从预测到新药开发

抗癌是人类医学史上的长久难题。

如今，类器官技术可以应用于预测肿瘤药物敏感性，包括预测化疗药和靶向药物有效性；预测免疫治疗药物（如PD-1抗体药）的有效性，未来还将和二代测序技术一起，共同帮助医生择药，实现精准用药。

类器官技术还能助力新药研发，用于药物毒性和有效性测试。包括肾、肝、肠类器官用于药物的毒性预测；携带特定突变的肿瘤类器官筛选靶向药；免疫细胞治疗疗法、溶瘤病毒疗法评价等。

类器官再生医学可以实现有功能、定植性更强的类器官进行移植，例如，成体干细胞来源的肝、肠、肺、胰岛类器官移植等。

此外，通过类器官智慧生物样本库，例如建设可冻存再复苏的活生物样本库，能够助力医学研究、药物研发和再生医学。

“精确的药物试验，对预防转化至关重要。通过建立一系列的模型，做一系列有效的毒性测试，类器官也可以帮助对新药的开发。”林鑫华说，“最重要的是可以通过类器官的再生医学产生新的组织，在体内进行对疾病的诊治。类器官也可以做活体样本，我们中国做了大量的样本，十几年前做的很多都是一些组织冻起来，扔掉可惜，保留花钱，这时候就需要用活体的样本。”

目前，林鑫华团队正在开展器官发育和稳态维持机制研究、病毒传播风险及致病机制研究以及肿瘤发生发展机制和药物开发。

“肿瘤最重要的问题在于异质性。它经常会变，今天发现好了，过两天变化了就会产生抗药性。”林鑫华介绍，“我们需要建立一系列模型，这些模型可以用类器官来做。例如人的肝脏细胞，通过基因编辑做出人的肝母细胞瘤类器官，通过这个模型建立一系列的药物测试，可以检查原来的药对这些肿瘤的影响，以及用于开发新药。”

实际上，眼下，类器官是个热门领域，但“跑得很快，仍需要进一步成熟和完善。”林鑫华指出，类器官领域仍有很多挑战，其中也并存着机遇。

一方面，类器官系统具有局限性。例如，体外培养的类器官成熟度和功能有限；另一方面，类器官形成效率、形态结构和功能方面存在异质性；另外，关键原材料来源有限并且成分不明确。此外，培养标准化方面，需要实现类器官制备工艺标准化、类器官培养材料标准化、类器官（肿瘤等）标志物标准化。在材料产业化方面，则需要开发更优的生物基质凝胶、探索新的合成类基质（水凝胶）、研发自主知识产权的原材料等。

“特别是严格的质量控制，标准化的培养体系，还有工程的自动化操作程序，都会对转化产生非常重要的影响。”林鑫华强调。

如何让AI真正造福社会？

AI技术浪潮的兴起为医疗行业智能化转型提供了新的思路和手段，同时也为精准医学产业发展带来了重大机遇和变革。