Molecular Cancer
引入AI和3D生物打印技术，类器官模型在消化系统肿瘤治疗决策中的应用
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本文系统回顾了患者来源的消化系统肿瘤类器官（PDCOs）在个性化治疗中的进展与挑战，重点介绍了新兴技术如人工智能、微流控芯片和3D生物打印如何提升类器官模型的预测能力与临床转化潜力。
文献概述
本文《The application of organoids in treatment decision-making for digestive system cancers: progress and challenges》，发表于《Molecular Cancer》杂志，回顾并总结了患者来源的肿瘤类器官（PDCOs）在胃癌、肝癌、结直肠癌、胰腺癌和食管癌等消化系统肿瘤中的应用，包括其在化疗、放疗、靶向治疗和免疫治疗中的药物筛选与机制研究，同时探讨了类器官模型在模拟肿瘤微环境、预测治疗反应和个性化医学中的关键作用。
背景知识
消化系统癌症是全球致死率最高的肿瘤类型之一，其治疗耐药性问题严重限制了晚期患者的生存率。传统的二维细胞模型和动物模型在预测个体化反应方面存在局限性，促使科研人员转向3D类器官培养系统。PDCOs通过从患者肿瘤活检中培养微型肿瘤模型，有效保留原始肿瘤的组织学特征、基因突变和药物反应，为精准医学提供了实验基础。然而，类器官模型仍面临如肿瘤微环境不完整、建模成功率不一及培养周期较长等挑战。近年来，人工智能辅助的实时图像分析、微流控芯片平台及3D生物打印技术的应用，正在提升类器官模型的标准化和可重复性。本文还讨论了PDCOs在放化疗敏感性、靶向治疗耐药机制、免疫检查点抑制剂响应预测、微生物辅助治疗及光动力治疗中的应用，强调其在临床转化中的潜力。
研究方法与实验
研究团队通过消化或机械解离患者肿瘤组织，将单细胞或小细胞簇植入Matrigel等基质，结合特定生长因子建立PDCO模型。随后，类器官被用于多种治疗方式的药物敏感性测试，包括化疗药物（如5-FU、奥沙利铂）、靶向治疗（如抗EGFR、HER2抑制剂）、免疫治疗（PD-1、CTLA-4抑制剂）及光动力治疗（PDT）等。实验中还引入了共培养系统，例如与癌相关成纤维细胞（CAFs）、免疫细胞（如T细胞、NK细胞）及微生物（如Fusobacterium nucleatum）共同培养，以模拟肿瘤微环境并评估其对治疗响应的影响。AI辅助的平台如SiQ-3D和OrBITS被用于实时监测和图像分析，提高类器官培养和实验数据的可重复性与预测准确性。
关键结论与观点
研究意义与展望
本研究强调了PDCOs在个性化治疗中的桥梁作用，可整合基因组、多组学及免疫数据，实现治疗方案的精准优化。未来方向包括进一步完善肿瘤微环境模拟、引入免疫及基质细胞，以及结合AI、3D生物打印和自动化分析平台，以推动PDCO技术在临床肿瘤治疗中的广泛应用，加速其从实验室到临床的转化。
结语
患者来源的消化系统肿瘤类器官（PDCOs）已成为推动个性化癌症治疗的重要工具，其在化疗、放疗、靶向治疗和免疫治疗中的预测能力显著优于传统模型。结合人工智能、微流控芯片和3D生物打印技术，PDCOs正在逐步克服微环境缺失和实验变异性等瓶颈，为精准肿瘤学提供更可靠的功能验证平台。尽管仍需大规模临床试验验证其稳定性与可重复性，PDCO技术已展现出在个体化治疗决策、实时药物筛选及临床试验设计中的巨大潜力。未来，随着类器官培养体系的标准化和临床转化路径的优化，PDCOs有望成为消化系统肿瘤治疗的常规辅助手段，实现更高效的精准医疗。
