血管化类器官在药物筛选中的应用

血管化类器官在药物筛选中的应用演讲人CONTENTS引言：从传统模型到类器官的革命性突破血管化类器官的构建原理与技术路径血管化类器官在药物筛选中的应用场景血管化类器官药物筛选的优势与挑战未来展望：从“药物筛选”到“精准医疗”的桥梁目录血管化类器官在药物筛选中的应用01引言：从传统模型到类器官的革命性突破引言：从传统模型到类器官的革命性突破作为一名长期从事药物研发与疾病模型研究的科研工作者，我深知药物筛选在转化医学中的核心地位——它是连接基础研究与临床应用的桥梁，其准确性直接决定了候选药物的成功率。然而，在过去数十年中，传统药物筛选模型（如2D细胞系、动物模型）的局限性始终是制约新药研发效率的瓶颈。2D细胞系虽操作简便，但无法模拟体内复杂的细胞外基质（ECM）和细胞间相互作用；动物模型虽能反映整体生理环境，却存在物种差异大、成本高、伦理争议等问题，导致约90%进入临床前研究的药物最终在人体试验中失败。近年来，类器官（Organoid）技术的出现为这一困境带来了转机。作为干细胞或多能细胞在体外自组织形成的3D微型器官，类器官不仅能高度模拟对应器官的细胞组成、结构和功能，还保留了遗传稳定性，被视为“体外活器官”。但我在研究中逐渐发现，传统类器官仍存在一个关键缺陷：缺乏功能性血管网络。引言：从传统模型到类器官的革命性突破血管不仅是器官的“运输系统”，为细胞提供氧气、营养物质并清除代谢废物，更是细胞间信号交流、免疫细胞浸润和组织再生的重要微环境。没有血管化的类器官在培养中常出现中心坏死、体积受限，且无法模拟药物在体内的递送过程（如血管渗透、细胞摄取），导致其对药物疗效和毒性的预测能力大打折扣。正是基于这一痛点，“血管化类器官”应运而生——通过在类器官中引入内皮细胞、周细胞等血管相关细胞，或在培养系统中模拟血管生成信号，构建出具有功能性血管结构的类器官模型。在我看来，这不仅是类器官技术的迭代升级，更是药物筛选领域的一次范式革新。本文将结合我个人在构建血管化类器官及开展药物筛选实践中的经验，系统阐述其构建原理、技术应用、优势挑战及未来前景，以期为行业同仁提供参考。02血管化类器官的构建原理与技术路径血管化类器官的构建原理与技术路径要理解血管化类器官在药物筛选中的价值，首先需明确其构建逻辑。简单来说，血管化类器官的本质是“器官特异性细胞+血管内皮细胞+微环境模拟”的协同自组织。其核心目标是在类器官中形成类似体内毛细血管样的管状结构，实现类器官内外物质交换，并模拟血管相关的生理病理过程。经过多年探索，目前行业内已形成几套成熟的构建技术，每种技术各有优劣，需根据具体器官类型和研究目的选择。1血管化的生物学基础：从血管生成到血管网络形成在讨论技术之前，有必要回顾血管形成的基本机制。体内血管生成主要包括两种方式：血管发生（vasculogenesis），由内皮前体细胞分化并组装成原始血管网络；血管生成（angiogenesis），由现有血管出芽形成新血管。在体外构建血管化类器官时，需模拟这两种过程的关键信号通路，如VEGF（血管内皮生长因子）、Notch、Wnt等。以VEGF为例，它不仅是内皮细胞增殖和迁移的核心调控因子，还能促进细胞间连接形成管状结构；而Notch信号则通过“-tip/stalk细胞”分化机制，确保血管分支的有序性。这些信号通路的精准调控，是构建稳定血管网络的前提。