摘要：骨关节炎（OA）是全球范围内困扰数百万人的退行性关节疾病，常常导致关节疼痛和活动受限。然而，传统的研究方法如动物模型和二维细胞培养，难以准确模拟人类关节的复杂病理特征，阻碍了新疗法的开发。

骨关节炎（OA）是全球范围内困扰数百万人的退行性关节疾病，常常导致关节疼痛和活动受限。然而，传统的研究方法如动物模型和二维细胞培养，难以准确模拟人类关节的复杂病理特征，阻碍了新疗法的开发。

随着生物医学技术的进步，类器官技术为研究OA提供了新的视角。通过结合人工智能、3D生物打印和微流控技术，科学家们正努力构建更精准和高效的OA类器官模型。

这些创新不仅有望揭示疾病的深层机制，还将加速新药物的发现和临床应用。让我们一同探索这一领域的最新突破，了解如何通过尖端技术改善OA患者的生活质量。

文章介绍

题目：骨关节炎类器官的智能制造

杂志：Cell Proliferation

影响因子：IF=5.9

发表时间：2025年4月

#1

研究背景

Background

OA是全球最常见的退行性关节疾病，以关节软骨退化和骨质增生为特征，严重影响患者生活质量。传统研究方法（如动物模型和二维细胞培养）无法准确模拟人类关节的复杂病理特征，限制了对OA发病机制的理解和新疗法的开发。

类器官技术通过三维培养条件模拟人体组织结构和功能，为OA研究提供了新平台，但目前仍面临标准化、动态模拟和大规模生产的挑战。

因此，本综述引入智能化制造技术，结合人工智能、3D生物打印和微流控技术，旨在构建更精准、高效和可扩展的OA类器官模型，以加速基础研究、药物发现和临床转化。

图1

#2

研究结果

Results

1. 关节概述

1.1 关节构造

骨骼连接分为直接连接和间接连接两大类。间接连接即滑膜关节，是骨骼关节的高级形式，由关节面、关节囊和关节腔组成。关节软骨覆盖在骨表面，由水、胶原纤维和糖胺聚糖组成，具有减震和润滑功能。

关节囊的滑膜分泌滑液，减少摩擦并提供营养。部分关节还有韧带、关节盘等辅助结构。但随着年龄增长或创伤，滑膜关节可能出现退行性改变，如软骨退化和滑液减少，导致骨性关节炎等疾病。

1.2 OA的发病机制

骨性关节炎是一种慢性关节疾病，以关节软骨退行性改变和骨赘形成为特征，常见于负重关节。其发病机制复杂，包括炎症、机械应力、遗传易感性等多因素相互作用。

主要病因有年龄、性别、肥胖等，女性发病率高于男性，绝经后更易发病。遗传因素在手指和脊柱OA中更为显著。机械负荷和生物力学变化是关键因素，肥胖会加重病情。骨关节炎分为原发性和继发性，病理改变包括软骨磨损、骨质硬化、骨赘形成、滑膜增生、关节畸形等。

1.3 OA的病理特征

1.3.1 软骨变性

关节软骨由软骨细胞和细胞外基质（ECM）组成，是滑膜关节的关键部分。软骨细胞感知物理力，调节软骨结构，而ECM由水和有机基质构成，提供抗拉和抗压能力。然而，关节软骨易受损伤、老化和炎症影响，是OA的核心病理部位。

在OA早期，软骨细胞活跃分泌基质成分进行修复，但随着疾病进展，基质降解酶（如MMP）活性增加，导致软骨基质破坏、细胞凋亡和功能抑制。软骨细胞炎症反应增强，自噬机制下降，细胞死亡增加。

此外，软骨细胞表现出肥大相关基因表达增加，血管生成因子诱导血管侵袭和钙化软骨扩张。这些变化导致软骨材料性质改变，易受物理损伤，进一步加剧软骨细胞功能障碍和表面损伤。

在大体病理上，早期OA表现为软骨表面颤动、变黄、失去光泽，随后软化、失去弹性，负重时表面粗糙、剥落，最终导致软骨脱落，暴露钙化软骨和软骨下骨。

1.3.2 软骨下骨重塑

软骨下骨由软骨下骨板和小梁骨组成，是OA病理变化的重要部位。在OA中，软骨下骨经历复杂的结构重塑和分子调控失衡，表现为骨皮质增厚、骨密度降低、骨小梁变薄、微裂纹形成、囊肿和骨赘生成。这些改变与软骨损伤密切相关，且可能引发疼痛。

