基于动态培养与智能分选的三维细胞模型标准化工作流
Celvivo & Bionomous 联合技术团队 | Cell 2024 | DOI: 应用笔记未公开DOI
标签: #三维细胞培养 #自动化分选 #类器官标准化 #高通量筛选 #Celvivo #EggSorter
一、做什么 🔬
研究背景：三维细胞培养模型在模拟组织生理结构与功能方面取得突破，但下游处理环节（筛选、形态表征、铺板）长期依赖人工操作。手工挑取与静态沉降法耗时且引入显著批次差异，严重制约实验通量与数据可重复性，成为三维模型向中高通量药物筛选转化的核心瓶颈。
核心问题：
- 能否实现三维细胞团块的自动化、无损分选与精准铺板？
- 自动化成像与形态学分析是如何在保持细胞活性的同时完成定量表征的？
- 尺寸标准化能否显著降低药物筛选中的生物学变异？
研究模型：HepG2/C3A细胞系在ClinoReactor中构建的无基质三维细胞团块。
技术路线：
- 低剪切力动态培养：利用ClinoStar系统在微重力模拟环境下诱导细胞自组装成团块，维持长期培养稳定性。
- 高速成像与形态分析：通过EggSorter对连续流过的团块进行实时明场成像，自动提取直径、圆度、表面积参数。
- 智能分选与铺板：基于预设尺寸窗口进行无损微流控分选，直接分配至96孔板或ClinoReactor容器。
- 活性与形态验证：通过细胞内ATP定量与明场成像对比，评估分选过程对团块完整性的影响。
二、发现什么 📊
核心发现1：自动化分选将96孔板铺板与分析时间压缩至16分钟以内
图1：自动化流程平均耗时16分钟，较人工操作的95分钟缩短80%以上，全程无需人工干预。
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 做了什么 | 对比人工挑取、显微镜下测量、手动移液铺板与EggSorter全自动成像-分选-铺板流程，记录完成单块96孔板三维团块处理所需的总时间与人工干预时长。 |
| 发现什么 | 自动化流程平均运行时间为16分钟（<20分钟），人工流程需95分钟。自动化方案将人工操作时间降低83.2%（(95-16)/95），且单次运行可完成整板铺板与数据采集。 |
| 说明什么 | 传统三维模型下游处理是通量瓶颈，自动化集成直接打通“培养-分选-检测”链路，使中高通量筛选的时间成本降至可接受范围，消除人工疲劳导致的操作偏差。 |
核心发现2：高速流体分选未对三维团块形态与细胞活性造成机械损伤
图2：分选前后明场成像显示团块形态完整无碎裂，归一化至表面积的细胞内ATP水平在两组间无统计学差异（p>0.05）。
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 做了什么 | 收集经EggSorter分选的HepG2/C3A团块与人工手动处理组，进行明场显微成像记录形态完整性，并采用发光法测定细胞内ATP浓度，数据按团块投影表面积进行归一化处理。 |
| 发现什么 | 明场图像显示分选后团块边缘光滑、无细胞脱落或结构塌陷。ATP/表面积比值在自动化组与人工组之间差异不显著（p>0.05），活性保持率一致。 |
| 说明什么 | 低剪切力流体路径与软性微流控通道设计有效避免了机械应力损伤，确保下游药效学或毒理学数据反映真实的生物学响应，而非分选伪影。 |
核心发现3：动态培养结合尺寸分选实现团块直径变异系数低至6%
图3：ClinoStar系统生成的团块初始尺寸变异系数为6%，系统实时输出直径、圆度与表面积分布直方图，支持按±50 μm窗口精准分群。
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 做了什么 | 利用EggSorter内置算法对连续流过的三维团块进行实时边缘检测，自动计算直径、圆度与二维投影面积，导出群体尺寸分布数据，并设定700-800 μm与800-900 μm两个分选窗口进行验证。 |
| 发现什么 | 基础培养条件下团块直径变异系数（CV）仅为6%。系统可在单次运行中完成>500个团块的参数采集，分选后目标窗口内团块严格落入预设尺寸区间，圆度均值>0.92。 |
| 说明什么 | 极低的初始变异度结合实时定量分选，彻底解决传统悬浮培养尺寸不均导致的药物渗透梯度差异问题，为剂量-效应曲线拟合与缺氧微环境研究提供均一化起始材料。 |
三、说明什么 💡
