类器官和复杂细胞分析的 8 个关键问题

为什么 3D 细胞模型和 3D 类器官在疾病研究和药物筛选中如此有用？

当前疾病研究和药物开发的主要问题是，只有约 3% 的已开发药物能够进入临床。大多数药物因缺乏疗效或出现不必要的毒性问题而在临床试验中失败。这个时候亟需更好的检测系统和疾病模型来促进药物发现并更好地预测临床能否成功。

如今，可用于药物发现和开发的检测方法和模型越来越复杂。3D 模型被公认为可以弥补传统细胞模型与组织和器官之间的差距。包括细胞球、类器官和器官芯片在内的 3D 模型可呈现人类的各种细胞类型，如肝脏、免疫细胞、心脏细胞和成纤维细胞等。此外，它们还可以模拟人体组织的形态，如 3D 肿瘤生长、肠类器官隐窝、神经管或液体的流动。最后，这些模型能够代表组织的某些功能，从肝脏的代谢活性到心脏类器官的跳动，再到脑类器官中神经元的电活动。这种更高的复杂性可以让我们模拟组织中的活动过程、细胞之间的相互作用、对药物的反应、毒性作用以及药物渗透到组织中的过程等。

为什么 3D 模型的复杂性给研究人员带来了障碍/挑战？

传统的 2D 细胞检测使用起来更容易，但 3D 细胞检测却具有更高的可预测性，并且能够生成更具生物学相关性的数据。虽然大家对 3D 研究的兴趣越来越浓厚，但是检测方法能不能得到广泛采用则受到技术障碍和检测复杂性的限制。这些也导致成本越来越高，而检测通量和可重复性则进一步降低。在这种背景下，新的仪器的开发和自动化流程的开发将使科学家能以高通量和高准确性进行 3D 检测。

您能否概述 3D 类器官培养和分析的典型工作流程？

类器官检测的典型工作流程包含多个步骤，通常比 2D 工作流程步骤长得多。

3D 类器官可源自原代细胞，如肠类器官，也可以源自诱导多能干细胞 （iPSC），如神经类器官或心脏类器官。2D 细胞预培养或 iPSC 细胞扩增以后细胞进入分化步骤，分化后的细胞与基质胶混合，接下来的发育一般是在基质胶的圆顶内完成，其中还可能有传代和扩增的过程。肠类器官、结直肠、胰腺和肝脏通常利用这种方式进行培养。

也有一些其他种类的类器官不需要基质胶，而是在低附着板（例如，心脏类器官）中培养。

类器官的培养需要几天到几周的时间。有些 protocol 甚至需要几个月的时间。这是一个非常繁琐的过程，而自动化的工作流程将会给类器官培养带来极大的好处。

接下来终点检测，无论是药物处理、病毒传染性检测还是毒性评估，通常都是以多孔板的形式设置，以 96 孔板 或 384 孔板为主。

最后，培养好的细胞用药物处理并进行标记完成特定实验，比如 ATP 检测、细胞死亡检测、高内涵成像或钙振荡等。

如何将 3D 细胞模型的工作流程应用于您的研究？

我们专注于开发适用细胞培养的自动化方案，以及适用于复杂 3D 模型成像和图像分析的自动化方案。最近，我们开发并运行了一种新的自动化筛选方法以寻找更有效的三阴乳腺癌药物。这种方法首先应用自动化技术培养耐药性疾病模型——患者源性的癌症类器官，再模拟药物干预，最后利用终点检测方法来识别杀死肿瘤细胞的化合物。我们测试了一个化合物库，并在其中发现了几种比当前标准药物疗效更高的候选药物。

类器官培养和分析的工作流程如何实现自动化？

我们在 Molecular Devices 创建了一个自动化工作单元，它将多个仪器整合到一个复杂的系统中，包括  Beckman Biomek 自动化移液工作站、LiCONiC 自动化培养箱、ImageXpress HT.ai 高内涵成像系统、SpectraMax 酶标仪、 AquaMax 洗板机以及 Bionex 自动化离心机。所有组件均由协作式机器人 PreciseFlex 400 连接，可在需要的时间点将板从一台仪器移动到另一台仪器，同时预设软件确保所有系统元件无缝协同工作。每台仪器可以针对不同步骤设计多种 protocol，比如给细胞和类器官接种，调度程序可在指定时间调取实验方案。

成像方法是类器官研究的另一个令人兴奋的技术领域。为了对类器官或器官芯片进行成像，我们需要使用先进的光学元件。ImageXpress 高内涵成像系统在 3D 样品成像方面具有以下几个优势：

• 强大的激光和共聚焦光路使我们能够从底部开始，以 5-10 微米步进往上拍摄多张图像，完成 Z 轴堆栈实验。共聚焦的光路设计，使我们能够去掉非焦面的杂散光，在整个类器官和基质胶中获得更清晰的图像。

• 接下来，我们的 MetaXpress 图像分析软件可分析每个 Z 轴层面的 2D 图像，并将数据转换为 3D 维度展示。您可以获得多样的测量数据以鉴别类器官、细胞或亚细胞器。这些测量有助于确定细胞的数量、强度、体积、面积、距离等，使用户能够监测和定量细胞在形态学、含量和活性上的变化。另外我们的软件还拥有人工智能机器学习元素，用户可以训练软件来识别目标和特征，提供更有效和更有见解的分析。

自动化如何助力复杂系统的研究？

自动化程度的提高将大大减少人力成本和重复性工作，比如每天或每两天给细胞换液，持续 2 个月。此外还可以提高研究的通量。例如，有了自动化，您可以从以前的研究 3 个细胞系 5 个突变提升到测试 50 个细胞系，研究 100 个突变。

有 AI 机器学习算法加持的高内涵成像系统可以观察和表征类器官和细胞中的各种变化，提供多个分析参数，产出一系列关于细胞生长、分化、细胞周期、死亡、凋亡、基因表达或信号转导通路激活的有价值的信息。

您将在未来的研究中如何再次使用这些系统？

除癌症研究外，我们还积极开发其他工作流程，包括但不限于肠类器官、心脏类器官和干细胞工作流程等。

未来 3D 类器官分析的自动化将如何发展？

我们相信，随着生物学的发展和检测复杂性的增加，自动化对于更好地了解疾病机制、加速药物发现并最终找到更好的疾病治疗方法将变得越来越重要。

通过开发新的、更先进的技术和仪器，相信我们能为生命科学的发展做出进一步的贡献。

了解 3D 类器官背后的基本原理以及当前的瓶颈对于成功开发和利用这些先进的药物发现模型至关重要。