摘要：肿瘤类器官（Tumor Organoids）作为近年生物医学研究的前沿领域，因其高度模拟真实肿瘤微环境、保留患者个体化特征等优势，已成为癌症研究的重要工具。以下是当前研究热点及未来趋势的分析：

引言（来源于DeepSeek）

肿瘤类器官（Tumor Organoids）作为近年生物医学研究的前沿领域，因其高度模拟真实肿瘤微环境、保留患者个体化特征等优势，已成为癌症研究的重要工具。以下是当前研究热点及未来趋势的分析：

一、当前研究热点

1. 模型优化与标准化

- 肿瘤微环境重构：通过整合免疫细胞、基质细胞、血管系统（类血管生成）及细胞外基质（ECM），构建更接近体内肿瘤的复杂模型。

- 异质性与亚型建模：针对不同癌种（如胰腺癌、胶质母细胞瘤）及分子亚型（如HER2+乳腺癌）开发特异性培养体系。

- 标准化流程：推动培养条件、传代方法的统一，解决批次差异问题。

2. 精准医学应用

- 药物敏感性测试：作为“患者替身”指导临床用药选择，例如在结直肠癌中预测化疗/靶向药疗效。

- 耐药机制研究：模拟肿瘤耐药微环境（如缺氧、药物压力），揭示耐药基因（如EGFR-T790M）的动态变化。

3. 免疫治疗研究

- 免疫-肿瘤互作：构建含T细胞、CAR-T细胞的共培养体系，评估免疫检查点抑制剂（如PD-1抗体）疗效。

- 新抗原筛选：联合类器官与患者T细胞，筛选个性化肿瘤新抗原。

4. 肿瘤演化与机制探索

- 驱动基因功能验证：利用CRISPR技术在类器官中敲除/过表达特定基因（如KRAS、TP53），研究其对肿瘤进展的影响。

- 转移模拟：通过微流控芯片模拟循环肿瘤细胞（CTC）侵袭过程，研究转移相关通路（如EMT）。

5. 多组学与数据整合

- 类器官生物库：建立大规模样本库（如HUB Organoids），结合单细胞测序、空间转录组学解析肿瘤异质性。

- AI预测模型：利用类器官药敏数据训练算法，预测患者治疗响应。

二、未来趋势

1. 复杂模型开发

- 多器官芯片：通过连接肿瘤类器官与肝、肾类器官，模拟全身药物代谢与毒性。

- 动态微环境：整合机械力（如流体剪切力）、生物电信号等物理因素调控肿瘤行为。

2. 临床转化加速

- 伴随诊断工具：推动类器官药敏检测纳入临床指南（如NCCN指南），缩短培养周期至7-10天。

- 治疗评估替代终点：替代传统动物试验，用于新药临床试验前筛选。

3. 技术融合创新

- 类器官+类器官：构建转移灶模型（如肝癌-肺转移共培养系统）。

- 3D生物打印：精准定位细胞/ECM，构建高仿生结构。

4. 伦理与监管突破

- 样本所有权：制定患者衍生类器官的数据与商业化使用规范。

- 监管框架：FDA/EMA探索类器官作为药物筛选工具的认证标准。

5. 成本与可及性提升

- 自动化培养：开发高通量类器官培养机器人（如OrganoidFactory®），降低单样本成本。

- 开源协议推广：通过PDX-类器官联合模型共享技术方案。

三、挑战与突破点

- 血管化难题：现有模型缺乏功能性血管网络，限制营养物质渗透与药物分布研究。

- 免疫细胞存活：如何长期维持肿瘤微环境中T细胞、巨噬细胞的活性。

- 异种培养污染：患者源性类器官常混入成纤维细胞，需开发特异性培养基。

- 临床验证滞后：需更多前瞻性临床试验（如NCT04888637）验证预测准确性。

总结：

肿瘤类器官正从基础研究向临床实用化快速迈进，未来或将重塑癌症诊疗范式——从“试错治疗”转向“类器官指导的精准治疗”。随着交叉学科（材料科学、微流控、AI）的深度介入，其有望成为肿瘤研究的“黄金标准模型”。