领域意义：三维细胞模型长期受限于“造得出来、分不匀、测不准”的下游瓶颈。该工作流将动态培养与智能分选耦合，使尺寸标准化与无损处理成为可复制的常规操作。学界此前依赖手工挑取或静态沉降法，批次间差异常掩盖真实药效信号；该方案证实自动化参数采集与微流控分选可将生物学噪声压缩至最低，推动三维模型从“定性观察”向“定量筛选”转型。
临床/转化价值：
- 建立尺寸均一的类器官/球系起始库，消除药物渗透深度差异对IC50计算的干扰。
- 支持缺氧核心区与增殖外周层的独立取样，用于肿瘤微环境代谢谱分析。
- 为自动化毒性评价平台提供标准化输入，缩短IND申报前的体外安全评估周期。
与我们产品的关联：该流程直接验证了Celvivo动态培养与Bionomous分选平台的协同效应。若实验室需在此基础上扩展，可将分选后的标准化团块转移至微电极阵列进行电生理记录，或结合生物打印构建异质组织模型，实现从单一球系到复杂组织芯片的跨越。
与我们的产品
| 产品 | 关联度 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Cellink BIO X / BIO X6 | ⭐⭐ | 分选后的均一团块可作为生物墨水组分，用于构建血管化或异质组织模型，但需客户自行优化打印参数与交联条件。 |
| 3Brain HD-MEA / CorePlate | ⭐⭐⭐ | 尺寸标准化的团块可直接铺板至MEA芯片，用于长期电生理信号记录与药物对神经网络/心肌球电活动的定量评估。 |
| Celvivo | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 核心工具。论文直接使用该系统的ClinoReactor进行低剪切力动态培养，是生成低变异度三维团块的前置必需设备。 |
| SIEVEWELL | ⭐⭐⭐ | 分选后的团块可直接接种至微孔阵列中，用于高通量形态学或荧光成像筛选，与文中96孔板铺板逻辑高度一致。 |
星级定义：
⭐⭐⭐⭐⭐ = 核心工具（论文里实际用了，或可直接替代）
⭐⭐⭐ = 配套使用（同一技术路线，我们的产品能做类似的事）
⭐⭐ = 潜在应用（方向相关，但需要客户自己建立方法）
⭐ = 勉强相关（同一领域，但产品线不直接覆盖）
参考文献
- Wrzesinski, K., Frandsen, H.S., Calitz, C., Gouws, C., Korzeniowska, B., Fey, S.J. Clinostat 3D Cell Culture: Protocols for the Preparation and Functional Analysis of Highly Reproducible, Large, Uniform Spheroids and Organoids. Methods in Molecular Biology. 2021. DOI: 10.1007/978-1-0716-1246-0_2
- Achilli, T. M., Meyer, J., Morgan, J. R. Advances in the formation, use and understanding of multicellular spheroids. Expert Opinion on Biological Therapy. 2012. DOI: 10.1517/14712598.2012.707181
- Dolega, M. E., et al. Organoid-on-a-chip: A new tool for drug screening and disease modeling. Advanced Drug Delivery Reviews. 2021. DOI: 10.1016/j.addr.2021.113945
- Ravi, M., Paramesh, V., Kaviya, S. L., Anuradha, E., Solomon, F. D. 3D cell culture systems: tumor application, advantages, and disadvantages. International Journal of Molecular Sciences. 2015. DOI: 10.3390/ijms160922314
转发语：三维培养不再怕“挑不准、分不匀”。这套动态培养+智能分选方案把96孔板铺板时间压到16分钟，尺寸变异控制在6%，直接打通标准化筛选链路。
联系人：李东伟
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