从芯片检测结果到人体药物反应，仍需分析系统性过程
2018 年发表于 Lab on a Chip 的一篇 Perspective，讨论了微生理系统（microphysiological systems，MPS）如何为药物研发提供更多人体相关信息。作者来自麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）与 Stokes Consulting，强调不能只以模型是否“像人体”评价其用途。
芯片可以保留部分人源细胞、组织关系与动态刺激，但患者体内的药物暴露还受吸收、分布、代谢与排泄影响。体外观察到的细胞反应，需要结合这些过程，才能回答人体何时可能出现药效或毒性，以及哪些剂量和给药安排值得进一步研究。
QSP 用不同尺度的信息解释药物作用
作者提出，定量系统药理学（quantitative systems pharmacology，QSP）可以承担一部分转化分析。模型把药物性质、生理过程、作用机制和临床资料放在同一分析框架中，以具体机制解释体外测量与人体反应之间的差异。
基于生理的药代动力学（physiologically based pharmacokinetic，PBPK）模型是相关工具之一，可描述药物在不同组织中的分布与清除；更广义的 QSP 还会加入信号网络、疾病过程和药效。研究问题不同，所需的计算结构和实验数据也不同。
计算模型还可反过来帮助选择实验。对于不确定的机制或患者特征，模型能够提示哪些测量最有助于区分解释，再由 MPS 补充相应数据。计算与实验因此形成反复核对的过程：实验数据约束模型，模型结果再提出待测问题。
按照功能设计，比照搬器官大小更有意义
文章讨论多器官系统时，特别强调按研究功能设计。器官按几何体积缩小后，代谢能力、血流关系与可测信号的变化可能不同步，实际药物暴露需要分别核对。
例如，需要预测肝代谢影响时，重点包括模型中的代谢能力及其与其他组织的关系。若问题转为炎症如何改变药物清除，则还需考虑相应细胞与信号。增加系统复杂度，应服务于这类具体的机制和药物暴露问题。
已报道的应用与作者建议分别看待
作者以肝脏 MPS 代谢数据支持利多卡因人体药代分析的既有工作，说明实验与计算结合的实际应用。肝损伤计算模型和肿瘤联合用药，则被列为后续可接入 MPS 数据的方向。
MPS 提供可控制的人源实验条件，计算模型则纳入局部培养系统缺少的生理过程。两者结合后，可以研究组织内药物累积、作用位置的药效和毒性，以及生物标志物随时间的变化；这些是作者提出的后续研究方向。
这是 2018 年对 MPS 发展路径的观点文章。作者关于监管采用程度的判断反映当时阶段；它留下的主要方法论问题，仍是如何让局部体外检测结果支持有明确用途的人体预测。