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肿瘤类器官 2.0:模拟肿瘤免疫微环境的复杂性

Cancer organoids 2.0: modelling the complexity of the tumour immune microenvironment

📣 摘要

肿瘤类器官 2.0 是 Nature Reviews Cancer 2024 年 8 月刊出的权威综述(IF 72.5,JIF 顶刊),由 Roel Polak、Elisa T. Zhang 和 Calvin J. Kuo(斯坦福大学干细胞生物学与放射肿瘤学系)合作撰写。本文系统梳理了"携带肿瘤免疫微环境(TME)组分"的下一代类器官模型,全面盘点 4 大类免疫类器官模型(重建型 vs 天然保留型 × 共培养 vs 微器官球),重点比较了各自的优缺点,并通过活细胞成像、流式、CyTOF、scRNA-seq 和空间转录组 5+4 种分析技术路线,描绘了肿瘤免疫类器官作为免疫治疗临床转化与个体化疗效预测平台的完整技术蓝图。文中提出的"从免疫冷肿瘤向热肿瘤转化的药理学策略 + CAR-T/TIL/CAR-NK/MAC 等细胞免疫治疗"双轨框架,与全球 CGT 行业高速发展、CAR-T 进军实体瘤的趋势高度同频,是肿瘤免疫学、转化医学、CGT CDMO、类器官试剂耗材与 AI 制药共同的核心参考文献。

核心技术清单:

🔬 研究背景

肿瘤的发生发展是恶性转化细胞与肿瘤微环境(TME)之间复杂且持续的双向对话过程。TME 由肿瘤细胞、癌相关成纤维细胞(CAF)、血管与淋巴管、细胞外基质以及大量免疫细胞群构成,免疫细胞群包括 T 细胞亚群(CD8+、CD4+ TH1/TH2、Treg、耗竭 T 细胞)、B 细胞、NK 细胞、巨噬细胞(M1/M2 极化)、髓源抑制细胞(MDSC)、树突状细胞(DC1/mregDC)和三级淋巴结构(TLS)等。

靶向免疫 TME 的免疫治疗(ICB、CAR-T、TIL、CAR-NK、双特异性抗体、ADC 等)在过去十年取得了突破性临床进展,但响应率在不同肿瘤组织学之间差异巨大,且往往短暂、特异性强并伴随耐药。这是当前免疫治疗领域最核心的痛点。造成该痛点的根本原因之一是缺乏能够在体外忠实重现患者特异性肿瘤免疫微环境的实验模型——传统类器官仅含肿瘤上皮,不含免疫与基质组分,无法支撑免疫治疗的多样化与个体化评估。

本研究的核心目标:

  1. 系统分类现有"含 TME"的肿瘤类器官模型,厘清技术边界。
  2. 对比各类模型在保留免疫组分、空间结构、规模化能力、可基因改造性等方面的优缺点。
  3. 梳理配套的活细胞成像与单细胞分析技术栈。
  4. 提出转化应用路径与未来发展方向,为药企 / CDMO / 学术 PI 提供选型参考。

研究背景小结:现有传统类器官缺乏 TME 免疫组分,无法支撑免疫治疗个体化评估;本研究通过四大类免疫类器官模型 + 5+4 类分析技术,提供了完整的体外免疫治疗评估解决方案。

🧪 实验方法

本研究是综述性研究,采用 4 个并列子方案进行系统梳理:

方法 1:免疫类器官构建策略分类

将现有免疫类器官技术按"是否消化为单细胞"和"是否引入外源免疫细胞"两个维度分为 2 大类、4 小类模型:

方法 2:4 类模型优缺点评估矩阵

针对每类模型评估 5 维度:免疫组分多样性、空间结构保留、规模化能力、可基因改造性、临床转化潜力。

方法 3:5+4 类分析技术整合

梳理活细胞成像(CAR-T 活成像、荧光敲入、治疗响应、多光谱反卷积、多重组织成像)和单细胞分析(流式、CyTOF、scRNA-seq + TCR/Ig 测序、空间转录组)9 种配套分析技术。

方法 4:临床转化应用路径分析

汇总 2017-2024 年关键临床转化研究(37 例黑色素瘤/NSCLC/乳腺癌/卵巢癌/RCC 肿瘤外植体 ICB 预测研究等),评估免疫类器官作为 ICB 疗效预测生物标志物的可行性。

📊 核心结果与配图

1. 肿瘤微环境的免疫"冷热谱"与三类免疫治疗策略(图 1)

Fig 1 - TME 与免疫治疗策略(a 冷热肿瘤,b 药物,c 细胞治疗)

