选及其中的生物化学原理[J].大学化学,2024,39(7):278-286.
[4]王钢;王谊晴;梁菊(综述);刘志红(审校).肾脏类器官的研究及应用[J].肾脏病与透析肾移植杂志,2024,33(3):245-253.
[5]王若彤;王欣;沈波.类器官在肿瘤转化医学中的应用和进展[J].中国癌症杂志,2022,32(11):1105-1114.
[6]雷敏;蔡春泉.类器官在儿童遗传性疾病中的应用研究进展[J].天津医药,2024,52(1):33-37.
[7]董研博;王健;郑梦竹;刘良发;李山虎.类器官研究进展及应用[J].中国药理学与毒理学杂志,2019,33(2):152-160.
[8]苏曼;李翔;华辰凤;赵阁;尚平平;赵俊伟;王昇;谢复炜.微流控器官芯片及其在毒理学评价中的应用与展望[J].烟草科技,2021,54(11):103-112.
[9]潘韵铮;胡洋;李庆菊;蒋宝平;许立.特异质型药物性肝损伤发生机制及其评价方法的研究进展[J].中国药理学与毒理学杂志,2020,34(12):946-953.
[10]陈沛杉;张海燕.器官芯片与工程化人体组织在药物研发中的应用前景[J].中国组织工程研究,2020,24(29):4717-4723.
[11]张莹.类器官:前沿生物医学研究的理想模型[J].科技视界,2024,14(12):1-2.
[12].顶天立地:深挖中药科学内涵,创建中药系统研究与开发利用新模式——屠鹏飞教授团队中药创新研究思路与实践总结[J].世界科学技术-中医药现代化,2022,24(6):2162-2171.
[13]祁丹辉;史晓雨;刘新泳;展鹏.降尿酸化合物的活性评价方法研究进展[J].中国药科大学学报,2024,55(2):167-180.
[14]马琛婧;杨媛;张冰琳;周晓楠;代蓉;林青.类器官的研究现状及应用前景[J].昆明医科大学学报,2019,40(6):1-5.
[15]杨仁君;任悦;沈素;殷诺雅;Francesco Faiola;张杨.人多能干细胞在环境污染物风险评估中的应用与展望[J].生态毒理学报,2020,15(3):47-55.
作者简介：陈瑜（1974—），男，汉族，重庆人，专科，研究方向为医药工程。
