类器官模型的药物敏感性测试，仅关注肿瘤细胞活性是远远不够的

类器官模型作为癌症研究与药物评估领域的新兴工具，虽在药物敏感性测试等诸多方面展现出巨大潜力，但现有方法仍存在一些局限性。

一、类器官模型药物敏感性测试的局限性

1.1 免疫系统模拟的不完整性

类器官模型通常只聚焦于单一类型的免疫细胞，如T细胞，缺乏对树突状细胞、NK细胞及髓源性抑制细胞（MDSCs）等其他免疫细胞协同作用的模拟，难以还原体内复杂的免疫网络。

实际肿瘤微环境（TME）中，这些免疫细胞相互协作，共同影响肿瘤的生长与治疗反应。例如，MDSCs能分泌免疫抑制因子，降低免疫检查点抑制剂（ICIs）等免疫疗法的疗效，而现有类器官模型往往无法体现这类复杂的细胞间相互作用。

1.2 药物敏感性测试的片面性

当前类器官模型的药物敏感性测试主要依赖于肿瘤细胞的活性评估，然而，仅关注肿瘤细胞活性是远远不够的。

这种方法难以区分药物对肿瘤细胞的直接杀伤作用与通过肿瘤微环境（TME）间接介导的影响。例如，MDSCs或肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）分泌的免疫抑制因子可能削弱药物效果，导致实际检测结果低估药物疗效。此外，离体肿瘤细胞若缺乏TME介导的耐药机制，可能对药物反应过度敏感，致使临床效果预测出现偏差。

参考文献

Breakthroughs and challenges of organoid models for

assessing cancer immunotherapy: a cutting-edge tool for

advancing personalised treatment

1.3 长期培养稳定性欠佳

长期培养过程中，类器官易受营养耗尽、氧气梯度变化及废物累积等因素干扰，影响细胞活性与模型稳定性。频繁更换培养基虽可缓解部分问题，却提高了操作成本与复杂度。

培养环境的不稳定性可能导致类器官的基因表达、表观遗传特征及对药物的响应随时间发生改变，削弱了模型对患者肿瘤特征的长期精准模拟能力。

1.4 标准化和可重复性不足

类器官模型的构建涉及多样化的样本来源、培养条件和基质材料，导致不同实验室乃至同一实验室不同批次的实验结果存在差异。这种缺乏标准化的状态使跨机构验证和数据整合变得困难，限制了类器官药物敏感性测试结果的普适性和临床转化进程。

（二） 肿瘤-免疫-器官系统性交互拓展免疫治疗全身性评估

2.1 肠道微生物对ICIs疗效的影响

肠道微生物通过影响免疫系统的激活和调节，对ICIs等免疫疗法的疗效产生显著影响。研究发现，特定的肠道菌群组成与ICIs治疗反应密切相关，有益菌群可增强机体对肿瘤的免疫应答，提高ICIs的疗效，而有害菌群可能产生免疫抑制作用，降低治疗效果。例如，某些乳酸菌可促进调节性T细胞的分化，增强免疫系统对肿瘤的监控和攻击能力 。双歧杆菌等菌群能够提高ICIs治疗黑色素瘤小鼠模型的疗效。

因此，在类器官模型中整合肠道微生物因素，模拟肠道微环境与肿瘤微环境之间的相互作用，有助于更全面地评估免疫治疗的全身性效应。这可以通过构建包含肠道微生物的类器官-微生物共培养系统实现，或借助多器官芯片技术[例如小编单位提供Kirkstall Quasi Vivo类器官3D动态构建系统]，将肠道类器官与肿瘤类器官、免疫类器官等连接起来，模拟人体内复杂的器官间通讯与物质交换。

2.2 肿瘤微环境与免疫系统

肿瘤微环境（TME）中包含多种细胞类型和细胞外基质成分，如肿瘤相关成纤维细胞（CAFs）、免疫细胞、血管内皮细胞和细胞外基质（ECM）。这些成分不仅参与肿瘤的生长和侵袭，还影响免疫细胞的浸润、活化和功能。

类器官模型能够模拟TME的复杂性，为研究免疫细胞与肿瘤细胞之间的相互作用提供了有力工具。通过调整类器官模型中的TME成分，可以研究不同免疫细胞亚群在TME中的行为变化，以及如何影响免疫治疗的敏感性。例如，CAFs能够分泌多种细胞因子和趋化因子，塑造TME的免疫抑制环境，从而影响ICIs的疗效。在类器官模型中，可以加入不同来源和功能的CAFs，观察其对免疫细胞浸润和ICIs治疗效果的影响，进而筛选出能够逆转免疫抑制TME的CAFs亚型或相关靶点。