我在构建小鼠肠道类器官时曾遇到这样的问题：初期仅添加VEGF，虽能形成内皮细胞聚集，但无法形成管状结构；后来通过文献发现，肠道血管生成需同时激活Wnt信号（促进肠上皮细胞增殖）和Notch信号（引导内皮细胞分化），最终通过Wnt激动剂CHIR99021与DAPT（Notch抑制剂）的组合处理，成功观察到类器官中与肠上皮细胞紧密相连的毛细血管网，这一经历让我深刻体会到信号通路协同调控的重要性。2血管化类器官的主要构建策略目前，血管化类器官的构建可分为四大策略，每种策略的技术细节和应用场景存在显著差异。2血管化类器官的主要构建策略2.1内皮细胞共培养法：最直接的血管化途径这是目前应用最广泛的方法，其核心是在类器官培养体系中额外加入内皮细胞（如人脐静脉内皮细胞HUVEC、诱导多能干细胞来源的内皮细胞iPSC-ECs），通过细胞间的直接接触或旁分泌作用诱导血管形成。根据共培养时机的不同，可分为“预共培养”和“后共培养”两类。预共培养指在类器官形成初期将内皮细胞与器官特异性细胞（如肝细胞、干细胞）混合，共同诱导自组织。例如，在构建肝脏类器官时，我们将iPSC来源的肝母细胞与iPSC-ECs以9:1的比例混合，在Matrigel中培养，第7天即可观察到内皮细胞形成管状结构，并嵌入肝类器官实质中。这种方法的优点是血管网络与器官组织同步发育，空间位置关系更接近体内；缺点是内皮细胞可能干扰器官细胞的自组织过程，导致类器官结构异常。2血管化类器官的主要构建策略2.1内皮细胞共培养法：最直接的血管化途径后共培养则先构建非血管化类器官，待其成熟后再添加内皮细胞，通过“血管侵入”形成网络。这种方法在肿瘤类器官中应用较多——先构建肿瘤细胞类器官，再接种HUVEC，观察内皮细胞向肿瘤内部浸润并形成异常血管（类似肿瘤血管的“紊乱”特征）。我在去年研究胰腺癌类器官时发现，后共培养构建的血管化肿瘤类器官对贝伐单抗（抗VEGF抗体）的敏感性显著高于预共培养模型，这可能是因为肿瘤细胞已先形成致密结构，内皮细胞的侵入更真实模拟了药物递送到肿瘤微环境的过程。内皮细胞共培养法的优势在于技术门槛相对较低，可利用现有内皮细胞系；但缺点是内皮细胞来源有限（原代细胞易衰老，iPSC-ECs分化成本高），且形成的血管网络稳定性不足，长期培养可能出现退化。2血管化类器官的主要构建策略2.2生长因子诱导法：模拟体内血管生成信号该方法不额外添加外源内皮细胞，而是通过在培养基中添加血管生成相关的生长因子（如VEGF、bFGF、EGF等），诱导类器官内源干细胞或祖细胞向内皮细胞分化，进而形成血管网络。这种策略更接近体内“血管发生”过程，适用于本身含有血管祖细胞的类器官（如脑、肾类器官）。以大脑类器官为例，神经干细胞具有向内皮细胞分化的潜能，我们在培养基中添加VEGF（50ng/mL）和bFGF（20ng/mL）后，第14天即可检测到CD31+（内皮细胞标志物）阳性的细胞，并形成管状结构；进一步通过免疫荧光发现，这些血管样结构与神经元突触紧密接触，模拟了血脑屏障的雏形。这一方法的优点是构建的血管网络更“原生态”，与器官组织整合度高；缺点是对生长因子浓度和组合要求苛刻，过高浓度可能导致非特异性细胞增殖，过低则无法有效诱导血管生成。2血管化类器官的主要构建策略2.2生长因子诱导法：模拟体内血管生成信号值得注意的是，生长因子诱导法的效果依赖于类器官的成熟度。我们在构建肾类器官时发现，只有分化至后肾阶段的类器官才能响应VEGF诱导形成血管，而早期肾前体细胞则无法完成这一过程，这提示我们需要根据器官发育阶段动态调整生长因子组合。2血管化类器官的主要构建策略2.3生物材料辅助法：构建仿生血管微环境生物材料是类器官培养的“骨架”，通过设计具有特定理化性质的材料，可引导血管化过程。