异常骨重塑由成骨细胞、破骨细胞和内皮细胞功能失衡驱动，形成“血管-成骨-破骨”恶性循环。研究提示，针对血管生成和骨细胞分化的干预可能是潜在治疗靶点，但当前研究仍面临技术限制。

1.3.3 滑膜炎性增生

滑膜是关节囊内层组织，由滑膜上皮细胞和成纤维细胞组成，分泌含透明质酸的滑膜液以润滑关节。在OA中，滑膜发生结构和功能改变，引发疼痛和滑膜炎。

滑膜炎症是OA进展的关键，早期表现为轻度增生和巨噬细胞浸润，后期加剧为纤维化和明显增生。

滑膜成纤维细胞通过分泌胶原蛋白和MMP促进软骨降解和纤维化，巨噬细胞和T细胞则释放促炎因子如IL-6和TNF-α，进一步加剧病变（图2）。

图2

2. 关节类器官

关节类器官通过结构仿生学和功能动力学模拟体内关节的复杂性、功能和细胞多样性，优于传统二维模型。其构建涉及多种生物材料和类器官结构（如软骨、软骨下骨、滑膜等），需优化细胞来源、支架、分化策略和生物制造技术。

关节类器官分为生理、病理、结构和互动四种亚型，可用于模拟软骨退化、滑膜炎症等病理特征，助力疾病机制研究、新靶点发现和药物筛选，推动再生医学和精准医学发展（图3）。

图3

2.1 软骨类器官

软骨类器官的构建策略日益多样化，核心是模拟天然软骨的ECM特性和力学环境。其种子细胞来源广泛，包括胚胎干细胞（ESC）、诱导多能干细胞（iPSC）、间充质干细胞（MSC）和人骨膜来源细胞。

早期构建方法依赖天然生物材料支架，但存在细胞增殖效率低、力学性能不足等局限性。近年来，3D打印和新型生物材料的发展为软骨类器官构建提供了更精确的策略，显著改善了其结构和功能。高密度培养和微环境模拟技术也对软骨类器官的发育至关重要。

软骨类器官的应用主要集中在生理和病理亚型，生理性软骨类器官可用于软骨再生和修复，而病理性软骨类器官则用于模拟疾病、研究病理机制和筛选药物。

2.2 软骨下骨类器官

软骨下骨类器官是类骨器官的重要组成部分，通常由干细胞与生物材料结合构建，模拟骨的自然发育和功能。其构建依赖于干细胞技术、生物材料和制造技术，如3D打印和无支架自组织技术。

骨类器官分为骨痂、编织、骨小梁和骨髓类器官，可模拟骨形态、结构和矿化过程。前沿研究集中在新型生物材料和生物制造技术上，目标是精确模拟骨组织的宏观和微观结构。

骨类器官的应用包括生理、病理、结构和交互类，其中病理性骨类器官对研究OA等疾病具有重要价值。当前研究重点是软骨下骨退变机制，揭示其在OA进展中的作用，为开发新疗法提供依据。

2.3 滑膜类器官

滑膜类器官是关节类器官的重要组成部分，其成功构建依赖于成纤维细胞、巨噬细胞、血管内皮细胞和免疫细胞的共同培养，以模拟滑膜的多细胞相互作用。

目前，滑膜类器官的构建主要利用原代滑膜细胞或多能干细胞分化的滑膜细胞，结合微流体技术、3D培养和生物打印技术来模拟滑膜微环境。研究重点在于病理性滑膜类器官，特别是在类风湿性关节炎（RA）中，滑膜细胞过度增殖并分泌炎症因子，导致关节软骨和骨破坏。

滑膜类器官被广泛用于研究RA的病理机制，观察不同条件下滑膜细胞的功能变化，并评估抗炎药物的效果，显示出比传统2D模型更强的预测能力。

2.4 骨骼肌类器官

骨骼肌是关节运动的关键执行者，通过肌腱附着于骨骼，影响关节活动性和稳定性。骨骼肌类器官是关节类器官模型的重要组成部分，可通过人类多能干细胞（hPSC）诱导分化为功能性类器官。

