面向心脑血管疾病的先进再生治疗与类器官芯片模型综述
Xi Chen, Weiping Lin, Micky Daniel Tortorella | American Heart Journal Plus: Cardiology Research and Practice 2025 | DOI: 10.1016/j.ahjo.2025.100520
标签: #综述 #类器官芯片 #再生医学 #药物筛选
一、本文综述了什么
- 综述范围：系统梳理了血管发育生物学、血管化类器官（心脏/脑）、微流控器官芯片（Organ-on-a-Chip）及3D生物打印技术在心脑血管疾病建模与药物研发中的应用进展，覆盖从基础血管生成机制到“人体芯片”多器官串联的最新技术路线。
- 核心问题：传统2D细胞培养与动物模型在“人源化生理还原度”和“跨物种转化成功率”上存在巨大鸿沟，如何构建高保真、可灌注、多细胞互作的体外血管化模型以替代临床前动物实验，并打通个性化药物筛选管线？
- 综述结论：血管化类器官与器官芯片技术正成为连接基础研究与临床转化的核心桥梁。结合AI分析、高通量筛选与患者特异性iPSC，该技术路线有望彻底重塑药物发现流程，实现“培养皿临床试验”与精准再生治疗。
二、综合比较的核心结论
主题 A：血管化类器官与器官芯片在药物发现管线中的范式转换
图1：血管化组织/器官芯片作为高人类基因组相关性的筛选工具，贯穿并革新药物发现全管线，显著降低动物模型成本与周期。
主题 B：微血管与心脏芯片模型的生理/病理模拟与AI赋能
图2：集成微流控装置与人工智能的微血管芯片（A）与心脏芯片（B），为心脑血管系统提供高精度、实时监测的新型体外研究模型。
主题 C：微流控芯片设计与三维生物打印驱动的血管化构建
图3：微流控芯片器件设计原理、类器官/细胞三维空间排布示意图，以及基于芯片的血血管类器官血管化网络构建流程。
主题 D：多器官串联芯片与“培养皿临床试验”的个性化医疗前景
图4：基于hiPSC的多器官组织芯片作为“患者芯片”模型，实现多器官互作模拟与潜在“培养皿临床试验”药物测试平台。
共识
血管化是类器官长期存活与功能成熟的前提；器官芯片与iPSC结合是替代动物模型、提升临床转化率的必由之路；AI与高内涵成像将极大加速表型筛选与机制解析。
争议
类器官血管化程度是否足以支撑厚组织代谢？多器官芯片的流体剪切力与生理压力如何精准匹配人体真实参数？AI预测模型在缺乏大规模临床数据验证下的可靠性边界在哪？
空白
高通量、标准化、即插即用的血管化芯片制造平台仍稀缺；复杂基质（如心肌/脑组织特异性ECM）的3D打印墨水开发不足；芯片与电生理/力学传感器的原位集成技术亟待突破。
与我们的产品
| 产品 | 关联度 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 3Brain HD-MEA | ⭐⭐⭐⭐ | 心脏芯片/脑类器官的高通量、无标记电生理实时监测，精准捕捉心肌动作电位与神经元网络放电，支持AI算法训练与药物致心律失常毒性评估 |
| Cellink BIO X | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 血管化类器官与微血管网络的3D生物打印，兼容多种ECM生物墨水，实现内皮/周细胞/心肌细胞的空间精准排布与管腔结构构建 |
| Celvivo | ⭐⭐⭐ | 类器官/芯片模型的长期活细胞3D动态成像与表型分析，支持多通道荧光与明场切换，助力高内涵药物筛选与血管生成定量评估 |
参考文献
- Chen X, Lin W, Tortorella MD. Towards advanced regenerative therapeutics to tackle cardio-cerebrovascular diseases. Am Heart J Plus. 2025. DOI: 10.1016/j.ahjo.2025.100520
- Huh D, et al. Reconstituting organ-level lung functions on a chip. Science. 2010. DOI: 10.1126/science.1188302
- Zhang YS, et al. Multisensor-integrated organs-on-chips platform for automated and continual in situ monitoring of organoid behaviors. Proc Natl Acad Sci U S A. 2017. DOI: 10.1073/pnas.1614986114
- Skardal A, et al. A microphysiological system for modeling human multi-organ interactions. Adv Healthc Mater. 2017. DOI: 10.1002/adhm.201601298
- Tibbitt MW, et al. 3D bioprinting of tissues and organs. Nat Rev Mater. 2016. DOI: 10.1038/natrevmats.2016.1
转发语：动物模型转化率低一直是药企痛点，这篇综述把血管化类器官+器官芯片+AI的管线替代方案讲透了，咱们的高通量电生理、3D生物打印和活细胞成像正好卡在核心环节，值得跟客户重点推！
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