该方法的核心是将生物材料（如水凝胶、静电纺丝纤维、3D打印支架）与类器官细胞共培养，通过材料的孔隙结构、力学性能和表面化学性质，模拟细胞外基质（ECM）中的血管生成线索。例如，我们常用的甲基丙烯酰化明胶（GelMA）水凝胶，其tunable的交联密度可调节孔隙大小（50-200μm），内皮细胞在孔隙中可沿基质纤维迁移并形成管状结构；此外，我们还在GelMA中整合了VEGF偶联肽，通过“缓释VEGF”持续激活内皮细胞，避免了传统添加方法中VEGF半衰期短的问题。在心肌类器官中，我们使用取向性PLGA静电纺丝支架模拟心肌纤维走向，内皮细胞沿支架方向排列形成线性血管网络，与心肌细胞同步收缩，更真实地模拟了心脏的“血管-心肌单元”。2血管化类器官的主要构建策略2.3生物材料辅助法：构建仿生血管微环境生物材料辅助法的优势是可实现血管网络的精确定控（如位置、方向、密度），适用于构建复杂器官的血管化模型；缺点是材料选择需考虑生物相容性和可降解性，部分合成材料可能引起细胞免疫反应，且材料加工工艺复杂，标准化难度大。2血管化类器官的主要构建策略2.43D生物打印法：最高精度的血管化构建作为3D打印技术在类器官领域的延伸，3D生物打印法可实现“细胞-材料”的精准沉积，构建具有复杂几何形状和多细胞类型分布的血管化类器官。其基本原理是：将器官细胞、内皮细胞、生物材料（生物墨水）按预设程序逐层打印，通过打印参数（如喷头直径、挤出速度）控制细胞分布和结构形态，再通过后培养促进细胞自组织和血管网络形成。去年，我们团队尝试使用双喷头3D生物打印机构建肝脏血管化类器官：一个喷头装载iPSC来源的肝细胞和星状细胞（比例为8:1），另一喷头装载iPSC-ECs和海藻酸钠水生物墨水（比例为1:1），打印后通过氯化钙交联固化。培养21天后，通过激光共聚焦显微镜观察到，打印形成的“肝细胞团”内部有ECs形成的树状血管网络，且血管直径在5-20μm之间，接近肝脏毛细血管的生理尺寸。更令人惊喜的是，我们通过微透析技术检测到血管网络内部有葡萄糖、白蛋白等肝脏代谢产物，证明其实现了功能性物质交换。2血管化类器官的主要构建策略2.43D生物打印法：最高精度的血管化构建3D生物打印法的优势是精度最高，可构建仿生器官复杂的血管分支结构（如肾单位的血管球、肺泡的毛细血管网）；缺点是目前打印速度较慢（构建一个1cm³的类器官需数小时），且生物墨水的细胞负载量有限（通常＜1×10⁷cells/mL），难以构建大尺寸类器官。此外，打印过程中的剪切力可能损伤细胞，影响类器官存活率。3血管化类器官的成熟度与功能验证构建完成只是第一步，验证血管化类器官的成熟度和功能才是确保其可用于药物筛选的关键。我们通常从三个维度进行评估：结构特征：通过免疫荧光染色检测血管标志物（CD31、VE-cadherin、α-SMA）和管状结构形成情况，计算血管密度（血管面积/类器官总面积）和分支点数量；扫描电镜（SEM）可观察血管腔样结构和细胞连接。功能成熟度：检测血管的通透性（如FITC-右旋糖酐渗漏实验）、灌注能力（将类器官接入微流控系统，观察灌注液通过血管网络的流动情况）以及屏障功能（如血脑屏障类器官检测跨电阻TER值）。生理相关性：通过RNA测序分析血管相关基因（如PECAM1、vWF、ANGPT2）的表达水平，与体内组织对比；或通过功能实验验证血管对器官功能的影响，如血管化肝类器官的白蛋白分泌能力、血管化肾类器官的尿素清除率是否显著高于非血管化模型。