微流控芯片、3D培养和生物反应器等技术被用于构建骨骼肌类器官，模拟体内状态并增强其功能。生理骨骼肌类器官用于研究肌肉修复与再生，而病理类器官则用于模拟退行性肌肉疾病，如杜氏肌营养不良等。

这些类器官为研究肌肉细胞的增殖、分化、凋亡以及药物筛选和治疗开发提供了重要平台。

2.5 韧带类器官

韧带是连接骨骼、增强关节稳定性和限制过度运动的纤维结缔组织。韧带类器官是关节类器官的重要组成部分，用于保持其结构和功能完整性。

Tzeng等人成功构建了牙周韧带类器官。肌腱类器官的构建方法为韧带类器官的发育提供了指导。

病理性韧带类器官在再生医学和运动损伤修复研究中具有广阔前景，能够模拟韧带损伤的病理状态，帮助开发新型修复材料和治疗策略，同时可用于研究慢性炎症或免疫因素引起的损伤机制和治疗靶点。

3. OA类器官的构建

现有的OA模型存在局限性无法准确模拟OA的多因子相互作用及人体病理特征。OA类器官作为一种新型三维微观结构模型，整合了软骨、滑膜和软骨下骨，并通过致病因素模拟病理过程，具有多功能性和多用途性。

目前，OA类器官的研究仍处于早期阶段，其构建策略涉及种子细胞、基质材料、病理类型和构建技术四个关键方面（图4）。

图4

3.1 OA类器官的种子细胞

3.1.1 多能干细胞

多能干细胞（PSC），包括ESC和iPSC，是构建类器官的重要细胞来源。ESC具有强发育保真度和稳定性，但因伦理问题受限。iPSC通过体细胞重编程获得，避免了伦理争议，具有广泛的供体来源和遗传完整性，但其应用仍面临伦理挑战，如知情同意和商业化问题。

iPSC在疾病建模、药物开发和再生医学中取得重大进展，尤其在关节类器官构建中表现出色。在特定条件下，iPSC可分化为软骨细胞和成骨细胞，形成富含糖胺聚糖和II型胶原的ECM，或上调骨标记基因并形成矿化基质。

研究还表明，iPSC衍生的软骨细胞可与宿主软骨结合，促进缺陷修复。在OA类器官构建中，iPSC需通过特定调控策略分化为软骨、软骨下骨和滑膜层，以形成完整的复合结构。

3.1.2 MSC

MSC具有多能分化和易于分离的特点，广泛存在于骨髓、脂肪组织、脐带、胎盘和牙髓中。在特定诱导条件下，MSC可分化为成骨细胞或软骨细胞，并分泌关键基质成分。

在骨类器官构建中，骨髓MSC常与生物活性材料结合，通过自矿化或生长因子递送增强骨形成和血管化。

在软骨类器官构建中，MSC依赖高密度培养和微环境模拟技术，如GelMA微球或3D支架结合TGF-β3诱导，可促进其分化为功能性软骨细胞。不同来源的MSC分化效率和稳定性各异，但需优化预分化策略。

3.1.3 造血干细胞及其后代

造血干细胞（HSC）存在于骨髓中，具有自我更新和多能分化能力，可分化为髓系、淋巴样和内皮祖细胞，进一步生成成熟血细胞和血管内皮细胞。通过体外培养，HSC可用于构建类血液器官和免疫类器官，助力疾病建模和药物筛选。

内皮祖细胞（EPC）分为早期和晚期，具有滑膜-血管谱系双相分化能力。TGF-β1和PDGF-BB可诱导EPC生成滑膜成纤维细胞和内皮细胞，结合巨噬细胞可模拟炎症微环境，促进OA类器官滑膜层的构建。

3.1.4 分化细胞

在OA类器官制备中，除干细胞外，功能细胞群也起关键作用。成骨细胞由MSC分化而来，参与小梁骨形成并分泌关键蛋白质；破骨细胞由HSC分化，通过RANKL-RANK信号通路调节骨重塑。

