孟繁露，韓益明，修繼冬，黃建永

類器官是干細胞自組織形成的三維多細胞體外培養(yǎng)物［1-2］，常被看作微小的器官簡化模型，在生長發(fā)育、疾病建模和藥物開發(fā)等研究領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，已成為組織工程和再生醫(yī)學的重要發(fā)展方向［3-4］。傳統(tǒng)的類器官培養(yǎng)體系基于手動操作構(gòu)建基質(zhì)膠三維培養(yǎng)微環(huán)境，通過操控細胞因子等生化信號驅(qū)動干細胞增殖分化，并自組織形成類器官［5-6］。然而，類器官作為新興培養(yǎng)體系在諸多方面仍有待優(yōu)化：（1）基質(zhì)膠的批次間差異（包括物理特性和生長因子含量等的差異）直接影響了類器官培養(yǎng)物的批次穩(wěn)定性。（2）類器官在基質(zhì)膠中隨機分布會引起空間密度和間距差異，從而誘導類器官表型發(fā)生不可控變異。（3）上述空間分布的隨機性使類器官處于不同焦平面，從而為高精度快速成像檢測帶來挑戰(zhàn)。（4）頻繁的手動操作會引入人為誤差，從而影響培養(yǎng)體系穩(wěn)定性［7-9］。

微流控芯片技術(shù)又稱“芯片實驗室“，見圖1。利用微納加工手段把多因素的復(fù)雜反應(yīng)體系集成到一塊芯片上，在精準控制下自動完成培養(yǎng)、實驗和分析的全過程。因此發(fā)展高通量自動化的類器官芯片，對于克服傳統(tǒng)類器官培養(yǎng)體系的缺陷，實現(xiàn)類器官培養(yǎng)過程的標準化，進而加速其轉(zhuǎn)化應(yīng)用具有重要意義［10-11］。

Fig.1 Overview of high throughput automated organoid-on-a-chip system圖1 高通量自動化類器官芯片概覽

1 類器官芯片之高通量均質(zhì)化培養(yǎng)方案

類器官高通量培養(yǎng)可以通過微井陣列、微流體液滴、微柱陣列等培養(yǎng)體系實現(xiàn)。其中，微井陣列是三維高通量類器官培養(yǎng)中應(yīng)用最廣泛的一種方法［11］。微井陣列芯片通常由一系列形狀規(guī)則的微腔（如“V”和“U”形）組成，被廣泛用于高通量（＞1 000個微井）均質(zhì)性類器官培養(yǎng)的研究。在類器官培養(yǎng)伊始，單個微井結(jié)構(gòu)可促進干細胞快速聚集，這是培養(yǎng)具有均勻尺寸類器官的關(guān)鍵步驟。微井結(jié)構(gòu)將類器官培養(yǎng)體系有效地劃分為規(guī)則的陣列，一方面提高了培養(yǎng)通量，另一方面提供了幾何限制和微環(huán)境信號，最終引導類器官發(fā)育成熟［9］。近年來多項研究還聚焦于微井陣列基質(zhì)材料的優(yōu)化。Gracz 等［12］使用聚苯乙烯包被的聚二甲基硅氧烷合成微孔陣列芯片，并應(yīng)用于類器官高通量成像和單細胞測序分析。然而，鑒于非生理性來源的基質(zhì)材料可能對類器官培養(yǎng)產(chǎn)生潛在影響，Brandenberg 等［9］嘗試以聚乙二醇基水凝膠、明膠、瓊脂糖以及海藻酸鈉水凝膠等生物相容性良好的材料制備微井陣列。微井陣列芯片的應(yīng)用顯著提高了類器官培養(yǎng)體系的穩(wěn)定性和標準化程度。

2 類器官芯片之自動化培養(yǎng)方案

為了滿足類器官培養(yǎng)過程自動化的需求，Jiang等［13］開發(fā)了一個自動化類器官培養(yǎng)分析平臺。首先將干細胞和基質(zhì)膠混合均勻，隨后利用微流體液滴打印機在培養(yǎng)孔腔中依次點樣，高通量培養(yǎng)出均質(zhì)化的類器官前體。隨著機器人系統(tǒng)和人工智能的進步，在類器官培養(yǎng)過程中利用機器人液體處理系統(tǒng)可以獨立執(zhí)行一系列精確控制的任務(wù)，包括初始干細胞分配、培養(yǎng)基的添加和更換、藥物測試及實時分析等復(fù)雜操作［14-15］。此外，可以通過在類器官芯片上集成物理刺激來模擬體內(nèi)力學微環(huán)境，比如血液或體液灌流過程中的剪切力、肺泡擴張應(yīng)力、肺部靜水壓力、心臟收縮應(yīng)力、腸胃的循環(huán)蠕動等以構(gòu)建高度仿生的類器官模型，以上力學微環(huán)境通常在傳統(tǒng)的二、三維培養(yǎng)方法中被忽略［11］。另外，微流控系統(tǒng)還能夠整合納米傳感系統(tǒng)實現(xiàn)對重要生理參數(shù)如pH、氧氣和代謝產(chǎn)物濃度的原位自動化監(jiān)測［16］。通過在類器官芯片上集成高分辨、穿透性強、大視野、高速的成像系統(tǒng)可以實現(xiàn)對類器官發(fā)育時空的實時監(jiān)測，結(jié)合人工智能深度學習可以進一步實現(xiàn)即時準確的高通量分析。以上功能模塊的集成對實現(xiàn)高通量、自動化的數(shù)據(jù)獲取和分析具有重要意義，將顯著推進類器官芯片在高通量篩選等生物醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用。

類器官的出現(xiàn)為疾病建模、藥物篩選和組織發(fā)育等領(lǐng)域的研究提供了新的發(fā)展契機。利用微流控芯片技術(shù)構(gòu)建高通量自動化的類器官培養(yǎng)體系，可大大提升培養(yǎng)效率，降低人為誤差和批次差異，加速類器官轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。然而，目前仍存在一些亟待解決的問題，如基質(zhì)膠成分不明確以及批次差異大；缺乏成分配比清晰、力學性質(zhì)可控的新型生物材料；類器官和類器官芯片成像難度高，以及須發(fā)展高分辨實時的成像系統(tǒng)［10-11，17］。隨著科學技術(shù)的進步，高通量自動化的類器官研究平臺將更加通用和標準化，能夠為臨床研究和轉(zhuǎn)化應(yīng)用提供一站式的類器官培養(yǎng)和檢測分析服務(wù)。