隨著我們進入基因治療和個體化醫療的復雜藥物發現時代，我們需要做好研究復雜疾病的準備，評估藥物的治療 效果，并確定可能對患者健康構成風險的不良影響。但是目前使用的臨床前研究方法，如動物模型或 2D 細胞模型，其物理和化學特性無法代表人體的生理狀況，因此臨床前藥物評估成功轉化為藥物的概率非常低。類器官等 3D 細胞模型的開發可能是改善藥物療 效和安全性評估的一個巨大里程碑。

Oksana Sirenko 博士是 Molecular Devices 的方法開發高級經理，致力于開發用于 3D 生物學的復雜細胞模型，以及高內涵成像和檢測自動化。

在加入 Molecular Devices 團隊之前，Oksana Sirenko 曾在 Bayer、Fibrogen 和 Bioseek 等多家生物技術公司就職，開發高通量細胞檢測方法學。2009 年，她成為 Molecular Devices 的研究科學家，負責神經元、心血管系統和肝臟的藥物毒性評估，開發和優化用于抗 癌藥物篩選的干細胞源性 3D 模型。Oksana 擁有生物化學/生物物理學博士學位，具有超過 15 年的行業經驗，并撰寫了超過 35 篇科學論文。

在此摘錄中， Oksana 探討了 3D 細胞模型的優勢，以及如何克服 3D 細胞成像的挑戰，如圖像質量、高通量、自動化培養和分析等。

01

為什么 3D 細胞模型和 3D 類器官在疾病研究和藥物篩選中如此有用？

當前疾病研究和藥物開發的主要問題是，只有約 3% 的已開發藥物能夠進入臨床。大多數藥物因缺乏療 效或出現不必要的毒性問題而在臨床試驗中失敗。這個時候亟需更好的檢測系統和疾病模型來促進藥物發現并更好地預測臨床能否成功。

如今，可用于藥物發現和開發的檢測方法和模型越來越復雜。3D 模型被公認為可以彌補傳統細胞模型與組織和器官之間的差距。包括細胞球、類器官和器官芯片在內的 3D 模型可呈現人類的各種細胞類型，如肝臟、免疫細胞、心臟細胞和成纖維細胞等。此外，它們還可以模擬人體組織的形態，如 3D 腫瘤生長、腸類器官隱窩、神經管或液體的流動。最后，這些模型能夠代表組織的某些功能，從肝臟的代謝活性到心臟類器官的跳動，再到腦類器官中神經元的電活動。這種更高的復雜性可以讓我們模擬組織中的活動過程、細胞之間的相互作用、對藥物的反應、毒性作用以及藥物滲透到組織中的過程等。

02

為什么 3D 模型的復雜性給研究人員帶來了障礙/挑戰？

傳統的 2D 細胞檢測使用起來更容易，但 3D 細胞檢測卻具有更高的可預測性，并且能夠生成更具生物學相關性的數據。雖然大家對 3D 研究的興趣越來越濃厚，但是檢測方法能不能得到廣泛采用則受到技術障礙和檢測復雜性的限制。這些也導致成本越來越高，而檢測通量和可重復性則進一步降低。在這種背景下，新的儀器的開發和自動化流程的開發將使科學家能以高通量和高準確性進行 3D 檢測。

03

您能否概述 3D 類器官培養和分析的典型工作流程？

類器官檢測的典型工作流程包含多個步驟，通常比 2D 工作流程步驟長得多。

3D 類器官可源自原代細胞，如腸類器官，也可以源自誘導多能干細胞 （iPSC），如神經類器官或心臟類器官。2D 細胞預培養或 iPSC 細胞擴增以后細胞進入分化步驟，分化后的細胞與基質膠混合，接下來的發育一般是在基質膠的圓頂內完成，其中還可能有傳代和擴增的過程。腸類器官、結直腸、胰 腺和肝臟通常利用這種方式進行培養。

