《Current Research in Food Science》：Microfluidic intestinal-chips as next-generation modeling strategies: Multifaceted emerging applications in food research, functional foods and personalized nutrition
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食物消化与吸收是人类肠道的基本功能，也是食品研究的基石。本文综述了肠芯片的核心建模策略及其在食品科学研究领域的应用，包括营养功效的精准评价、食品安全风险预测、功能食品的创新开发以及个性化营养干预策略的构建。尽管微流控肠芯片已解决了传统模型固有的一些局限性，但在
食物消化与吸收是人类肠道的基本功能，也是食品研究的基石。本文综述了肠芯片的核心建模策略及其在食品科学研究领域的应用，包括营养功效的精准评价、食品安全风险预测、功能食品的创新开发以及个性化营养干预策略的构建。尽管微流控肠芯片已解决了传统模型固有的一些局限性，但在完全复现肠道微环境以及神经支配、血管灌注和系统性免疫应答方面仍面临技术挑战。目前，肠芯片正加速与生物材料、干细胞科学、基因编辑、三维（3-D）生物打印和人工智能等先进技术融合，以持续提升生理保真度，支持食品加工工艺优化，并加速新型功能食品的开发。肠芯片的这些进展不仅将实质性推动细胞培养肉和合成生物学食品等下一代食品创新的产业化，还将驱动营养科学研究从群体推荐向个体化决策转变。因此，该技术为实现“靶向肠道的精准营养”提供了一个不可或缺的体外实验平台和转化加速引擎。
研究背景与现存问题
肠道作为人体消化吸收营养的核心器官，其复杂的生理功能与微环境使得传统研究模型存在显著局限。传统的静态细胞模型（如Transwell系统）采用二维单层培养方式，过度简化了肠道复杂的生理结构，无法模拟三维绒毛结构、肠道蠕动产生的动态机械刺激，也无法建立肠道特有的需氧-厌氧分层微环境，从而阻碍了对益生菌黏附、微生物发酵等核心生理过程的研究。虽然动物实验能在一定程度上模拟肠道生理，但由于物种间在寿命、肠道解剖结构和生理特征上的差异，其结果对人类适用性有限。例如小鼠肠道缺乏环状皱襞，食糜转运时间仅为人类的五分之一，且其肠道菌群以厚壁菌门为主，而人类肠道菌群则以拟杆菌门占比较高。此外，动物实验还受到成本高、周期长、终点检测单一及伦理问题等制约，难以满足食品工业快速筛选的需求。
为解决上述问题，微流控肠芯片应运而生。这是一种基于微流控技术构建的微米级仿生模型，能够在可控动态流条件下实现精确的流体操控和肠道系统的共培养与调控。然而，现有综述多针对单一主题进行孤立讨论，缺乏对肠芯片在食品与营养研究中系统性的整合分析，尤其对其在现代食品工业中的实际变革价值、实施障碍、转化瓶颈及监管适应挑战的评估不足。因此，本研究旨在将这些分散的进展整合到一个统一的分析框架中，系统阐述肠芯片在食品行业的代表性应用，批判性审视其工业化进程中的关键挑战，并强调其在个性化和精准营养中的独特价值。
研究方法与技术路线
研究人员通过检索PubMed、Web of Science和Scopus数据库，结合与微流控肠芯片、肠道菌群、膳食营养素、营养相关不良结局、人工智能、食品产业创新、个性化营养及精准营养相关的关键词，筛选2021年以来的高质量原创实验研究、机制研究及综述文章。经过去重和两阶段筛选流程，最终纳入符合主题相关性、研究维度覆盖面和学术质量要求的参考文献，为核心结论提供充分可靠的文献支撑。
研究结果
2. 肠芯片的核心技术与建模策略
通过整合微尺度通道、动态流体控制机制和先进的多细胞共培养技术，当前肠芯片可有效模拟人类肠道的生理结构和关键功能。其核心技术包括利用3-D生物打印或软光刻技术制造仿生绒毛结构，选择并修饰聚二甲基硅氧烷或水凝胶等基底材料，以及通过涂覆细胞外基质组分进行表面功能化。在模拟动态力学特性方面，通过柔性多孔膜与微泵系统的协同作用，实现了对肠道蠕动的体外模拟，促进肠上皮细胞分化并诱导形成绒毛样突起。在细胞与微生物共培养系统中，通过集成气体调节模块和设计特殊培养基，同时建立缺氧区和常氧区，实现人肠上皮细胞与稳定好氧或厌氧菌群的长期共培养。在多组织界面模拟方面，创新性的多通道肠芯片能够整合多种肠道相关细胞类型，建立高度仿生的多组织互作界面，如“肠-皮肤轴”、“肠-肝轴”等多器官芯片平台。