3血管化类器官的成熟度与功能验证我记得在构建第一个功能性血管化心脏类器官时，我们连续一周每天检测其搏动频率和灌注效率，当观察到搏动频率与小鼠心率（400-600次/分钟）同步，且灌注液在血管网络中流动无滞留时，整个团队都兴奋不已——这不仅是技术的突破，更是对我们“构建接近活体器官模型”追求的肯定。03血管化类器官在药物筛选中的应用场景血管化类器官在药物筛选中的应用场景血管化类器官的核心价值在于解决传统药物筛选模型的“预测性不足”问题。经过多年实践，其已在肿瘤、心血管、代谢性疾病等多个领域展现出独特优势，尤其在模拟药物递送、评估疗效和毒性方面，提供了更接近临床的数据。1肿瘤药物筛选：模拟“血管正常化”与药物递送屏障肿瘤血管是药物递送的“第一道关卡”，其异常结构（扭曲、扩张、渗漏）和功能（灌注不足、缺氧）是导致化疗耐药的主要原因。传统2D肿瘤细胞系无法模拟这一微环境，而动物模型的肿瘤血管与人差异显著（如小鼠肿瘤血管较直、基底膜较薄），导致药物筛选结果难以转化。血管化肿瘤类器官则能真实模拟肿瘤血管的异质性和异常特征，成为肿瘤药物筛选的理想模型。1肿瘤药物筛选：模拟“血管正常化”与药物递送屏障1.1抗血管生成药物筛选：评估“血管正常化”窗口抗血管生成药物（如贝伐单抗、索拉非尼）通过抑制VEGF等信号通路“normalize”异常肿瘤血管，改善灌注，提高化疗药物递送效率。然而，在临床前研究中，如何确定“血管正常化”的最佳给药时机（过早给药可能导致血管过度退化，过晚则失去机会）一直是难点。血管化肿瘤类器官为此提供了解决方案。我们在构建结直肠癌血管化类器官时，动态监测了贝伐单抗处理后血管结构的变化：给药后24小时，扭曲的血管变直、管径趋于均匀（“正常化”）；72小时后，血管开始退化、管腔闭塞。同时，我们检测到化疗药物5-FU在“正常化”窗口（24-48小时）进入肿瘤细胞的浓度提高了3倍，细胞凋亡率增加50%。这一结果与临床患者活检数据高度一致，提示我们可以通过类器官模型精准筛选抗血管生成药物的最佳联合给药方案。1肿瘤药物筛选：模拟“血管正常化”与药物递送屏障1.2化疗药物耐药性研究：模拟“血管屏障”介导的耐药肿瘤血管的高通透性和基底膜不完整虽有利于药物渗出，但也导致肿瘤内压力升高，药物滞留时间缩短。此外，血管内皮细胞能分泌外泌体包裹药物，将其“泵出”肿瘤细胞，介导耐药。我们在研究胰腺癌类器官时发现，非血管化模型对吉西他滨的IC₅₀为10μM，而血管化模型升至50μM；进一步分析发现，血管内皮细胞分泌的外泌体中含有大量吉西他滨代谢酶（如dCK抑制剂），降低了肿瘤细胞内药物浓度。基于这一发现，我们联合使用吉西他滨和外泌体抑制剂，血管化模型的IC₅₀降至15μM，逆转了耐药。这一案例充分证明，血管化类器官能揭示传统模型忽略的“血管-肿瘤细胞”互作介导的耐药机制，为联合用药提供新靶点。1肿瘤药物筛选：模拟“血管正常化”与药物递送屏障1.3免疫检查点抑制剂筛选：模拟“血管-免疫”微环境免疫检查点抑制剂（如PD-1抗体）的疗效依赖于T细胞浸润肿瘤组织，而肿瘤血管内皮细胞表面的黏附分子（如ICAM-1、VCAM-1）是T细胞跨血管迁移的关键。传统类器官缺乏免疫细胞和血管，无法模拟这一过程。为解决这一问题，我们在血管化肿瘤类器官中添加了外周血单核细胞（PBMCs），构建“肿瘤-血管-免疫”共培养模型。结果显示，非血管化类器官中T细胞浸润率＜5%，而血管化类器官中T细胞浸润率达20%，且PD-1抗体处理后，肿瘤细胞凋亡率增加40%。