Fig. 1 完整 caption(核心发现 1): Fig. 1 描绘了肿瘤免疫微环境的完整"冷热谱"以及对应三类免疫治疗策略。a 面板(Simplified schematic of the TME)系统展示了免疫"冷肿瘤"(immunosuppressive,慢性炎症样浸润)与免疫"热肿瘤"(pro-inflammatory,急性炎症样浸润)的细胞组成差异:冷肿瘤以 M2 巨噬细胞、MDSC、CD4+ TH2、Treg、终末耗竭 CD8+ T、Breg、CCR2hi 单核细胞、mregDC 为特征;热肿瘤则富集 CD8+ 效应 T、CD4+ TH1、NK、ILC2、M1 巨噬细胞、嗜酸性粒细胞、CX3CR1hi 单核细胞、DC1 及三级淋巴结构(TLS)。b 面板(Pharmacological immunotherapy strategies)将冷肿瘤转化为免疫治疗敏感态:免疫检查点阻断(CTLA4、PD1、LAG3、TIM3、TIGIT、CD47、CD24 抗体)+ 巨噬细胞检查点阻断 + ADCC/CDC 抗体 + ADC + BiTE 双特异性 T 细胞衔接器。c 面板(Cellular immunotherapy strategies)系统展示过继免疫细胞治疗:CAR-T、TIL 回输、CAR-Mφ、CAR-NK(不依赖 MHC)、TCR 工程化 T 细胞;新一代工程化方案包括共刺激细胞因子分泌、第二肿瘤抗原 BiTE 表达、功能与持久性基因改造、以及 CAR 抗原 RNA 疫苗增强策略。缩写注释:Teff cell 效应 T 细胞,Tex cell 耗竭 T 细胞。

核心发现 1 总结: Fig 1 把"冷-热肿瘤谱 + 药物转化 + 细胞免疫治疗"三轨整合在一张图上,为后续所有模型评估提供了统一的免疫治疗干预坐标系。这是 Polak/Kuo 团队对全球免疫治疗领域最具影响力的概念整合工作之一。

2. 4 类肿瘤免疫类器官模型与优劣势对比(图 2)

Fig 2 - 4 类免疫类器官模型与优劣势

Fig. 2 完整 caption(核心发现 2): Fig. 2 系统展示了从肿瘤活检样本出发的 2 大类、共 4 种肿瘤免疫类器官培养模型及其完整优劣势对比。左支(重建型 Reconstituted models):从单细胞悬液开始,分两种路线——(1)共培养模型:将传统肿瘤类器官在 Matrigel 或悬浮培养后,与外源加入的工程化免疫细胞、TIL(从肿瘤分离扩增)、或自体外周血免疫细胞共培养;(2)微器官球(Micro-organospheres, MOSs):通过微流控设备生成包裹肿瘤/基质细胞的微小 Matrigel 液滴。右支(天然保留型 Native models):从部分消化的肿瘤碎片出发——(1)微流控 3D 培养:制备患者来源器官型肿瘤球(PDOTS),在胶原填充、带培养基流道的微流控芯片中培养;(2)气液界面(ALI)培养:将物理剪碎的肿瘤碎片直接种在胶原凝胶上,下方浸润培养基、上方接触空气。流程图下方分两行彩色表格区块:浅蓝色块逐列对应 4 种模型的优势(免疫组分多样性、空间结构、规模化、可基因改造性、转化潜力),浅珊瑚红色块逐列对应 4 种模型的局限性(操作复杂度、批次变异性、传代限制等)。

核心发现 2 总结: Fig 2 提供了免疫类器官选型的决策树,学术 PI 与药企可以根据研究目标(机制研究 / 高通量药筛 / 临床转化)选择对应模型;对 CDMO 而言,4 类模型对应 4 套工程化能力建设方向。

3. 免疫类器官成像与单细胞分析技术路线(图 3)

Fig 3 - 成像与单细胞分析

Fig. 3 完整 caption(核心发现 3): Fig. 3 系统概述了利用肿瘤类器官模型研究 TME 免疫相互作用的两大互补技术路线——成像(a 面板,含 5 个子模块) 与 单细胞分析(b 面板,含 4 个子模块)。a 成像技术 5 子模块:(1)过继免疫治疗活细胞成像——活共聚焦显微镜可揭示荧光标记的 CAR-T 细胞在类器官内的运动及功能聚类(静息态/激活态/癌细胞死亡);(2)荧光敲入类器官动态可视化——通过基因编辑内源荧光标记 CD19 等表面蛋白,实时观测活细胞蛋白表达;(3)免疫治疗响应活成像——对比 ± 免疫处理的类器官,未处理组标注 MDSC/B 细胞/单核细胞/M2 巨噬细胞/CAF/Treg,处理响应组出现效应 T 细胞/嗜酸性粒细胞/癌细胞死亡;(4)多光谱成像反卷积——mLSR-3D + STAPL-3D 解析类器官内 NK 等多种细胞的空间表型分布;(5)多重组织成像——CODEX 等从患者活检样本出发分析完整组织架构。b 单细胞分析 4 子模块:(1)流式细胞术——通过激光检测液流中单细胞多重分析;(2)质谱流式(CyTOF)——用 Ba/Nd/Tb/Lu 等金属同位素标记抗体实现超高参数单细胞蛋白检测;(3)scRNA-seq + TCR/免疫球蛋白测序——分选 CD45+ 免疫细胞完成转录组 + TCR α/β 链 + B 细胞免疫球蛋白重/轻链测序;(4)空间转录组——保留肿瘤微环境空间位置检测不同区域单细胞基因表达谱。