也有一些其他種類的類器官不需要基質膠，而是在低附著板（例如，心臟類器官）中培養。

類器官的培養需要幾天到幾周的時間。有些 protocol 甚至需要幾個月的時間。這是一個非常繁瑣的過程，而自動化的工作流程將會給類器官培養帶來極大的好處。

接下來終點檢測，無論是藥物處理、病毒傳染性檢測還是毒性評估，通常都是以多孔板的形式設置，以 96 孔板 或 384 孔板為主。

最后，培養好的細胞用藥物處理并進行標記完成特定實驗，比如 ATP 檢測、細胞死亡檢測、高內涵成像或鈣振蕩等。

04

如何將 3D 細胞模型的工作流程應用于您的研究？

我們專注于開發適用細胞培養的自動化方案，以及適用于復雜 3D 模型成像和圖像分析的自動化方案。最近，我們開發并運行了一種新的自動化篩選方法以尋找更有效的三陰乳腺癌藥物。這種方法首先應用自動化技術培養耐藥性疾病模型——患者源性的癌癥類器官，再模擬藥物干預，最后利用終點檢測方法來識別殺死腫瘤細胞的化合物。我們測試了一個化合物庫，并在其中發現了幾種比當前標準藥物療 效更高的候選藥物。

05

類器官培養和分析的工作流程如何實現自動化？

我們在 Molecular Devices 創建了一個自動化工作單元，它將多個儀器整合到一個復雜的系統中，包括  Beckman Biomek 自動化移液工作站、LiCONiC 自動化培養箱、ImageXpress HT.ai 高內涵成像系統、SpectraMax 酶標儀、 AquaMax 洗板機以及 Bionex 自動化離心機。所有組件均由協作式機器人 PreciseFlex 400 連接，可在需要的時間點將板從一臺儀器移動到另一臺儀器，同時預設軟件確保所有系統元件無縫協同工作。每臺儀器可以針對不同步驟設計多種 protocol，比如給細胞和類器官接種，調度程序可在指定時間調取實驗方案。

成像方法是類器官研究的另一個令人興奮的技術領域。為了對類器官或器官芯片進行成像，我們需要使用先進的光學元件。ImageXpress 高內涵成像系統在 3D 樣品成像方面具有以下幾個優勢：

• 強大的激光和共聚焦光路使我們能夠從底部開始，以 5-10 微米步進往上拍攝多張圖像，完成 Z 軸堆棧實驗。共聚焦的光路設計，使我們能夠去掉非焦面的雜散光，在整個類器官和基質膠中獲得更清晰的圖像。

• 接下來，我們的 MetaXpress 圖像分析軟件可分析每個 Z 軸層面的 2D 圖像，并將數據轉換為 3D 維度展示。您可以獲得多樣的測量數據以鑒別類器官、細胞或亞細胞器。這些測量有助于確定細胞的數量、強度、體積、面積、距離等，使用戶能夠監測和定量細胞在形態學、含量和活性上的變化。另外我們的軟件還擁有人工智能機器學習元素，用戶可以訓練軟件來識別目標和特征，提供更有效和更有見解的分析。

06

自動化如何助力復雜系統的研究？

自動化程度的提高將大大減少人力成本和重復性工作，比如每天或每兩天給細胞換液，持續 2 個月。此外還可以提高研究的通量。例如，有了自動化，您可以從以前的研究 3 個細胞系 5 個突變提升到測試 50 個細胞系，研究 100 個突變。

有 AI 機器學習算法加持的高內涵成像系統可以觀察和表征類器官和細胞中的各種變化，提供多個分析參數，產出一系列關于細胞生長、分化、細胞周期、死亡、凋亡、基因表達或信號轉導通路激活的有價值的信息。

07

您將在未來的研究中如何再次使用這些系統？

除癌癥研究外，我們還積極開發其他工作流程，包括但不限于腸類器官、心臟類器官和干細胞工作流程等。

08

未來 3D 類器官分析的自動化將如何發展？

我們相信，隨著生物學的發展和檢測復雜性的增加，自動化對于更好地了解疾病機制、加速藥物發現并最終找到更好的疾病治療方法將變得越來越重要。

通過開發新的、更先進的技術和儀器，相信我們能為生命科學的發展做出進一步的貢獻。

了解 3D 類器官背后的基本原理以及當前的瓶頸對于成功開發和利用這些先進的藥物發現模型至關重要。

收聽完整版

如果您想了解更多信息，請觀看“與來自Beckman Coulter Life Sciences 的 Ian Shoemaker 和 Molecular Device 的 Oksana Sirenko 博士聊一聊復雜檢測”完整版。