骨细胞作为机械应力传感器，调节成骨细胞和破骨细胞活性。软骨细胞维持软骨结构并参与软骨内成骨，与内皮细胞共培养可模拟软骨-骨界面。

巨噬细胞（尤其是M1型）在滑膜炎中发挥促炎作用，通过分泌细胞因子和与滑膜成纤维细胞相互作用加剧炎症。这些细胞的加入增强了OA类器官对炎症微环境的模拟。

3.2 OA类器官基质材料

3.2.1 软骨组织工程基质材料

软骨组织工程的基质材料包括天然和合成水凝胶，如胶原蛋白、明胶、透明质酸、聚乙二醇（PEG）和聚乳酸-羟基乙酸（PLGA）等。这些材料通过不同加工方法形成生物相容性和生物活性支架。

明胶水凝胶因其保留精氨酸-甘氨酸-天冬氨酸（RGD）序列，具有良好的生物相容性和类似ECM的特性，被广泛用于软骨类器官构建。基于丝素蛋白的水凝胶也因其独特的机械性能和生物相容性成为理想材料。水凝胶还可作为生物活性因子和外泌体的载体，模拟生理和病理环境。

PLGA是一种可生物降解的共聚物，具有良好的生物相容性和机械强度，其降解率可通过调节乳酸与乙醇酸的比例来优化，以支持细胞生长和分化。

3.2.2 软骨下骨组织工程基质材料

合适的基质材料在软骨下骨矿化和成骨过程中至关重要，为骨组织的形成和功能提供支持。常用的基质材料包括胶原蛋白、基质凝胶、水凝胶、海藻酸盐、羟基磷灰石、壳聚糖、透明质酸、生物活性玻璃、聚乳酸等。其中，I型胶原蛋白是骨ECM的主要成分，常用于模拟三维骨微环境。

Matrigel由多种生长因子组成，支持细胞成骨分化和矿化。水凝胶因其生物相容性和力学性能成为骨组织工程的关键材料，GelMA水凝胶和自组装肽水凝胶等在骨再生中表现出色。

3D打印技术结合水凝胶可用于构建类器官，促进组织修复。DNA水凝胶、PEG基水凝胶也因其独特性能在骨组织工程中展现出巨大潜力。

3.2.3 滑膜组织工程基质材料

构建滑膜组织的关键在于模拟其自然微环境，基质材料（尤其是水凝胶）的选择直接影响细胞行为和功能。滑膜组织的基质材料需满足生物力学要求，适应机械压缩和运动相关力。

天然水凝胶（如胶原蛋白、透明质酸）和合成材料（如聚乳酸、PLGA）均被广泛应用。Guo等人利用壳聚糖水凝胶结合3D打印技术成功再生滑膜和软骨组织。Dai等人开发的miR-24 μS/SMSC类器官水凝胶在体外和动物实验中均显示出良好的软骨修复效果和抗炎能力。Peter等人则利用复合基质构建了滑膜类器官芯片，可用于监测关节炎病理条件下的组织重构。

未来研究将聚焦于动态响应材料、多尺度结构设计和临床转化，以实现滑膜组织的精确构建。

3.3 OA类器官的病理类型

3.3.1炎性类型的OA类器官

炎症性OA类器官模型由免疫失调和慢性炎症驱动，特征为免疫细胞浸润和促炎细胞因子级联反应。T细胞、B细胞和巨噬细胞介导的滑膜炎症导致促炎因子（如IL-1β和TNF-α）异常分泌，进而引发软骨基质降解、关节积液和软骨细胞凋亡，最终导致软骨破坏和关节僵硬。

利用iPSC与嵌入促炎因子的基质凝胶共培养可模拟炎症微环境。其中，可编程DNA水凝胶因其独特的可编程性和可调特性受到关注，可通过序列设计调整基质的物理化学性质，精细调控水凝胶特性。

通过分步诱导炎症，如先用低浓度IL-1β处理细胞，再加入TNF-α和IL-6，可逐步模拟复杂的炎症环境。

3.3.2 OA类器官的机械应力类型

机械应力诱发的OA由过度或异常的机械负荷引起，导致软骨-骨界面生物力学失衡，软骨微裂纹、基质降解和修复抑制，最终引发疼痛和功能障碍。

构建机械应力诱导的OA类器官依赖于动态培养系统，通过多轴生物反应器施加循环机械应力，精确控制应力参数以模拟关节的生理和病理环境。结合动态压缩和剪切载荷可更好地复制软骨的生理力学状态。