核心发现 3 总结: 9 种技术形成完整"成像 + 单细胞"分析矩阵,是评估免疫类器官模型价值的核心工具链。Polak/Kuo 团队强调多模态整合(成像定位 + 测序分群 + 空间映射)是未来方向。

4. 免疫类器官作为转化治疗模型(图 4)

Fig 4 - 转化治疗模型

Fig. 4 完整 caption(核心发现 4): Fig. 4 系统展示了肿瘤免疫类器官作为转化治疗模型的 3 大技术路线:Panel a 重建型免疫类器官模型——分两类子路线:(1)常规类器官共培养——3 种范式:基础 ICB 检测体系(肿瘤类器官 + PB 淋巴细胞/TIL/淋巴结免疫细胞 ± ICB);肿瘤反应性 T 细胞体系(用于筛选、富集、扩增肿瘤反应性 TIL);多细胞复杂共培养(额外加入 TAM/CAF 模拟完整 TME)。基础读出:活/死成像 + 流式;拓展用途:药筛、ICB 敏感性、TIL 富集、类器官基因工程改造。(2)微器官球(MOSs)高通量体系——通过微流控装置从新鲜活检样本生成大量独立微小水凝胶球,平行分组实现多重药物高通量筛选,适合微量临床原代样本。Panel b 天然原位免疫类器官(PDOTS 亚型)——直接从患者肿瘤切取 40-100 μm 直径、约 0.5 mm³ 微小组织块体外培养,保留组织原免疫细胞、基质细胞和空间结构。Panel c 肿瘤外植体(PDTF 模型)——直接切取约 1 mm³ 新鲜肿瘤块,完全保留原始 ECM 和全部 TME 成分,仅做体外短期培养。Panel b/c 两类天然模型读出更丰富:3D 共聚焦、细胞因子分泌谱、scRNA + TCR/Ig 测序、空间转录组;转化用途包括药物测试、ICB 敏感性评估、TME 生物学研究、细胞免疫疗法验证。

核心发现 4 总结: Fig 4 给出了免疫类器官向临床转化的完整路径——从"模型构建 → 药物测试 → ICB 预测 → 免疫疗法验证"4 阶段递进,是药企与 CDMO 选择技术平台的核心参考图。

5. 非类器官外植体培养体系(图 5)

Fig 5 - 非类器官外植体培养

Fig. 5 完整 caption(核心发现 5): Fig. 5 系统展示了非类器官肿瘤外植体培养体系——与"消化为单细胞再重组成类器官"的路径不同,这类方法直接保留原始活检肿瘤的内源组织结构、微环境细胞组成和空间排布。流程起点(最左侧):肿瘤活检样本(Tumour biopsy),绘制带血管/基质/免疫/肿瘤上皮的完整瘤块。样本处理:分两种加工——上为 Tumour fragments(机械切割为小组织块);下为 Tumour slices(切成薄的活性组织切片)。5 类培养方案:(1)Free floating(自由悬浮)——组织块直接悬浮在液态培养基;(2)Membrane support(膜支撑/气液界面)——Transwell 体系,多孔膜上下分别接触气体和培养基;(3)Embedded(基质胶包埋)——组织块包埋在固态胞外基质(Matrigel)中;(4)Collagen support(胶原支撑)——嵌入 I 型胶原凝胶基质;(5)Microfluidic platforms and bioreactors(微流控/生物反应器)——多层灌流芯片,通过持续灌流模拟体内营养供给。新型技术(灌注生物反应器、微流控)可进一步增强外植体培养在治疗预测方面的实用性。

核心发现 5 总结: 非类器官外植体培养是免疫类器官的互补替代方案,特别适合短时(48-96 h)ICB 疗效预测(如 Cercek 2022 NEJM 错配修复缺陷直肠癌新辅助治疗 + 多团队 37 例跨癌种 ICB 预测研究),与 AI 制药快速体外疗效筛选场景高度契合。