四、国际顶尖学术研究机构

1. 北美

哈佛大学/麻省理工学院（Broad研究所）（美国）

- 类器官癌症模型平台：利用患者来源的肿瘤类器官（PDTOs）研究肿瘤异质性和药物耐药性。

- 合作项目：联合开发“类器官-免疫共培养系统”，模拟肿瘤微环境中的免疫治疗响应。

约翰霍普金斯大学（美国）

- 开发结直肠癌和胰腺癌类器官库，结合CRISPR筛选技术鉴定治疗靶点。

冷泉港实验室（美国）

- 研究乳腺癌类器官的转移机制，探索靶向代谢通路的新型疗法。

2. 欧洲

荷兰Hubrecht研究所（荷兰）

- 类器官技术发源地：Hans Clevers团队首次建立肠道类器官模型，并扩展至多种肿瘤类型（如胃癌、肝癌）。

- 合作机构：Hubrecht Organoid Technology (HUB) 提供商业化肿瘤类器官模型。

剑桥大学（英国）

- 癌症类器官平台：专注于脑肿瘤（胶质母细胞瘤）类器官与药物穿透性研究。

丹麦癌症协会研究中心（丹麦）

- 构建肺癌类器官生物库，用于个性化药物敏感性测试。

3. 亚洲

日本理化学研究所（RIKEN）（日本）

- 开发基于诱导多能干细胞（iPSC）的肿瘤类器官模型，用于研究儿童罕见癌症。

新加坡A*STAR（新加坡）

- 新加坡类器官联盟：聚焦东南亚人群高发癌症（如鼻咽癌）的类器官建模与精准医疗。

中国科学院上海生物化学与细胞生物学研究所（中国）

- 研究肝癌类器官的肿瘤干细胞调控机制，开发靶向Wnt/β-catenin通路的抑制剂。

五、跨国研究网络与协会

1. 欧洲类器官计划（OrganoidNet）

- 联合欧洲多国实验室，推动肿瘤类器官标准化培养与数据共享，重点研究肺癌和结直肠癌。

2. 美国HUB（Human Cancer Models Initiative）

- NIH资助项目，建立全球肿瘤类器官资源库，覆盖乳腺癌、胰腺癌等20余种癌症类型。

3. 国际类器官医学联盟（ICMO）

- 促进临床转化，推动类器官指导的个性化治疗临床试验（如NCI-MATCH计划）。

六、产业界与转化应用

1. 罗氏（Roche）

- 利用肿瘤类器官进行药物筛选，优化PD-1/PD-L1抑制剂的联合疗法。

2. 辉瑞（Pfizer）

- 开发“类器官-on-a-chip”平台，模拟肿瘤血管生成与药物递送效率。

3. Cellesce（英国初创公司）

- 提供高通量肿瘤类器官生产服务，加速临床前药物测试。

七、前沿技术平台

1. 类器官培养技术

- Matrigel-free系统（荷兰乌得勒支大学）：开发合成水凝胶替代传统基质胶，提高类器官可重复性。

2. 多组学整合分析

- Broad研究所（美国）：结合单细胞测序与代谢组学，解析类器官的肿瘤进化路径。

3. 微流控与自动化

- MIT器官芯片实验室：开发“肿瘤类器官芯片”模拟动态药物浓度梯度与微环境互作。

八、未来趋势

1. 标准化与规模化：建立国际统一的类器官培养与质控标准（如ISO认证）。

2. 临床转化加速：

- 类器官指导的临床试验（如荷兰Princess Máxima Center的儿科肿瘤计划）。

- 类器官与液体活检结合：动态监测治疗响应与耐药性演化。

3. 类器官-免疫共培养系统：

- 整合CAR-T细胞或肿瘤浸润淋巴细胞（TILs），优化免疫治疗策略。

4. AI驱动的类器官分析：

- 利用深度学习算法预测类器官药物响应，减少实验周期。

大数据分析

检索数据库：Medline

检索工具：文献鸟/PubMed

检索时间：2025-04-24

检索词：Tumor organoids

1.论文概况

近年来，国际上已经发表了8102篇Medline收录的肿瘤类器官研究相关文章，其中，2020年发文649篇，2021年发文884篇，2022年发文933篇，2023年发文1069篇，2024年发文1401篇，2025年最新发文574篇。对其收录的所有文章进行大数据分析，使用DeepSeek进一步了解肿瘤类器官的研究热点与未来趋势。

2.肿瘤类器官研究领域活跃的学术机构

荷兰乌得勒支大学发文64篇，中国复旦大学发文45篇，中国瑞金医院发文38篇，美国哈佛医学院发文38篇，美国约翰霍普金斯大学发文36篇，中国中南大学发文36篇。

肿瘤类器官研究领域发文活跃的医院: 荷兰乌得勒支大学医学中心发文56篇，中国复旦大学上海癌症中心 (45篇)，美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心 (39篇)，中国瑞金医院 (38篇)，中国仁济医院 (31篇)。

3.肿瘤类器官研究领域作者发文较多的期刊

从发文来看，发表肿瘤类器官研究领域文章数量较多的期刊有Cancers (Basel) (IF=4.5) 、Nat Commun (IF=14.7)、Cancer Res (IF=12.5)、Sci Rep (IF=3.8)、Int J Mol Sci (IF=4.9) 等。

4. 肿瘤类器官研究领域活跃的学者及其关系网

肿瘤类器官领域活跃的专家：荷兰乌得勒支大学的Clevers, Hans；日本庆应义塾大学的Sato, Toshiro；美国斯坦福大学的Kuo, Calvin J；荷兰乌得勒支大学的Drost, Jarno；中国香港中文大学的Yu, Jun等在该研究领域较为活跃。还有更多优秀的研究者，限于篇幅，无法一一列出。

本数据分析的局限性：

A. 本报告为“文献鸟”分析工具基于PubMed数据库，仅以设定检索词的检索结果，在限定的时间和文献数量范围内得出，并由此进行的可视化报告。

B. “文献鸟”分析工具的大数据分析目的是展示该领域近期研究的概况，仅为学术交流用；无任何排名意义。

C. “文献鸟”分析工具的大数据分析中的关于活跃单位、作者等结果的统计排列，只统计第一作者的论文所在单位的论文数量；即，论文检索下载后，每篇论文只保留第一作者的单位，然后统计每个单位的论文数。当同一单位有不同拼写时，PubMed会按照两个不同单位处理。同理作者排列，只统计第一作者和最后一位作者署名发表的论文数。如果作者的名字有不同拼写时，会被PubMed检索平台会按照不同作者处理。

D. 本文结论完全出自“文献鸟”分析工具，因受检索词、检索数据库收录文献范围和检索时间的局限性，不代表本刊的观点，其中数据内容很可能存在不够精确，也请各位专家多多指正。

来源：中国神经再生研究杂志