研究显示，机械应变可影响软骨细胞基因表达，而增强机电耦合（如低强度脉冲超声）可促进软骨修复，抑制炎症和破骨细胞活性。

3.3.3 OA类器官的遗传学类型

OA的遗传易感性涉及基因突变、多态性及环境因素的相互作用。ESR1、GDF5等基因多态性与膝关节OA风险增加相关，细胞因子基因变异（如IL-1β、TGF-β1）进一步加重易感性。

免疫细胞功能失调和细胞因子失衡（如TNF-α、IL-17）驱动炎症和软骨破坏。环境因素可加速软骨变性。

遗传易感性类器官模型通过基因编辑策略构建，利用CRISPR/Cas9系统靶向敲除或过表达与OA相关的基因（如RUNX1、HIF-2α、MMP-13等），以模拟疾病病理机制。研究表明，基因敲除可缓解炎症和软骨降解。

3.4 OA类器官的构建技术

3.4.1 3D生物打印技术

3D生物打印技术是组织工程领域的重大突破,能够精确控制细胞、生物材料和生物活性因子的空间分布，构建复杂的三维结构。其主要优势在于高精度和可重复性，可逐层打印软骨-软骨下骨-滑膜复合结构。

类器官的稳定性和功能取决于生物材料制备、打印速度、温度和层厚等参数的精确控制。Lode等人利用生物打印技术结合多层矿化结构和原代骨软骨细胞，成功实现全层骨软骨组织再生。

此外，3D生物打印还可沉积含有骨髓MSC、ECM和生长因子的生物墨水，整合多种生物材料（如GelMA、AlgMA和羟基磷灰石），优化类器官结构和功能，实现与天然骨组织相似的机械性能。欧阳等人和Su等人分别利用3D生物打印技术开发了具有修复性能的骨类器官。

纳米颗粒的引入进一步提升了生物打印的精度和功能，促进了骨和软骨复杂结构的精确复制。

3.4.2 微流控技术

微流控和微孔阵列芯片技术是类器官制造中的重要进展，通过精确设计的芯片和模块化结构，动态控制细胞培养环境，有效模拟OA的病理生理特征，提高类器官培养的一致性和效率。

Abbasalizadeh等人利用液滴微流控技术生成细胞微胶囊，成功构建结构完整的肝类器官。该技术通过微尺度孔或通道模拟人体组织微环境，精细调节细胞间相互作用和信号转导，复制炎症细胞相互作用和细胞因子级联反应。微流体系统还可模拟多个器官系统的生物过程，如肺泡毛细血管界面。

在OA类器官模型中，微流体技术为软骨-软骨下骨-滑膜界面的构建提供支持，促进连续和动态的类器官培养平台，实时监测类器官行为和药物反应。Khademhosseini等人开发了集成的模块化系统，实现器官芯片单元的连续、动态和自动化操作。微流体技术结合先进制造技术，开发出具有优越ECM仿生性能的干细胞培养环境，推动OA类器官的形成。

3.4.3 球体技术

球体技术是类器官构建中的重要进展，通过利用三维球体结构模拟人体组织微环境，促进细胞-细胞和细胞-基质相互作用。细胞通过物理力自发聚集成球体，并在细胞因子诱导下分化，模拟从胚胎到成熟组织的发育过程。球体技术可用于疾病建模、药物筛选和再生医学。

Martin等人利用低粘附表面培养球体并结合声学节点装配技术生成肝脏球体，展示了其在组织工程中的潜力。球体技术还可与3D生物打印结合，通过分层诱导和高精度打印，组装出具有病理特征的软骨-软骨下骨-滑膜复合结构。

4. OA类器官的智能制造策略

传统人工培养方法效率低、成本高且难以保证一致性，限制了其工业应用。智能类器官制造通过集成生物医学自动化、人工智能（AI）驱动的过程控制和多组学反馈，实现了高效、低成本的全自动大规模生产，推动了OA类器官的标准化和临床转化。

然而，该技术仍面临多重挑战，包括静态培养模型的功能成熟度不足、图像分析算法精度有限、多组学数据整合困难以及机械刺激模拟的不精确性。

为应对这些挑战，本文提出了一种“无人类工厂”制造框架，旨在通过软件驱动的自动化和多学科合作，加速OA类器官的临床转化和应用，为疾病建模、药物发现和精准医学奠定基础（图5）。

图5

4.1 智能制造软件

4.1.1 AI

在“无人工厂”OA病理类器官智能制造中，AI作为核心计算引擎，广泛应用于生物医学研究。AI技术包括机器学习（ML）、深度学习（DL）和自然语言处理（NLP），用于数据分析、模型开发和实验优化。

