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  本期文章引用格式：谢林杉，李泽宁，孙梦婷，周建，宋元林，白春学，毛红菊，杨达伟.器官芯片联合物联网医学在药物疗效预测中的应用[J].国际检验医学杂志，2023，44(10):2536-2541.

  随着科技的快速的提升，器官芯片技术已取得了重大突破。这种技术能够更好地模拟人体或细胞外环境的复杂作用，弥补动物模型与人类之间的生物学差异，为医学研究提供了更准确、更可靠的实验工具。

  我们可以把器官芯片想象成一个超级迷你的器官模型，用来模拟真实器官功能的小小实验室。这个芯片上有很多密密麻麻的通道，就像是城市里的小街道，而细胞们就是在这个城市里的居民。

  这些细胞在芯片上生长、交流，像在真实的器官里一样。同时，这个芯片还可以模拟真实器官里的各种各样的环境，比如血液流动、氧气供应等等。因此，研究者们可以在这个小小的芯片上进行各种实验，来模拟人体器官的真实反应。

  同时，“物联网医学”概念的提出，也为我们解决医疗资源不足和设备陈旧等问题提供了新的思路。

  将器官芯片与“物联网医学”相结合，不但可以提高疾病诊断和治疗的准确性和效率，还能轻松实现多中心的数据共享和实时监测，推动疾病诊疗的进展。这种创新的应用模式，将有利于满足患者个体化精准诊疗的需求，让医疗服务更加人性化、智能化。

  因此，积极探索器官芯片与“物联网医学”的结合，加强有关技术的研究和应用，为医学事业的发展注入新的活力。相信在不久的将来，这种创新的应用模式将会为人类的健康事业做出更大的贡献。

  20世纪60年代兴起的2D细胞培养，主要在塑料或玻璃板上进行。缺点是细胞间接触有限，难以模拟肺部多种细胞的相互作用，且可能会影响细胞活性，进而影响试验结果的准确性。

  相比之下，3D细胞培养能创建更接近人体组织的模型，但球体中心的细胞易因缺氧和缺乏培养基而坏死，同时难以模拟组织微环境中多种细胞的相互作用。因此，这两种方法都有其局限性。

  传统2D或3D培养系统没办法实现对功能性组织和器官环境中的细胞活动进行高分辨率、实时成像和体外分析，因此器官芯片应运而生。器官芯片利用微加工设施构建仿生体外模型，模拟活体人体器官功能单位的三维多细胞结构。

  近年来，器官芯片在模拟肺器官生理反应、研究药物反应、推动药物开发以及建立肿瘤模型等方面取得了重要进展，为医学研究和治疗提供了新的思路和方法。

  新药开发临床前需大量资金进行体外和动物试验，但晚期失败风险高，资源浪费。器官芯片能弥补2D培养和动物模型的不足，设计反映组织或器官功能的最小单元，减少相关成本，提高准确性。它能重现动态过程，实时监测细胞活力，培养细胞更具重现性。但芯片模型也面临挑战，如合适的细胞液比和表面体积比，且缺乏标准化规格。

  药物开发周期长、成本高，且动物实验与人类系统有显著差异，因此就需要能快速模拟人体病理生理学的药物筛选平台。

  药物可能引发肾损伤，了解肾毒性机制有助于开发更安全的药物。然而，肾脏体外模型难以模拟体内情况，器官芯片技术为评估药物肾毒性提供了新途径。

  肝脏在药物代谢中发挥了关键作用，了解药物疗效与潜在肝毒性有助于患者的安全用药。诱导多能干细胞衍生的肝细胞模型可用于高通量肝毒性药物筛选。肝脏还可与其他器官形成多器官平台，更好模拟体内药物代谢与毒性产生过程。

  药敏检测中药物的选择至关重要，研究之后发现，某些药物组合具有协同抗增殖作用。器官芯片技术也可用于评估针对肿瘤抗原的T细胞双特异性抗体的药物安全性。精确控制肿瘤组织切片在芯片上的生长条件，有助于预测药物治疗反应，为患者提供个性化治疗策略。

  目前，中国老龄化越来越严重，很多病人都面临着很多问题，如“三低、四差、两难（高端设备覆盖率低、技术掌握度低和认可度低；预防差、保健差、管理差和康复差；看病难、入院难）”。

  物联网实际上的意思就是用射频识别（RFID）这类技术，让物品能依规定的通信方式和互联网连起来，这样我们就能更方便地管理物品信息。物联网医学能帮我们解决医疗设施和人力不足的问题。

  物联网有三个主要特征：全面感知、可靠传输和智能处理。这让它能在健康和医疗方面派上大用场，比如在线监测、定位追踪、报警等等。

  比如，我们应该能移动的医学设备、云计算系统、大数据分析等等。硬件方面，我们应该云计算设备和各种终端设备，比如能监测健康情况的传感器和能移动的IT设备。

  软件方面，我们应该管理平台软件、医生软件和患者软件。管理平台软件能帮我们实时管理医疗信息，医生软件能让医生看到患者的实时信息，并给出治疗建议，而患者软件则能让患者实时清楚自己的健康情况。这样，社区医生和医疗中心就能更好地合作，提供更好的医疗服务。

  已有研究者用几种不同的细胞——原代细胞、永生化细胞和干细胞，在器官芯片的平台上构建了疾病模型。这个模型可模拟患者的身体健康情况，从而更深入地了解疾病是如何发生和发展的。