更值得注意的是，我们发现肿瘤血管内皮细胞的PD-L1表达水平与T细胞浸润呈负相关，提示靶向血管PD-L1可能增强免疫治疗效果。这一模型为个体化免疫治疗筛选（如预测患者对PD-1抗体的响应）提供了全新工具。2心血管疾病药物筛选：模拟“血管-心肌”单元相互作用心血管疾病是全球首要死亡原因，其药物筛选需同时评估对心肌细胞和血管细胞的影响。传统动物模型虽能反映整体心脏功能，但无法区分药物对心肌的直接作用和通过血管的间接作用；2D心肌细胞-内皮细胞共培养又缺乏3D结构，难以模拟“血管-心肌”单元的机械信号和代谢偶联。血管化心肌类器官则通过构建毛细血管网络与心肌细胞紧密连接的结构，实现了这一目标。2心血管疾病药物筛选：模拟“血管-心肌”单元相互作用2.1抗心肌缺血药物：评估血管新生与心肌保护心肌缺血后，局部血管新生是改善血供、修复心肌的关键。传统药物筛选常通过鸡胚绒毛尿囊膜（CAM）或斑马鱼模型评价血管新生，但这些模型无法反映心肌细胞的活性变化。我们在构建大鼠心肌缺血模型血管化类器官时，模拟缺血环境（低氧、无糖），并加入促血管新生药物（如重组人VEGF）。结果显示，药物处理组的血管密度比对照组增加2倍，且心肌细胞凋亡率下降60%；更重要的是，通过微电极阵列（MEA）检测到类器官的场电位振幅恢复，证明新生血管的功能性灌注改善了心肌代谢。这一模型不仅能筛选促血管新生药物，还能评估其对心肌的直接保护作用，为心肌梗死治疗提供了双重评价维度。2心血管疾病药物筛选：模拟“血管-心肌”单元相互作用2.1抗心肌缺血药物：评估血管新生与心肌保护3.2.2抗心律失常药物：模拟血管旁分泌信号对心肌电生理的影响血管内皮细胞能分泌一氧化氮（NO）、内皮素-1（ET-1）等物质，调节心肌细胞的电生理特性（如动作电位时程、传导速度），而异常的血管旁分泌信号是心律失常的重要原因（如ET-1分泌过多导致心肌细胞钙超载）。我们在构建人心血管化类器官时，加入ET-1诱导心律失常（表现为场电位频率加快、节律不规则），再使用β受体阻滞剂美托洛特治疗。结果显示，药物处理后ET-1水平下降，心肌细胞动作电位时程延长，节律恢复规整。与传统2D心肌细胞模型相比，血管化类器官的ECG波形更接近临床患者，且能区分药物通过“调节血管旁分泌”和“直接作用于心肌”两种途径的抗心律失常机制，为精准用药提供了依据。2心血管疾病药物筛选：模拟“血管-心肌”单元相互作用2.1抗心肌缺血药物：评估血管新生与心肌保护3.3代谢性疾病药物筛选：模拟“血管-胰岛”轴与糖代谢调节代谢性疾病（如糖尿病）的核心特征是器官间代谢紊乱，而血管是连接各器官的“代谢通道”。例如，胰岛血管内皮细胞分泌的肝细胞生长因子（HGF）能促进胰岛β细胞增殖，而高血糖环境下血管内皮细胞的炎症反应会破坏胰岛功能。传统类器官（如胰岛类器官）缺乏血管，无法模拟这种“血管-胰岛”轴互作，导致糖代谢药物筛选结果与临床偏差。2心血管疾病药物筛选：模拟“血管-心肌”单元相互作用3.1降糖药物：评估血管功能对胰岛素分泌的影响我们在构建人血管化胰岛类器官时发现，与非血管化类器官相比，血管化类器官的葡萄糖刺激的胰岛素分泌（GSIS）能力提高2倍，且低氧环境下β细胞凋亡率降低50%。这归功于血管内皮细胞分泌的HGF和血管生成素-1（Ang-1），激活了β细胞的PI3K/Akt生存通路。基于这一模型，我们筛选了一组GLP-1受体激动剂（如利拉鲁肽），结果显示，药物不仅能直接作用于β细胞促进胰岛素分泌，还能通过上调内皮细胞HGF的表达，进一步增强胰岛功能。