在OA类器官制造中，AI用于优化培养条件、图像分析、多组学数据集成和临床转化。例如，Su等人开发的Organoid-GPT（O-GPT）模型为类器官构建提供了先进的领域知识和数据分析管道。Bai等人总结了AI在类器官制造中的应用前景，包括高通量筛选、多尺度成像和多组学数据分析。Zhu等人利用DL预测干细胞分化路径，展示了AI在类器官制造中的潜力。

为实现AI驱动的自动化，需开发三个核心软件系统：自动化培养优化和实时监控系统、多模态图像数据库及图像处理系统、多组学深度神经网络系统，以支持“无人工厂”智能制造。

4.1.2 实时监控反馈系统

AI驱动的算法能够分析复杂数据集，预测关键培养变量（如温度、氧浓度、pH值等），并利用ML模型确定细胞生长、分化和类器官形成的最佳条件。这种方法可快速筛选生物材料和环境参数，降低传统细胞培养的可变性，提高类器官生产的可重复性。

Natsume等人开发的机器人AI系统通过贝叶斯优化算法优化细胞分化方案，而Su等人利用ML分析水凝胶结构，预测细胞行为。

在OA类器官制造中，AI结合病理生物特性，优化培养基组成、机械刺激模式和周期参数，通过实时监测和闭环反馈机制，动态调整培养条件，提高类器官制造的效率和可靠性。

4.1.3 图像处理系统

近年来，DL技术在OA的诊断和研究中得到广泛应用。为了支持智能制造和数据驱动分析，建立高质量的多模态类器官图像数据库至关重要。DL算法整合了来自X射线、CT扫描和MRI等成像方式的数据，形成了包含超过10万张注释图像的综合数据库。

通过标准化预处理管道，减轻了光散射引起的图像模糊和配准伪影，确保了高质量的数据集用于定量分析。基于此数据库，开发了改进的U-Net++类器官分割算法，用于精确量化形态学参数，并结合Haralick纹理特征和血管网络拓扑分析，提取滑膜增生和坏死区域分布等关键病理表型。

Philippe等人利用OA患者的3D MRI数据进行纵向研究，通过DL模型预测疾病进展和预后。Savani等人则使用预训练模型（如ResNetV2和Xception）进行数据分类和特征识别，并开发可视化平台整合生长轨迹跟踪和表型进化热图，为高通量实验提供智能决策支持。

4.1.4 多组学深度神经网络系统

多组学深度神经网络系统用于分析类器官的多模态数据（基因组学、代谢组学、成像）与培养条件参数（如生长因子、机械刺激、氧水平）之间的复杂关系。该系统整合多组学数据集，通过DL框架建立类器官发育状态与培养条件之间的定量关联模型，破译关键培养参数对类器官分化和功能成熟的影响。

Huang等人提出的多组学图卷积网络可应用于OA类器官，优化图卷积网络层以分析多组学对培养条件的响应。为解决小样本数据问题，系统采用基于强化学习的培养条件优化算法，模拟动态实验条件并预测最佳参数组合。此外，通过集成生成对抗网络（GAN），生成高质量合成数据集以增强模型通用性。

4.2 智能制造硬件

4.2.1 微流体设备

在“无人工工厂”智能制造中，微流控微孔阵列芯片通过模块化构建，实现干细胞培养环境的精确和动态设计，模拟炎症微环境，创造出反映OA病理特征的类器官。

其核心功能包括：细胞捕获和聚集，通过优化微孔排列和纤维连接蛋白包被提高细胞粘附和培养效率；类器官尺寸控制和标准化，通过模拟流体剪切力和优化微孔结构确保类器官尺寸均匀性；微型生物传感器阵列集成，实现对培养参数（如氧气浓度、温度）的实时监测和动态调节；模块化培养平台开发，支持高通量、并行化和标准化的类器官生产，降低生产成本。

4.2.2 自动化液体处理设备

自动化液体处理设备在类器官的规模化生产和精确管理中发挥着重要作用，集成了细胞播种、传代、低温保存、介质交换和实时监测等功能，实现了从细胞培养到类器官生成的全自动工作流程。这些设备通过评估批间变异性系数验证了产品的稳定性，提高了大规模类器官制造的效率。