💡 与 N 大代理产品的关联

# 产品 关联度 关联理由
1 Celvivo ClinoStar / ClinoReactor(旋转培养 + 微重力模拟) ⭐⭐⭐⭐⭐ ClinoStar 旋转培养与本文 Fig 2/4 中的"微器官球(MOSs)"和 ALI/PDOTS 培养范式高度互补。ClinoStar 的低剪切力旋转能为天然保留型免疫类器官提供更优的培养环境,特别适用于 PDOTS 与微流控联合平台。药企客户做肿瘤类器官药筛时,ClinoStar 是首选旋转培养设备之一,可显著提升批次一致性。
2 Femtobiomed CellShot(韩国,分区流式电转染系统) ⭐⭐⭐⭐ Fig 1c 阐述的 CAR-T/TIL/CAR-NK/CAR-Mφ 等细胞免疫治疗策略高度依赖高效的基因递送系统。CellShot 的分区流式电转染专为原代免疫细胞设计,可高效制备 CAR-T/TCR-T 等工程化免疫细胞用于 Fig 4a 共培养模型,是 CGT CDMO 与细胞治疗公司的核心工具。飞轮 sink_customers 中星尘生物 TriArm Therapeutics(CAR-T/FIT 转座子平台)正是典型用户画像。
3 CelVivo Cloud(Celvivo 软件平台) ⭐⭐⭐⭐ Fig 3a/3b 的 9 类分析技术产生海量数据(活成像 + 流式 + CyTOF + scRNA + 空间转录组),CelVivo Cloud 可整合多模态数据,提供免疫类器官实验设计与分析的端到端平台支持。
4 区域代理(细胞免疫治疗 CDMO 转化服务) ⭐⭐⭐⭐ Fig 4 的转化治疗模型与 Fig 5 的非类器官外植体培养体系共同构成"从免疫类器官到细胞治疗"完整闭环,可为客户提供从模型构建到细胞产品转化的全链条服务。

🏷️ 结论

  1. 肿瘤类器官 2.0 = 含 TME 免疫组分的下一代体外模型:本研究系统梳理了 4 大类免疫类器官模型(重建型 vs 天然保留型 × 共培养 vs 微器官球),为药企 / 学术 PI / CDMO 提供了完整的模型选型决策树。

  2. 4 大类模型各有最优场景:共培养模型适合机制研究与基因工程改造验证;微器官球适合高通量药物筛选;ALI/PDOTS 适合保留完整 TME 的临床转化研究;非类器官外植体适合短时 ICB 疗效预测。

  3. 5+4 类分析技术构成完整工具链:5 类活成像(CAR-T 活成像、荧光敲入、治疗响应、多光谱、多重组织)+ 4 类单细胞分析(流式、CyTOF、scRNA-seq、空间转录组)共同支撑免疫类器官的深度表征。

  4. 临床转化路径已开启:37 例跨癌种外植体 ICB 预测研究、CDK4/6 + TBK1 抑制剂联用 PDOTS 增强 ICB 等多项 2023-2024 临床转化研究表明,免疫类器官正在从概念验证走向早期临床应用。

  5. 未来方向:多模态数据整合(成像 + 测序 + 空间)+ 长时培养(>70 天)+ 患者匹配原发 vs 转移模型 + 类器官移植人源化小鼠模型是下一阶段的关键突破点。

📖 文献信息

字段 值
标题 Cancer organoids 2.0: modelling the complexity of the tumour immune microenvironment
中文标题 肿瘤类器官 2.0:模拟肿瘤免疫微环境的复杂性
作者 Roel Polak, Elisa T. Zhang, Calvin J. Kuo
单位 Department of Stem Cell Biology and Regenerative Medicine, Stanford University School of Medicine
期刊 Nature Reviews Cancer
卷/期/页 Volume 24, Issue 8, Pages 523-539
发表日期 2024 年 8 月(PubDate: 2024/08)
DOI 10.1038/s41568-024-00706-6
PMID 38977835
文献类型 Review(Nature Reviews 系列综述)
引用次数 291 次(OpenAlex,2026-09-28 实测)
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Polak 2024 Nature Reviews Cancer 全文 PDF https://fb.biokingdom.top/api/v4/file/content/zxOLim/0/Polak_2024_Nat_Rev_Cancer_Cancer_organoids_2.pdf?sign=6jqwBd35ZZSVnT1PHaUMa5aEYX9mgG751_rOvCgrmN0%3D%3A2105966643

转发语: Polak 2024 这篇综述把肿瘤类器官的下一站"免疫化"讲透了——4 大类模型 + 9 类分析技术 + 完整临床转化路径,是 CGT 行业(CAR-T/TIL/CAR-NK/CAR-Mφ)的核心参考文献。

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