单细胞来源阵列研究同一患者内的药物响应差异
2025 年 12 月 22 日，Microsystems & Nanoengineering 发表单细胞来源肿瘤类器官阵列研究。华南理工大学（South China University of Technology）等机构团队希望在同一患者材料中识别不同细胞群的药物响应，减少整体平均值对小部分低敏感群体的掩盖。
研究把单个肿瘤细胞分隔在微孔阵列中，其中能持续存活并增殖的细胞逐步形成三维模型。单细胞来源肿瘤类器官（single-cell-derived tumor organoids，STO）具有明确的起始来源，可与多细胞起始的模型比较。
芯片中的模型位于预定位置及相近成像平面，有利于自动识别和随时间追踪。研究先测量化疗响应，再收集部分处理后存活材料进行分子分析，随后以候选药物重新测试，用功能性实验检验分子分析提出的药物线索。
阵列培养、肿瘤特征表征与自动成像
微孔结构及允许营养物质交换的凝胶膜用于维持单细胞培养，并减少液体交换时的细胞丢失。研究比较不同分子尺寸的扩散及培养后存活情况，这些表征用于检查芯片是否适合后续长期观察。
4 名患者材料的平均成模比例分别为 23.57%、19.44%、25.53% 和 35.57%，模型大小随培养逐渐出现差异。只有一部分单细胞能在该环境中存活并扩增；形成的模型包括实心、小腔体及大腔体等结构。
研究报告模型与原肿瘤的驱动变异一致性超过 85%，同时通过配对遗传分析检查来源关系。
自动图像处理先定位微孔，再分割活细胞与死细胞相关信号，测量大小、形状、强度等特征。每个小型模型都能形成一组表型数据，使后续药物分析不仅能比较平均活性，也能考察模型间的活性分布。
组织染色检出了 CK20、CDX2、MUC2 和 chromogranin A 等肠道及分化相关标志物；黏液染色还显示模型中存在酸性黏液分泌。
单细胞来源模型的化疗后存活差异
论文以 FOLFIRINOX 组合考察阵列响应，并与多细胞起始模型比较。药物处理后，两类模型总体都缩小，但单细胞来源模型的活性分布更宽，显示同一来源材料中不同模型面对相同处理时的差别。
部分较小 STO 在研究条件下反而更低敏感。研究按模型大小与活性关系继续分析，保留了小型模型中出现的低响应群体。
研究随后收集部分化疗后存活 STO。与未经处理材料比较，这些模型中出现与药物响应、干性及信号转导有关的表达变化，成为进一步寻找候选作用路径的基础。
候选药物预测与阵列中的单药、组合测试
转录分析涉及 PI3K–AKT、WNT 和 MAPK 等通路，并结合公开患者表达资料考察与预后相关的基因。4 份患者材料的具体表达线索不同，研究因此分别开展候选药物分析。
团队采用 OncoPredict 及公开药物响应数据预测候选药物，所得列表包含不同机制的抑制剂。团队随后在患者来源 STO 阵列中实测计算预测的候选药物，用模型大小及活性判断生长抑制与细胞毒作用，各候选药物的两种效果并不完全相同。
与候选药物单独使用相比，加入 FOLFIRINOX 后，所选药物的半数抑制浓度降低，细胞活性仍高于 50% 的 STO 比例也减少。研究用这一比例比较组合对残存模型的影响。
论文为 4 份材料分别得到 IMD-0354、AT7519、teniposide 和 GNE-317 等组合研究线索。
候选药物的单独测试并未普遍产生相同程度的细胞毒性。部分药物主要抑制模型增大，对化疗后存活模型的活性影响有限；组合测试进一步比较这种差别，测量仍存活模型所占比例，让总体抑制与残留群体的信息能够同时呈现。
组合指数分析进一步得到所选药物与 FOLFIRINOX 联合时的 CI 小于 1，支持阵列中的协同作用。不同患者的候选线索也涉及不同表达背景：P1 偏向 PI3K–AKT 和 Hippo，P2 涉及 MAPK 和 NF-κB，P3 涉及 TGF-β、p53 等，P4 则包括 PI3K–AKT 相关的 THEM4。
当前阵列由能够成模的肿瘤细胞群构成。作者计划加入成纤维细胞、免疫细胞和脂肪细胞等共培养成分，进一步研究微环境造成的响应差异。