Schimitt等人提出的“独裁者”方法可大规模自动化生产iPSC衍生的MSC、软骨细胞和细胞外囊泡。设备的核心部件包括高精度机械臂、高精度注射泵和小型化冷冻保存模块，分别用于提高细胞操作的准确性、精确控制液体点胶以及优化低温保存效率。

4.2.3 多参数传感设备

多参数传感设备是实现类器官微环境实时监测和智能调控的核心技术。该设备集成了微型pH、氧分压、代谢物（如乳酸/葡萄糖）和机械应力检测传感器，构建了多维动态数据采集平台，以毫秒级时间分辨率连续跟踪类器官的关键参数。

其关键部件包括荧光光纤传感器技术的pH和氧分压传感器、微流控电化学芯片的代谢物监测以及柔性压阻传感器阵列的机械应力检测。

在此基础上，研究人员开发了智能调节设备，利用微流体阀阵列动态调节培养基灌注率、生长因子释放梯度和机械应力加载模式，显著促进类器官的成熟和功能特性，为模拟体内病理微环境和推进类器官疾病建模提供了技术基础。

4.2.4 影像设备

近年来，多光子显微镜（MPM）和光片荧光显微镜（LSFM）在类器官研究中展现出巨大潜力。一种新型组合设备将MPM和LSFM的优势集成，可跨尺度同时捕获类器官的3D结构和亚细胞动力学。

MPM利用690-1300 nm激光实现10 μm的z轴分辨率，而LSFM采用双激光激发，XY分辨率高达0.5 μm。该设备显著提高了成像深度，降低了光毒性，并结合压电陶瓷驱动的3D样品翻译设备，支持长期连续观察和自动多场拼接，确保超过24小时的可靠成像。

此外，引入自适应光学模块进一步提高了深层组织成像质量，补偿了光散射引起的像差，为分析复杂生物结构提供支持。

4.3 智能制造的软硬件交互

OA类器官制造通过三大软件系统的无缝集成，实现了完全自动化的操作。利用微流控微孔阵列芯片、自动化液体处理设备和智能培养条件建立，实现高通量自动化培养。多参数传感设备和实时监测反馈系统确保培养环境的动态调节。

系统集成多光子共聚焦显微镜和光片成像设备，以及多模态图像数据库，处理大量图像数据。此外，深度神经网络用于多组学数据集成，开发融合算法和模型，优化培养条件。这一技术旨在推动OA类器官的临床转化，为疾病机制研究、药物筛选和精准医学提供新范例。

5. 挑战与展望

OA类器官智能制造面临三大挑战：病理微环境复制、智能技术集成和规模化生产。当前模型难以动态模拟多组织相互作用（如软骨细胞、成骨细胞、免疫细胞）及炎症级联反应，静态培养系统也无法模拟关节腔的机械应力微环境。

在人工智能集成中，多组学数据分析存在局限性，算法模型易出现信息丢失或过拟合，实时自适应控制依赖离线数据，需要边缘计算和嵌入式人工智能芯片实现毫秒级闭环调节。

规模化生产面临类器官异质性、非标准化培养参数和缺乏GMP标准等问题，监管的模糊性进一步阻碍了工业转化。随着技术发展，这些挑战有望解决。

克服技术瓶颈需生物材料科学、生物工程和人工智能技术协同创新，开发智能响应水凝胶、利用器官芯片技术和加快高通量智能制造平台的采用。通过整合类器官模型到高通量药物筛选和临床试验中，推动类器官技术从基础研究向个性化医疗转化。

同时，建立全球协调的伦理审查框架和加强公共科学传播工作，以确定类器官技术的应用界限并提高社会接受度（图6）。

图6

结论

本综述引入智能化制造技术，结合AI、3D生物打印和微流控技术，为构建更精准、高效和可扩展的OA类器官模型提供了新的思路。

这些技术的融合不仅能够更好地模拟人类关节的复杂病理特征，还能加速基础研究、药物发现和临床转化的进程。未来，随着这些技术的不断完善，我们有望在OA的治疗上取得重大突破，为患者带来福音。

参考文献

Lyu X, Wang J, Su J. Intelligent Manufacturing for Osteoarthritis Organoids. Cell Prolif. 2025 Apr 26:e70043. doi: 10.1111/cpr.70043.

来源：培养盒守护者