《Frontiers》：肿瘤类器官技术如何重塑精准免疫治疗格局

2009 年，Sato 团队首次成功构建小鼠和人肠道类器官，开启了类器官研究的里程碑。此后，该技术快速拓展至乳腺、肝脏、胰腺、肺等多个器官，逐步建立起覆盖结直肠癌、乳腺癌、非小细胞肺癌等多种肿瘤类型的类器官库。

相较于传统模型，肿瘤类器官的核心优势体现在三方面：其一，能在基质胶中重建肿瘤多层空间结构，细胞呈现更接近原生的极性与形态，且保留肿瘤组织异质性，包括不同肿瘤细胞亚群及驱动基因突变谱，甚至可重现克隆进化与耐药亚群。其二，可引入免疫细胞（如 T 细胞、巨噬细胞）、基质成纤维细胞等，构建 “免疫增强型” 或 “基质丰富型” 模型，模拟体内复杂的细胞间相互作用。其三，培养周期仅 2-4 周，可适配微孔板格式与自动化液体处理系统，为个性化药物检测和大规模药物筛选提供高效平台

图1. 肿瘤类器技术在精密免疫治疗中的探索和应用（Zhao et al., 2025）

从关键维度对比可见：永生化 2D 细胞系培养周期 3-7 天、高通量性好，适合大规模筛选，但保真度低，难以反映肿瘤多克隆特征。PDX 模型虽保留原始组织结构，却因依赖免疫缺陷小鼠，在免疫机制研究中受限。而肿瘤类器官成功率达 70%-85%，既能模拟三维结构与部分免疫微环境，又兼具高通量与高保真，是个性化治疗预测的最优选择之一。

表1. 肿瘤类模型和传统模型的比较分析 （Zhao et al., 2025）

当前，肿瘤类器官仍面临多重挑战：主流基质胶系统无法模拟体内血流动力学与氧气梯度，影响药物渗透研究；免疫共培养中，难以在三维基质内长期维持 T 细胞、巨噬细胞的存活与功能活性，比如 T 细胞需持续抗原特异性活化，巨噬细胞易被肿瘤微环境 “重编程” 为促肿瘤表型；更关键的是，各实验室在培养基成分、基质配方、接种密度等方面差异大，缺乏统一的标准操作程序（SOPs）和质量控制体系，现有标准多关注形态、基因型等 “静态” 参数，缺乏对药物反应、免疫相互作用等 “功能保真度” 的评估，导致数据可比性低。此外，肿瘤异质性（空间、时间、基因组异质性）和免疫逃逸机制（如上调免疫检查点、富集免疫抑制因子），也给个性化治疗带来巨大挑战。

图2. 支持精确免疫疗法的肿瘤类器技术工作 （Zhao et al., 2025）

样本来源包括原发肿瘤组织、转移灶组织（如淋巴结、肝转移灶）及液体活检样本（胸腔积液、腹水）。原发灶可通过手术或活检获取，转移灶需影像引导取样，液体活检样本需 10-50mL 以保证细胞量。处理时需注意：样本 4°C 冷链转运，1 小时内完成预处理。用机械微切割（如 μDicer 生成 200-400μm 组织片段）结合温和酶消化（0.2-0.5mg/mL 胶原酶 IV+0.5mg/mL 分散酶，37°C 孵育 15-30 分钟），避免过度剪切；通过活细胞染色（Calcein-AM/PI）确保细胞活力超 80%，流式细胞术检测 CD45 + 免疫细胞、α-SMA + 成纤维细胞比例，保证保留肿瘤 - 基质复合体。

常用培养系统有三种：Matrigel（含层粘连蛋白、IV 型胶原，适配多数实体瘤）、合成水凝胶（PEG、海藻酸盐修饰，可调节刚度 0.5-2kPa）、气液界面（ALI）培养（置于 Transwell 板，保留基质与免疫细胞）。为突破静态培养局限，动态技术逐步应用：微流控芯片通过微通道网络实现营养动态输送，可定量评估药物转运动力学。3D 生物打印利用生物墨水分层构建结构，精确定位细胞亚群；无支架声学虚拟平台（AV-Scaf）驱动细胞自组装，显著增强 T 细胞活化（Granzyme B 从 2.82% 升至 17.5%，IFN-γ 从 1.36% 升至 16%）。

