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本文聚焦 3D 细胞培养和人工智能（AI）技术在药物发现中的应用。3D 细胞培养（如球体、类器官、器官芯片（OOC））能模拟体内环境，助力疾病建模、药物筛选等；AI 可优化 3D 细胞培养流程、分析数据。二者结合有望推动药物研发创新。
引言
在生物医学和药物研发领域，传统二维（2D）细胞培养虽成本低、操作简单，但无法精准呈现细胞间复杂相互作用、细胞外基质（ECM）组成及组织三维结构，导致药物有效性和安全性评估可信度低。与之相比，三维（3D）细胞培养模型能更好模拟体内生理环境，在药物研发等方面优势显著。从球体到类器官，再到器官芯片（OOC）系统，3D 细胞培养模型为模拟人体组织和器官复杂性提供了多样选择，对提升药物发现的准确性和效率意义重大 。
球体：先进的细胞培养模型
球体是重要的 3D 细胞聚集体模型，可模拟体内组织的 3D 结构，为细胞提供更生理兼容的环境，常用于研究肿瘤生物学、药物渗透和转移等领域。其构建方法多样，如悬滴法，将细胞悬于培养皿盖底部的小液滴中，重力作用下细胞聚集形成球体，该方法简单廉价，但球体大小控制有限；微孔板法能实现高通量筛选，球体大小均一，但需特定微孔板，大规模研究时操作繁琐；还有液体覆盖法、微流控法、磁悬浮法等，各有优劣。球体在癌症研究中能有效模拟肿瘤微环境，助力研究肿瘤生长、侵袭、转移和耐药机制；在毒理学研究中可检测化学物质和药物的细胞毒性；在再生医学和组织工程领域用于构建人工组织替代品；在干细胞研究中支持干细胞分化和组织特异性功能研究 。
类器官技术的进展：模拟复杂组织
类器官是 3D 细胞建模的创新成果，由干细胞或祖细胞自组织形成类似器官的微小结构，能忠实模拟真实器官的复杂结构和功能，在研究器官发育、疾病建模、再生医学和药物发现等方面应用广泛。类器官可由诱导多能干细胞（iPSC）或成体干细胞培养而来。iPSC 具有多向分化潜能，能分化为多种细胞类型，进而生成多种器官特异性类器官；成体干细胞则从特定组织分离获得，通常只能分化为所在组织的细胞类型。类器官的培养方法包括在 3D 基质（如 Matrigel）中培养、悬浮培养、共培养、气液界面培养和生物反应器培养等。类器官在生物医学研究中成果显著，可用于研究器官发育和分化过程；通过构建患者来源的类器官模型，能深入研究多种疾病机制并寻找潜在治疗靶点；在药物发现和个性化医学中，可测试药物对患者特异性类器官的反应，为精准治疗提供依据 。
OOC 模型在生物医学研究中的应用
OOC 技术是生物医学研究的重大突破，它基于微流控设备，能精确调节微尺度流体动力学，模拟人体器官的动脉网络和组织结构，为细胞提供营养、药物和生化信号，并实时监测细胞反应。OOC 平台可整合多种细胞类型，重建器官内复杂的细胞间相互作用和生理过程，如肺芯片模拟肺的呼吸运动和气道力学，肝芯片模拟药物代谢过程。先进的 OOC 设备还集成了传感器，可实时监测 pH、氧浓度、细胞代谢活性等参数，与外部系统、成像技术和分析设备结合，能全面分析细胞反应和代谢过程。OOC 技术为研究复杂生物过程提供了高保真度的体外平台，有望加速新疗法开发，改变药物安全性和有效性评估方式，推动个性化医学发展 。
3D 细胞培养的独特方法
3D 细胞培养具有独特的方法学优势。在空间复杂性方面，3D 模型允许细胞进行多向通信，模拟组织极化、分层和复杂结构形态发生，如通过光刻和激光辅助生物打印等技术实现 3D 空间图案化，精准控制细胞和 ECM 成分的空间分布。在多细胞相互作用方面，3D 构建体通过工程化组织 - 组织界面和共培养系统，有效模拟天然组织中异质细胞群体的相互作用，研究上皮 - 基质相互作用、免疫细胞浸润和肿瘤微环境动态等。实时机械刺激方法也是 3D 培养的特色，通过动态生物反应器和机械拉伸装置，可模拟生理力，促进组织功能成熟，如循环机械拉伸 3D 心脏构建体可增强心肌细胞的肌节组织和收缩功能。此外，3D 构建体还能整合生化力梯度，模拟体内组织的微环境异质性，研究缺氧反应、趋化行为和药代动力学扩散等 。