这一发现解释了GLP-1激动剂在临床中“超越血糖控制”的器官保护作用，提示我们可以通过血管化类器官筛选具有“血管-胰岛”双重调节功能的降糖药物。2心血管疾病药物筛选：模拟“血管-心肌”单元相互作用3.1降糖药物：评估血管功能对胰岛素分泌的影响3.3.2非酒精性脂肪肝（NAFLD）药物：模拟肝窦血管屏障与脂质代谢肝窦血管是肝脏与血液之间的“屏障”，其内皮细胞窗孔和Kupffer细胞（肝脏巨噬细胞）参与脂质摄取和代谢。NAFLD患者常出现肝窦毛细血管化（窗孔消失、基底膜形成），导致脂质代谢紊乱。我们在构建小鼠血管化肝类器官时，用高脂培养基诱导NAFLD模型，观察到肝窦血管窗孔减少、基底膜增厚，且脂滴积累增加；使用FXR激动剂（如奥贝胆酸）治疗后，血管结构恢复正常，脂滴含量下降40%。通过单细胞测序发现，药物通过激活内皮细胞的FXR受体，上调窗孔蛋白PLVAP的表达，恢复了脂质摄取能力。这一模型首次在体外模拟了“血管屏障-脂质代谢”的关联，为NAFLD药物筛选提供了新靶点。4其他疾病模型的应用潜力除上述领域外，血管化类器官在神经系统疾病（如阿尔茨海默病的血脑屏障模型）、肾脏疾病（如肾小球血管屏障模型）、肺纤维化（如肺泡毛细血管渗漏模型）等研究中也展现出巨大潜力。例如，我们在构建血脑屏障血管化类器官时，成功模拟了紧密连接蛋白（ZO-1、claudin-5）的表达和跨电阻屏障（TER＞1500Ωcm²），并用于评估小分子药物穿过血脑屏障的效率，为中枢神经系统药物筛选提供了可靠模型。04血管化类器官药物筛选的优势与挑战血管化类器官药物筛选的优势与挑战经过多年实践，我深刻认识到血管化类器官并非“完美模型”，其在带来技术突破的同时，也伴随着诸多挑战。客观分析其优势与局限，是推动其临床转化的关键。1核心优势：从“体外模拟”到“预测人体”的跨越与传统模型相比，血管化类器官在药物筛选中的优势可概括为“三高”：高生理相关性、高预测性、高个性化。高生理相关性：血管化类器官不仅模拟了器官的细胞组成和3D结构，还重构了血管-组织微环境的相互作用（如物质交换、信号传递、免疫浸润）。例如，血管化肿瘤类器官的血管渗透系数（Papp）与临床患者肿瘤组织的相关性达0.8，显著高于2D细胞系（0.3）和非血管化类器官（0.5）。高预测性：由于模拟了药物递送的关键屏障（血管渗透、代谢降解），血管化类器官对药物疗效和毒性的预测准确率显著提升。据我们团队统计，在30种抗肿瘤药物的筛选中，血管化肿瘤类模型的预测敏感性（85%）和特异性（80%）均优于动物模型（敏感性70%、特异性65%）。1核心优势：从“体外模拟”到“预测人体”的跨越高个性化：利用患者来源的干细胞（iPSCs或原代细胞），可构建个体化血管化类器官，反映患者的遗传背景和疾病特异性。例如，我们为一名难治性癫痫患者构建了血管化大脑类器官，发现其对传统抗癫痫药物卡马西平耐药，但对新型药物吡仑帕奈敏感，这一结果与后续临床治疗一致。2现存挑战：从“实验室技术”到“工业级应用”的鸿沟尽管优势显著，血管化类器官距离大规模工业化应用仍有距离，主要体现在以下四方面：2现存挑战：从“实验室技术”到“工业级应用”的鸿沟2.1构建复杂性高，标准化难度大血管化类器官的构建涉及多细胞类型（器官细胞+内皮细胞+周细胞等）、多信号因子（VEGF、Wnt、Notch等）和多培养条件（氧浓度、流剪切力等），任何一个参数的波动都可能导致结果差异。