  在这个模型上，我们还能测试药物在不同浓度下的效果、身体对药物的反应，以及药物对器官的影响。这样，就能为每位患者制定更适合他们的治疗方案。

  如果我们再用上一些先进的分析工具，比如生物传感器，并且把它和物联网医学的感知技术结合起来，那么医生和患者就能随时查看试验的数据了。依据这一些数据，医生可以及时调整治疗方案，让治疗更加精准有效（图1）。

  支气管哮喘是一种由很多因素引起的气道慢性炎症疾病。研究肺部炎症时，虽然动物模型能提供一定帮助，但并不能完全模拟真实的人体情况。在实验室里，可以成功模拟气道炎症，但很难完全复制肺气道上皮和微血管内皮之间复杂的相互作用，以及免疫反应过程。

  使用微流控装置，可以构建出类似健康肺细支气管的结构和功能模型。在这个模型上，研究者们发现白细胞介素（IL）-13能增加杯状细胞数量，降低纤毛搏动频率，这与哮喘患者的气道黏膜变化非常相似。而且，在这个模型上使用某些药物治疗后，观察到的效果与临床上的发现也很一致。

  目前，医生通常只能通过检查来确定哮喘患者的变态反应状态，但对于如何个性化地使用哮喘药物，还没有可靠的方法。

  采用患者的上皮细胞构建哮喘模型，测试患者对药物的敏感性，通过实时监测模型上的数据变化，医生和患者可以共同制定个体化的治疗方案，以达到最好的治疗效果，并减少不良反应。

  有研究者用H1975人肺腺癌细胞和肺上皮细胞一起培养，构建了“肺癌”模型。该模型可以模拟肺癌在人体内的生长和休眠状态。在这个模型中，研究者使用了两种不同的药物（厄洛替尼和罗西替尼）来治疗肿瘤，发现罗西替尼对肿瘤的效果更好，并与实际治疗情况相似。

  检验科医生通常会借助部分检测方法来帮助临床医生为患者制定个性化的治疗方案。但是，肺癌患者在治疗过程中很容易产生耐药性。因此，可以利用患者的肺癌细胞构建肺癌芯片模型，测试患者对药物的敏感性。

  同时，通过物联网技术，医生和患者可以实时监测芯片中的数据变化，并根据这一些数据及时作出调整治疗方案。基于此，我们有望提高患者的治疗效果，延长寿命。

  慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种严重的肺部疾病，是全球范围导致死亡的第四大原因，仅次于心脏病、脑血管疾病和急性肺部感染。这种病的特点是呼吸气流持续受限，但它是可以预防和治疗的。

  在研究COPD的过程中，研究者们发现传统的实验模型无法模拟出人体内的某些重要反应，比如免疫细胞（如中性粒细胞）在肺部的积聚。这种积聚与COPD的气流限制有关，对理解疾病机制和开发新药非常重要。

  近年来，器官芯片为COPD研究带来了新希望。科学家们已经采用器官芯片建立了模拟COPD患者吸烟反应的模型，还有模拟COPD急性病毒性加重的模型。在这些模型上，科学家们可以测试不同药物对COPD的治疗效果。

  对于COPD患者来说，初始治疗方案的选择非常重要，需要考虑是用单一药物还是多种药物联合治疗。但目前临床检测还不能很好地指导个体化治疗。因此，科学家们正在尝试用患者的COPD上皮细胞建立个性化的芯片模型，来测试患者对药物的敏感性。这样可以帮助医生更好地选择治疗方案，提高治疗效果，减少不必要的医疗费用。

  未来，随着物联网技术的发展，医生还可以实时监测芯片中的数据变化，及时作出调整治疗方案，为患者提供更精准的治疗。

  药物研发是一个既耗时又费钱的过程，而且失败的可能性较大。但“器官芯片”技术，它可以模拟人体内的组织和器官，让我们更好地了解疾病和测试药物。这比以前的2D、3D培养或动物实验的优势要更为明显。但要想得到更全面的药物研究数据，需要全球各地的科学家一起合作。

  “物联网医学”是一个能够在一定程度上帮助我们实现这种合作的云平台。它可以让信息更容易获取，远程控制实验，还能进行智能化管理数据。如果把“器官芯片”和“物联网医学”结合起来，就能更便捷、更快速地测试药物，并为每个患者提供个性化的治疗方案。也能解决一些地方医生不够、设备老旧的问题。

  但目前这种结合还面临一些挑战，比如我们缺乏一种可以实时传输数据的传感器。有科学家已经研究出了一种可以连续、自动监测的传感平台，这是一个很大的进步。但要想更准确地模拟人体内的疾病，我们还需要更加多证据和研究。

  复旦大学附属中山医院副主任医师、副研究员，上海呼吸物联网医学工程技术研究中心副主任，上海市呼吸病研究所物联网医学研究室副主任，国际肺癌研究协会（IASLC）预防、筛查和早期检测委员会委员，获国家自然科学面上、福建省杰出青年基金、上海市浦江人才计划等支持，牵头国际元宇宙医学指南等国内外共识指南7项，获批专利15项，发表论著77篇，其中SCI 期刊45篇，IF 410，引用1500次，h-指数21，在国内首先开设元宇宙医学课程（复旦大学通识核心课程）。

  复旦大学附属中山医院呼吸内科硕士研究生，上海呼吸物联网医学工程技术研究中心青年委员会委员，Clinical eHealth杂志助理编辑。已发表论文6篇，其中第一作者3篇。

  中科院上海微系统与信息技术研究所，传感技术联合国家重点实验室 二级研究员，博士生导师，博士后合作导师；

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