用于 3D 细胞模型开发的近期技术
多种技术推动了 3D 细胞模型的发展。生物打印技术能精确沉积细胞、生物材料和生长因子，构建复杂组织架构，甚至实现无支架生物打印，提高生理相关性，可用于再生医学组织构建、疾病模型创建和高通量药物筛选。CRISPR - Cas9 基因编辑技术可实现靶向基因修饰，在生成编辑后的类器官和球体方面作用显著，有助于研究遗传性疾病、药物反应的遗传基础和功能基因组学。先进的成像技术如共聚焦显微镜、多光子显微镜和光片荧光显微镜，可精确观察细胞和组织结构；活细胞成像能实时研究细胞动态和相互作用；单细胞研究工具如高通量测序和蛋白质组学，可深入了解 3D 模型中单个细胞的活动。合成生物材料为 3D 细胞培养提供支架，具有生物相容性，可调节物理和化学特性，促进组织发育和功能，用于组织再生、类器官和球体培养以及药物递送材料设计 。
AI 在 3D 细胞培养中的作用
AI 在 3D 细胞培养中发挥着关键作用。在数据分析方面，AI 算法（如机器学习（ML）模型）能处理复杂的成像和实验数据，发现模式并预测结果。在成像和显微镜领域，AI 可自动化图像处理、分析和采集，提高图像分辨率和处理速度，如卷积神经网络（CNN）用于细胞结构的自动图像分割、特征提取和分类，循环神经网络（RNN）分析时间序列成像数据。AI 还可优化培养条件，通过分析历史数据预测细胞生长和分化的最佳条件，减少试错实验。在药物筛选中，AI 能加速对大量化学库的评估，预测药物毒性和疗效，加快药物研发进程。此外，AI 可实现设备的预测性维护，提高实验系统的可靠性；通过质量控制系统实时监测细胞培养，确保实验结果的一致性和可重复性 。
挑战与未来展望
3D 细胞培养技术虽取得显著进展，但仍面临诸多挑战。成本方面，3D 培养通常比 2D 培养更昂贵；在细胞微环境再现上，部分技术存在困难；基质构建复杂且劳动密集；成像时，大量支架和不兼容的培养板增加了难度，荧光显微镜在 3D 细胞培养中的应用也面临时间和存储容量的问题，流 cytometry 分析 3D 球体时需破坏球体，限制了其应用。未来，整合 AI 和 ML 技术优化培养条件、提高数据分析准确性，有望增强实验的可重复性；生物工程领域的进展，如 3D 生物打印构建血管化和免疫功能模型，以及结合类器官和 OOC 平台模拟多器官相互作用，将推动 3D 细胞培养技术发展；实时、非侵入性监测技术的开发，也将更好地跟踪细胞行为和组织反应 。
3D 细胞模型在药物发现和生物医学研究中的应用
3D 细胞模型在药物开发和生物医学研究中应用广泛。在癌症研究中，球体和类器官能精准模拟肿瘤微环境，研究肿瘤生物学机制、药物渗透和耐药性，用于高通量抗癌药物筛选和联合治疗测试。毒理学研究中，肝脏球体和类器官、心脏组织芯片等模型可评估药物安全性和心脏毒性，多器官模型能综合分析药物毒性和药代动力学。疾病建模方面，脑类器官研究神经退行性疾病，肠道类器官研究胃肠道病原体感染机制，CRISPR 编辑的类器官可模拟遗传疾病并测试基因疗法。个性化医学中，患者来源的类器官可测试药物敏感性，结合基因测序制定个性化治疗方案。再生医学领域，3D 细胞模型和生物打印技术用于组织修复和器官替代，如 3D 皮肤模型研究伤口愈合 。
结论
相较于传统 2D 细胞培养，3D 细胞模型（如 OOC、球体、类器官）生理相关性更强，能更准确模拟人体组织的结构和微环境，在疾病建模、药物测试和治疗反应研究中数据更精准、可预测。尽管目前 3D 细胞模型存在标准化、重复性和资源需求等问题，但随着生物材料、微加工技术和计算建模的进步，其在生物医学研究中的应用前景广阔，有望推动个性化医学发展，为患者提供更安全、有效的治疗方案 。
