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查阅计算模型怎样结合实验和患者资料，分析药物响应与风险。 当前为第 2 页。
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Nature Biomedical Engineering 的研究把心脏、肝脏、骨和皮肤组织置于各自环境中，通过血管流动交换物质。与混合培养及单独培养相比，该体系更好地维持了 4 周组织功能，并用多柔比星研究药物分布、损伤及心脏相关 miRNA 变化。
Nature Reviews Genetics 的综述讨论器官芯片怎样利用组织界面、灌流和力学环境呈现药物作用，介绍肝、心、肾及多器官系统中的人体比较案例，并分析特定用途验证与研发应用的关系。
2022 年 ICH E14/S7B 问答明确讨论 hiPSC 来源心肌细胞、类器官和工程化心脏组织，并提出风险预测模型的验证原则。本文解读模型表征、检测指标及监管提交要求，说明这些方法如何参与药物心脏安全性评价。
Cellular and Molecular Gastroenterology and Hepatology 的一项研究比较回肠隐窝与患者来源类器官，分析克罗恩病表型、分泌蛋白及基于表达特征的候选药物线索。
Computers in Biology and Medicine 的研究使用数学模拟生成训练数据，再从真实芯片图像推算细胞行为参数。结果展示了迁移与低氧阈值的识别，同时发现增殖参数在所用实验中难以确定。
瑞士与英国团队将靶向 RNA 测序用于类器官药物筛选，以相关基因的表达分析细胞类型、分化状态及信号通路变化。研究先比较小鼠正常肠道与肿瘤类器官的药物反应，再用人结直肠癌细胞系测试部分候选药物。
Development 的一篇综述梳理视网膜类器官的细胞谱系、光感受器成熟、单细胞比较和空间结构。它说明人源模型如何呈现视网膜发育，也区分细胞标志、实际功能与完整视网膜组织。
研究团队把患者 iPSC 来源内皮细胞、基因网络分析和机器学习结合，在 1,595 种小分子中筛选瓣膜病候选药物。XCT790 在散发性患者瓣膜细胞中纠正多项异常表达，并在小鼠模型中减轻瓣膜病变。
韩国团队利用结直肠癌与膀胱癌类器官的既有药物和表达数据，结合蛋白相互作用网络寻找候选通路。研究按模型预测结果对患者分组，再比较总体生存。
IBM Research UK 与合作团队用人源细胞转录组和结构特征预测大鼠血尿素氮。研究比较信息组合、分层降维及预测不确定性，展示一个具体毒性指标的计算 NAMs 案例。
2020 年的 Scientific Reports 研究比较了健康人与 COPD 患者来源的小气道上皮，结合组织学、屏障电阻、纤毛功能和转录组分析。模型保留部分疾病特征，并呈现与人体小气道样本一致的表达变化，为上皮修复研究提供基础。
Nature Biomedical Engineering 的研究结合血管化多器官芯片与计算模型，模拟口服尼古丁和静脉顺铂的人体药代过程。模型经时间、组织规模和材料吸附校正后，与既有人体暴露数据比较，并在骨髓芯片中观察到顺铂相关的血细胞减少。
Translational and Clinical Pharmacology 的 2018 年回顾梳理 CiPA 的 4 项研究工作：离子通道实验、计算预测、人源心肌细胞和临床心电指标。文章尤其讨论通道测量可靠性、细胞成熟度及新指标的验证问题。
Nature Biotechnology 的研究将血脑屏障与脑组织芯片分区串联，比较单独培养和共同作用时的蛋白、代谢与运输功能。同位素资料显示，血管及周围细胞不仅限制物质进入，也能通过代谢产物影响脑区的神经递质合成。
Gastroenterology 的一项儿童 IBD 研究分析了不同肠段的上皮甲基化与转录特征，并在复查样本和类器官中观察其保留情况。部分分子变化与疾病类型和后续治疗结局相关，为患者来源模型提供表观遗传依据。
多伦多大学团队用 80 种激酶抑制剂建立二维心肌细胞反应数据，再借助人工神经网络选择化合物，在三维工程心脏组织 Biowire 中复测。钙信号、细胞活力和组织收缩在研究中提供不同的信息。
牛津大学与 Janssen 团队在 2017 年用人心室动作电位模型群评价 62 种参考药物。论文比较异常复极、动作电位延长和实验记录，说明虚拟模型差异为何会改变风险分类。
Gut 的 2017 年综述讨论药物性肝损伤的风险评价，介绍人源细胞、患者来源肝样细胞、计算模型及新标志物。药物机制、个体易感性和临床因果判断各有不同实验与数据依据。
Nature Reviews Drug Discovery 的一篇 2016 年评论从细胞来源、培养环境、评价终点和临床验证分析模型相关性。作者提出按疾病特征设计检测，并用已知临床结果检验模型。
体外方法通过实验获得细胞和组织的反应，计算方法利用数据与模型进行分析和预测。本文解释两类工具怎样工作，并介绍二维细胞、三维培养、器官芯片及药物计算模型的基本用途。
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