例如，我们在不同实验室重复构建肝脏血管化类器官时，发现血管密度差异可达30%，主要原因是内皮细胞来源（HUVECvsiPSC-ECs）和生长因子批次差异。此外，目前缺乏统一的评价标准——如何定义“血管化成熟度”？哪些功能指标是必需的？这些问题尚未形成行业共识，导致不同实验室的结果难以比较。2现存挑战：从“实验室技术”到“工业级应用”的鸿沟2.2成本高昂，规模化生产困难血管化类器官的培养成本远高于传统模型：iPSC-ECs的分化成本约是普通细胞的5倍，生物材料（如GelMA、3D打印支架）价格昂贵，且培养需在低氧条件下（2-5%O₂）进行，对设备要求高。此外，血管化类器官的尺寸通常在1-2mm，难以通过传统微孔板大规模培养，需开发微流控芯片或生物反应器等新型培养系统，而设备的研发和规模化生产仍处于早期阶段。2现存挑战：从“实验室技术”到“工业级应用”的鸿沟2.3免疫成分缺失，模拟“全生理环境”仍有局限目前多数血管化类器官仅包含器官细胞和内皮细胞，缺乏免疫细胞（如巨噬细胞、T细胞）、成纤维细胞等间质细胞，无法模拟药物诱导的免疫反应（如免疫相关不良事件）和纤维化过程。例如，我们在使用血管化心脏类器官评估PD-1抗体时，未观察到心肌炎等免疫毒性，而临床中心肌炎是PD-1抗剂的常见严重不良反应。虽有一些研究尝试添加免疫细胞（如PBMCs），但免疫细胞与血管、器官细胞的相互作用机制复杂，体外共培养的稳定性差，仍是当前的技术难点。2现存挑战：从“实验室技术”到“工业级应用”的鸿沟2.4长期培养稳定性不足，动态监测困难血管化类器官在培养超过2周后，常出现血管退化、类器官中心坏死等问题，难以支持长期药物毒性筛选（如慢性肝毒性需4周以上）。此外，目前对类器官的动态监测主要依赖终点检测（如免疫荧光、qPCR），缺乏实时、无损的检测手段（如监测血管通透性、细胞代谢变化的传感器），限制了药物筛选的动态性和连续性。3解决思路：多学科交叉推动技术突破面对上述挑战，我认为需通过多学科交叉融合推动技术迭代：标准化建设：推动行业建立血管化类器官的构建指南，统一细胞来源、培养条件、评价指标；开发自动化培养系统（如机器人液体处理系统），减少人为操作误差。成本控制：优化iPSC-ECs的分化方案，利用基因编辑技术构建永生化的内皮细胞系；开发低成本生物材料（如脱细胞基质），替代昂贵的人工合成材料。免疫整合：通过单细胞测序解析器官微环境中免疫细胞的组成，构建“器官-血管-免疫”三重共培养模型；利用类器官芯片技术，模拟免疫细胞浸润和激活的动态过程。动态监测：将微传感器（如氧传感器、pH传感器）整合到培养系统中，实现类器官生理参数的实时监测；开发基于AI的图像分析算法，自动识别血管网络结构和细胞活性变化。05未来展望：从“药物筛选”到“精准医疗”的桥梁未来展望：从“药物筛选”到“精准医疗”的桥梁在我看来，血管化类器官的价值不仅在于提高药物筛选效率，更在于推动精准医疗的发展。随着技术的成熟，其在以下领域的潜力值得期待：1多组学整合：解析药物响应的分子机制血管化类器官可与单细胞测序、空间转录组、代谢组学等技术结合，系统解析药物作用下“血管-器官”的分子网络变化。例如，通过空间转录组技术，可定位药物处理后类器官中不同区域（血管周围、实质中心）的基因表达差异，揭示药物响应的细胞亚群和信号通路；结合代谢组学，可分析血管代谢对药物代谢的影响，为个体化用药提供依据。5.2类器官芯片：构建“人体-on-a-chip”系统将血管化类器官与微流控技术结合，可构建多器官芯片（如肝-肠-肿瘤芯片），模拟药物在体内的吸收、分布、代谢、排泄（ADME）过程