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从候选药物筛选和药物响应出发，比较三维模型、细胞来源及测量终点。 当前为第 6 页。
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埃默里大学等机构的综述讨论周围神经鞘肿瘤模型的设计需求，提出将神经、肿瘤、血管和免疫成分连接起来，并把药物效应与神经功能一起观察。
德国团队以人扁桃体来源细胞构建灌流淋巴组织芯片，观察免疫组成及流感疫苗后的特异性抗体。直接抗原与抗原呈递细胞相关条件产生不同响应，抗体数量与中和功能并不总同步，为疫苗及免疫研究提供互补测量。
Cell 综述以干细胞、类器官和计算方法为主线，梳理它们在候选药物发现、疾病模型、安全性评价和早期临床研究中的用途，并提出通过实验与数据反复验证的组合式研究框架。
韩国团队将患者来源的肠、肝、肾模型与乳腺肿瘤模型连接，比较候选药物的吸收、代谢和抗肿瘤作用。研究以 1 名 NF1 突变患者为主要案例，考察个体组织特征，并测试靶向抑制与外显子跳跃的联合策略。
美国研究团队将患者来源类器官与单核细胞、胰腺星状细胞及内皮细胞组合。基质改变药物与 T 细胞的作用，靶向基质组合提高模型中的肿瘤凋亡，PD-1 阻断实验则进一步观察免疫细胞的杀伤恢复。
Nature Biomedical Engineering 研究建立患者肺肿瘤与匹配正常组织类器官，结合多组学、常规治疗响应和 CAR-T 功能比较。研究分别测量肿瘤抗原表达、T 细胞活化与实际杀伤，正常组织比较提供了选择性信息。
FDA 作者在既有生理药代—药效模型中加入辅助通气，比较药物与非药物干预的组合效应。文章报告的是虚拟场景中的计算研究，重点在于两种干预的不同机制及其相互关系。
Nature Reviews Drug Discovery 的综述从疾病模型、患者肿瘤药物筛选、器官毒性及吸收代谢研究出发，讨论类器官怎样进入药物研发流程，并分析模型成熟度、自动化和用途验证带来的实际限制。
韩国研究比较 5 名患者的结直肠原发灶与肝转移灶相关类器官，整合基因表达、外泌体 miRNA 和药物反应数据。配对模型总体相似，多组学分析进一步筛选了与转移部位和药物敏感性相关的候选特征。
一篇心脏纤维化综述将疾病机制、计算和人源模型、抗纤维化药物研究放在同一框架中，重点讨论模型如何反映炎症、基质力学及患者差异，以及体外变化怎样与临床影像和功能结果对应。
荷兰团队建立具有不同融合背景的肉瘤三维模型，比较原肿瘤、纵向材料和药物响应。21 个用于筛选的模型来自 14 名患者，CIC::DUX4 模型对部分 MCL-1 抑制剂尤其敏感，并通过更详细的剂量响应分析及凋亡测量复核。
研究在基因背景明确的人源胃类器官中建立基因敲除、抑制和激活筛选，并结合单细胞转录组分析。顺铂实验进一步区分 DNA 损伤、糖基化变化与给药后的增殖恢复，追踪同类药物响应背后的不同机制。
加拿大团队将微流控阵列、自动供液和机器学习相结合，迭代寻找药物组合。乳腺癌球状体中的顺序处理可减少总暴露，而患者来源类器官中的另一组合同时处理更有效，显示给药先后关系取决于具体药物及模型。
英国团队从果蝇肿瘤比较发现药物代谢变化，再在小鼠肿瘤类器官中检验。研究分析了 RAS/WNT 背景、葡萄糖利用与曲美替尼清除之间的关系；针对代谢前置步骤或底物供应的干预，在所测模型中产生不同药物响应。
2025 年 Nature Reviews Cancer 的评论讨论肿瘤数字孪生如何持续整合患者资料，比较治疗方案并模拟临床试验。作者同时分析临床验证、错误预测、数据条件和支付安排，说明技术进入诊疗仍需解决的问题。
Cellarity 宣布 CLY-124 完成首名受试者给药。公司介绍，该口服候选药来自红细胞生成过程的单细胞转录组分析与计算建模，目标是提高胎儿血红蛋白，一期研究将评价安全性、耐受性、药代特征及 HbF 产生情况。
澳大利亚团队利用人诱导多能干细胞衍生神经元、微电极阵列和虚拟任务，比较 3 种抗癫痫药物。药物对放电、网络和任务指标的影响不同，所测卡马西平条件改善部分任务表现，提示功能测量可提供自发放电之外的信息。
韩国研究团队从既有条件重编程细胞建立 66 个胰腺癌类器官，配对比较二维与三维模型的分子特征及化疗响应。三维模型对两种化疗方案的敏感性分组更接近患者结果，但在两个方案中，药物敏感性与肿瘤大小变化的相关分析得出了不同结果。
研究通过 mRNA 使 T 细胞瞬时表达靶向 GD2 的 CAR，先在细胞与患者来源类器官中测量杀伤，再在不同脑部位的移植模型中调整剂量。结果显示表达持续时间、给药间隔和位置共同影响疗效与毒性。
研究把患者来源食管腺癌组织与配对成纤维细胞放入双通道芯片，按临床相关时程给药。与静态类器官比较后，芯片在小规模队列中更好区分化疗响应，也显示药物进入组织的路径会改变结果。
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