基于灌注式生物反应器的冷冻卵巢癌组织体外培养技术：肿瘤微环境保存与化疗响应评估新策略

本研究针对卵巢癌(OC)治疗中肿瘤微环境(TME)复杂性导致的耐药难题，开发了U-CUP灌注式生物反应器培养系统。通过对比静态培养，证实该技术能显著提升新鲜/冷冻组织癌细胞存活率(PAX8+细胞增加37%)，完整保留CAFs、CD31+血管和CD45+免疫细胞等TME组分。利用该系统成功验证了顺铂敏感/耐药细胞系(OV90/OV90cis)的差异响应，并在患者来源组织中观察到卡铂/紫杉醇治疗的异质性反应(坏死面积增加15-69%)，为个性化化疗方案筛选提供了新型离体评估平台。

　　

卵巢癌作为妇科恶性肿瘤中最致命的类型，其五年生存率在晚期患者中不足40%。这种严峻现状主要源于两大挑战：一是75%患者确诊时已届晚期，二是复杂的肿瘤微环境(TME)导致化疗耐药频发。当前临床前模型如类器官(PDOs)和患者来源异种移植(PDXs)存在明显局限——前者缺乏完整的脉管系统和免疫组分，后者则耗时昂贵且需要人源化改造。更棘手的是，新鲜肿瘤样本的稀缺性严重制约着研究进程，而传统冷冻技术又会破坏组织活性。这些瓶颈使得开发能保存TME完整性、兼容冷冻样本的高通量药敏测试系统成为当务之急。

来自意大利博洛尼亚大学和瑞士巴塞尔大学的研究团队在《npj Precision Oncology》发表的研究中，创新性地优化了U-CUP灌注生物反应器系统。该系统通过模拟体内血流动力学，实现了新鲜和慢速冷冻(SF)卵巢癌组织的长期培养，并首次证实冷冻样本能保留TME关键组分和药物响应特性。这项突破不仅解决了生物样本库资源利用难题，更建立了可评估标准化疗(SCT)疗效的离体平台，为克服临床耐药提供了新工具。

研究采用三项核心技术：1)U-CUP双向灌注系统(0.47 mL/min流速)维持组织活力；2)慢速冷冻方案(FBS+10%DMSO)保存5例化疗初治患者的原发/转移灶样本；3)多模态分析整合HE染色、免疫组化(PAX8/CD45/D2-40)和免疫荧光(Ki67/ECAD/αSMA/CD31/cC3)。基因检测采用21.77 kb定制NGS panel覆盖TP53/KRAS等驱动基因。药效评估使用临床等效剂量(卡铂70μM+紫杉醇100nM)。

在"灌注增强卵巢癌组织离体保存"部分，研究通过对比静态培养发现：灌注组(Pd6)肿瘤细胞面积保留率达58.3%，显著高于静态组(Sd6)的21.6%(p=0.01)。PAX8+上皮细胞比例在灌注条件下提高37%，Ki67+增殖细胞达22.8%(静态组仅7%)。值得注意的是，灌注使坏死面积控制在25%，较静态组的57%显著降低(p=0.03)，证实流体动力学优化对组织存活的关键作用。

关于"慢速冷冻样本的活力维持"，研究显示冷冻组织(SFd6)与新鲜样本保持相当的肿瘤细胞面积(40% vs 43.3%)。TP53突变检测显示等位基因频率(VAF)在冷冻前后高度一致(差异<5%)。免疫微环境分析显示CD45+免疫细胞占比冷冻组达40%，与新鲜组的28%无统计学差异(p=0.31)，αSMA+/CD31+血管结构在87.5%冷冻样本中保持完整。

在"顺铂响应评估模型"构建中，研究团队通过剂量递增法培育出耐药株OV90cis(IC₅₀ 18μM vs 亲本OV90的3μM)。3D灌注培养显示，18μM顺铂处理72小时后，敏感株凋亡率(cC3+)达31%，而耐药株仅8%(p=0.01)。这种差异响应与临床观察的铂耐药现象高度吻合，验证了模型的预测价值。

最引人注目的发现来自"冷冻组织对标准化疗的响应"。5例患者来源样本显示，卡铂/紫杉醇联合治疗使肿瘤细胞面积中位数从26%降至8%(p=0.006)，但个体差异显著：其中1例样本保持较高PAX8+细胞比例(45% vs 平均15%)和较低坏死率(12% vs 中位数35%)，提示原发性耐药的存在。这种异质性反应为解释临床化疗响应差异提供了直接证据。

该研究的突破性意义体现在三方面：首先，U-CUP系统首次实现冷冻卵巢癌组织的TME完整保存，使生物样本库资源利用率提升3倍；其次，动态灌注培养较传统静态方法使癌细胞增殖率提高225%，为高通量药筛奠定基础；最重要的是，研究证实化疗响应异质性可在离体系统中重现，这为临床前预测个体化治疗方案提供了新范式。局限在于6天培养后仍出现25%坏死区域，提示需进一步优化灌注参数。未来研究可拓展至免疫治疗评估，并探索TME组分与药物响应的机制关联。

这项由Monica De Luise和Ivana Kurelac领衔的研究，通过跨学科合作将组织工程技术与肿瘤学研究深度融合。其价值不仅在于技术革新，更开创了"冷冻-复苏-药敏测试"的转化研究新模式。随着3D培养技术的标准化推进，这种保留原生TME的离体平台有望成为连接基础研究与临床实践的桥梁，最终改善卵巢癌患者的精准治疗结局。