2.3 肿瘤与宿主器官的相互作用

肿瘤与宿主的其他器官之间存在复杂的相互作用，这些相互作用可能影响免疫治疗的全身性效果。例如，肿瘤细胞可以分泌循环因子，影响免疫细胞在骨髓、脾脏和淋巴结等免疫器官中的发育、成熟和功能。同时，免疫细胞也可以迁移到肿瘤部位，参与肿瘤的免疫监视和攻击。

类器官模型可以用于模拟肿瘤与宿主器官之间的这种远程通讯，研究不同器官在免疫治疗过程中的作用和调节机制。例如，构建包含肿瘤类器官、骨髓类器官和淋巴结类器官的多器官系统，模拟肿瘤细胞释放因子对免疫细胞生成和功能的影响，以及免疫细胞如何从免疫器官迁移到肿瘤部位发挥作用。通过这种方式，可以更全面地评估免疫治疗的全身性效应，发现新的治疗靶点和生物标志物。

2.4 多组学整合与系统生物学分析

为了更深入地理解肿瘤-免疫-器官间的系统性交互及其对免疫治疗的影响，需要整合多组学技术，如基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学。通过分析类器官模型在不同治疗条件下的多组学数据，可以揭示免疫治疗响应的关键分子机制和信号通路。

系统生物学方法则可以将这些多组学数据整合到计算模型中，构建肿瘤-免疫-器官交互的网络模型，预测免疫治疗的疗效和潜在的耐药机制。例如，结合单细胞测序和代谢组学分析，研究ICIs治疗前后肿瘤类器官和免疫类器官中细胞类型的动态变化及其代谢特征，揭示免疫细胞激活和肿瘤细胞死亡的相关代谢调控机制，为优化免疫治疗方案提供依据。

类器官模型在癌症免疫疗法评估中展现出巨大潜力，但其药物敏感性测试仍存在诸多局限性。通过深入研究肿瘤-免疫-器官间的系统性交互，特别是肠道微生物对ICIs疗效的影响，整合多组学技术与系统生物学分析，有望拓展免疫治疗的全身性评估，更精准地预测治疗效果。未来，随着类器官技术的不断完善和跨学科合作的加强，类器官模型将为个性化免疫治疗方案的制定提供更有力的支持。

三、基于Kirkstall Quasi Vivo类器官3D动态构建系统的拓展思路

研究方向

具体方法

预期结果

潜在意义

1.模拟肠道微生物与免疫系统的互作，评估对ICIs疗效的影响

利用Kirkstall Quasi Vivo系统，将肠道类器官与免疫类器官、肿瘤类器官串联培养，构建综合模型。在模型中，肠道类器官微生物产生的代谢产物和免疫调节分子随培养基流动扩散至免疫类器官和肿瘤类器官，模拟体内肠道微生物对全身免疫环境的塑造作用。

揭示肠道微生物如何影响ICIs的疗效，分析不同肠道微生物组成下，免疫细胞的激活状态、细胞因子分泌谱以及肿瘤细胞对ICIs的响应变化。

为个性化免疫治疗方案的制定提供依据，考虑肠道微生物因素，提高ICIs治疗效果。

2.整合多器官交互，实现免疫治疗的全身性评估

将肿瘤类器官与肝脏、脾脏、骨髓等类器官连接，模拟肿瘤细胞释放的循环因子对全身免疫细胞生成、成熟和功能的影响，以及免疫细胞从免疫器官迁移到肿瘤部位的过程。

全面评估免疫治疗在全身层面的效应，包括免疫细胞在不同器官间的分布变化、免疫相关不良反应的发生机制等。

为优化免疫治疗方案提供更全面的视角，降低免疫相关不良反应，提高治疗的安全性和有效性。

3.结合多组学分析与系统生物学建模，挖掘关键机制与预测标志物

在多器官交互研究基础上，结合基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学技术，对类器官在不同治疗条件下的状态进行全面分析。利用系统生物学建模方法，构建肿瘤-免疫-器官交互的网络模型。

预测不同患者的免疫治疗疗效和潜在的耐药机制，挖掘新的治疗靶点和生物标志物。

为精准医疗提供有力支持，实现对癌症患者的个性化治疗，提高免疫治疗的响应率和生存率。

类器官模型药物敏感性测试虽存在局限性，但借助Kirkstall Quasi Vivo类器官串联芯片灌流动态系统，结合肿瘤-免疫-器官间的系统性交互研究，有望突破传统测试的瓶颈，拓展免疫治疗的全身性评估，为癌症患者的个性化治疗带来新的曙光。

（四）类器官课后练习题

1.使用PDO做药敏实验应该检测哪些参数？

2.类器官逐渐培养成熟，是否能逐步取代动物实验？