3. 肠芯片的技术创新
在神经化与血管化方面，先进的3-D生物打印与细胞图案化技术允许构建带有神经支配和血管网络的肠芯片，更准确地重建复杂肠道微环境，但仍面临神经元发育微环境复制困难和神经细胞多样性表征不足的挑战。在与人工智能的深度融合方面，该系统核心在于通过多种机器学习算法整合营养数据库、肠道微生物多组学图谱和宿主基因组学等数字数据，构建个体饮食反应的可量化预测框架，并输出个性化营养干预方案。具体技术模块包括多范式机器学习算法系统、数字孪生与预测建模方法、图像分析方法以及自动化芯片性能优化。现有代表性研究案例包括利用机器学习耦合有限元分析构建肠芯片参数化模型、开发集成机器学习算法的智能肠芯片用于高通量筛选益生菌菌株，以及提出AI驱动的平台模拟肠道微生物群落对饮食干预的响应。然而，该技术系统仍存在训练数据规模有限、AI模型捕捉微生物-宿主动态相互作用能力不足以及黑箱模型可解释性差等局限性。
4. 肠芯片在食品科学中的应用
在营养研究领域，整合味觉受体的肠芯片可从分子层面剖析营养吸收机制，飞鹤乳业开发的类器官/多组学联合平台则支持配方食品的营养精准设计。在食品毒理学与安全评估方面，不同设计的肠芯片被用于研究重金属、微塑料、病原体、真菌毒素等污染物的毒性效应和机制，以及长期膳食脂质暴露的代谢途径和潜在肝毒性。在食品添加剂分析中，肠芯片可实现长期动态培养，揭示色素、乳化剂、纳米添加剂等在亚毒性水平下的损伤机制。在食品过敏原评估中，与免疫细胞共培养的肠芯片系统可完整再现体内致敏过程，实现定量精准评估。在营养相关代谢疾病研究中，与微生物共培养的肠芯片可完整再现膳食活性成分通过调节肠道菌群进而靶向调控肠道屏障稳态的作用链。
5. 肠芯片对食品产业的贡献
肠芯片在加速食品加工技术优化、促进生物活性化合物靶向筛选、推进食品安全评估、系统评估新型蛋白食品以及促进个性化营养等方面展现出不可替代的价值。例如，利用肠芯片系统分析了类胡萝卜素跨肠上皮屏障的转运动力学，发现其吸收高度依赖于与胆固醇、长链脂肪酸和磷脂形成混合胶束的能力，纠正了传统二维培养系统得出的假阳性结论。在个性化营养方面，基于个体肠道隐窝或诱导多能干细胞构建的个性化肠芯片，保留了供体的遗传和生物学特征，可直接评估食物成分在个体间的吸收、代谢和功能差异。
讨论与结论
讨论部分指出，智能化与个性化肠芯片的深度融合为食品科学与营养研究开辟了新的技术范式，正在逐步推动整个食品行业从经验型评估向定量化和精准化评估转型。然而，该技术在食品行业的大规模推广仍面临多重现实挑战，包括监管验证体系的构建、全链条标准化缺失以及规模化生产能力、制造成本与效益优化的平衡。目前，中国、欧盟、美国、英国和新加坡等国家和地区正在积极推进肠芯片技术的监管框架和标准制定工作。未来，通过采用模块化即插即用架构、AI驱动的自动灌注和高内涵成像、材料科学与高精度生物打印等创新，有望降低肠芯片的应用门槛，使其能够被非专业实验室和工业研究团队便捷使用。
研究结论总结如下：食品营养与安全对人类健康至关重要。作为先进的3-D体外系统，肠芯片通过更忠实地在微型化平台上再现肠道生理，显著提高了食品研究的准确性。然而，受限于人体肠道的复杂解剖结构、菌群-免疫-代谢的动态互作网络以及多器官系统级联反应的复杂性，当前技术与完全复现体内微环境之间仍存在差距。在产业实施层面，关键障碍包括实验室间可比性差、监管验证体系不成熟以及全链条标准化的缺失。依托AI驱动的实时微环境控制、芯片界面功能修饰和高精度3-D生物打印等多维技术创新，该平台将在高仿生保真度、可规模化制造和成本效益之间实现最优平衡。短期和中期的研究重点应聚焦于标准化操作流程的构建、模块化即插即用多器官集成，以及贯穿“预测-验证-优化”全链条的AI与个性化肠芯片深度耦合。随着微流控肠芯片的持续发展及其与其他学科的交叉融合，该技术有望推动食品产业创新，并支持下一代功能食品的机制导向型精准设计。