构建 “免疫增强型” 类器官有两种方式：一是通过 ALI 或微切割技术保留自体肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）、巨噬细胞，无需额外重建即可评估免疫反应。二是外源性重建，如将外周血单个核细胞（PBMCs）以 5:1-20:1 比例接种，添加 IL-2、IL-7 促进 T 细胞活化，或引入癌症相关成纤维细胞（CAFs）构建三元共培养系统。同时，可通过基因编辑（CRISPR-Cas9 敲除 PD-L1 等基因）、荧光蛋白标记追踪细胞动态，结合单细胞测序（scRNA-seq）分析免疫细胞状态，进一步优化模型功能。

在免疫检查点抑制剂（ICIs）研究中，结直肠癌、乳腺癌等癌种的类器官 - 免疫细胞共培养系统，可通过检测 T 细胞浸润、IFN-γ/TNF-α 分泌，量化 ICIs 疗效；双特异性抗体（BiTEs）筛选中，能实时观察 T 细胞与肿瘤细胞直接接触的杀伤效果；个性化肿瘤疫苗开发中，可筛选患者肿瘤新抗原，测试疫苗活化效果。筛选时需多参数评估：MTT/CCK-8 检测细胞存活率、Annexin V/PI 检测凋亡、流式细胞术分析免疫细胞毒性，再通过热图、雷达图整合数据，识别高效药物组合。

患者来源类器官（PDOs）可模拟体内治疗反应，为临床决策提供支持。例如，Vlachogiannis 团队对转移性胃肠道癌症 PDOs 的研究显示，其体外药物敏感性预测临床反应的阳性预测值达 88%，阴性预测值 100%。Yao 团队对 80 例局部晚期直肠癌 PDOs 检测，发现其对放化疗的反应与患者结局一致性达 84.43%。同时，整合多组学数据（基因组学识别 TMB/MSI、转录组学分析免疫基因表达、蛋白质组学验证 PD-L1 蛋白定位），可构建 “类器官 - 多组学 - 临床决策” 闭环，比如将 PDOs 分为 “热肿瘤”“免疫荒漠型” 等亚型，为患者匹配 ICIs、CAR-T 等治疗方案。

• 结直肠癌（CRC）：PDOs 可重现原发肿瘤异质性，培养基需添加 Wnt3a、R-spondin1 激活 Wnt 通路维持干细胞特性，通过比较原发灶与转移灶 PDOs 的药物敏感性，指导临床用药。

• 乳腺癌：针对不同亚型（激素受体阳性、HER2 阳性、三阴性 TNBC），PDOs 用途各异 —— 激素受体阳性模型用于研究内分泌耐药，TNBC 模型用于免疫治疗筛选，如恶性胸腔积液来源 PDOs 与 AdCAR-T 共培养，可检测 CAR-T 的特异性杀伤作用。

• 非小细胞肺癌（NSCLC）：根据 EGFR 突变、ALK 融合等驱动基因构建 PDOs，评估 EGFR-TKI、ALK 抑制剂疗效，高 PD-L1 表达的 NSCLC PDOs 对 PD-1 抑制剂更敏感。

国际上已建立 HUB Organoids、PDO-X 等类器官生物库，制定样本多样性（涵盖原发 / 转移灶）、临床数据整合（多组学数据集）、共享机制等标准。多中心研究如欧洲类器官联盟（UROCA），通过统一 SOP 提高数据可比性。同时，类器官与新兴技术深度融合：纳米医学领域，Hf 基 nMOFs 纳米颗粒可在类器官模型中促进树突状细胞成熟；微流控领域，“芯片上类器官” 可模拟 T 细胞迁移、细胞因子梯度；3D 生物打印领域，GelMA 生物墨水构建的 “迷你脑” 模型，可模拟胶质母细胞瘤与巨噬细胞的相互作用。