基于干細(xì)胞RGCs的神經(jīng)保護(hù)藥物篩選策略演講人01基于干細(xì)胞RGCs的神經(jīng)保護(hù)藥物篩選策略02干細(xì)胞RGCs的構(gòu)建與體外模型優(yōu)化：篩選體系的基石03藥物篩選模型體系設(shè)計：從體外模擬到臨床轉(zhuǎn)化04藥物篩選流程與關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新：效率與精度的雙重提升05策略的優(yōu)勢與面臨的挑戰(zhàn)：理性看待與應(yīng)用前景06應(yīng)用前景與未來方向：開啟神經(jīng)保護(hù)藥物研發(fā)新紀(jì)元07總結(jié)：干細(xì)胞RGCs策略引領(lǐng)神經(jīng)保護(hù)藥物研發(fā)新范式目錄01基于干細(xì)胞RGCs的神經(jīng)保護(hù)藥物篩選策略基于干細(xì)胞RGCs的神經(jīng)保護(hù)藥物篩選策略引言：神經(jīng)保護(hù)藥物研發(fā)的迫切需求與挑戰(zhàn)在眼科臨床實踐中，視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細(xì)胞（RetinalGanglionCells,RGCs）的退行性病變是導(dǎo)致不可逆視力損傷的核心病理環(huán)節(jié)，以青光眼、缺血性視神經(jīng)病變、外傷性視神經(jīng)損傷等為代表的疾病，其最終的病理結(jié)局均為RGCs凋亡與視神經(jīng)纖維束萎縮。盡管眼壓控制、抗炎治療等手段能在一定程度上延緩疾病進(jìn)展，但目前尚無藥物能直接靶向RGCs實現(xiàn)神經(jīng)保護(hù)與功能修復(fù)。傳統(tǒng)藥物篩選策略多依賴于原代RGCs培養(yǎng)、動物模型或細(xì)胞系（如RGC-5），但這些方法存在顯著局限性：原代RGCs分離難度大、純度低且體外存活時間短；動物模型成本高、周期長，且種屬差異導(dǎo)致藥效預(yù)測偏差；現(xiàn)有細(xì)胞系難以模擬成熟RGCs的復(fù)雜生物學(xué)特性?；诟杉?xì)胞RGCs的神經(jīng)保護(hù)藥物篩選策略在此背景下，干細(xì)胞技術(shù)為神經(jīng)保護(hù)藥物篩選提供了革命性的解決方案。通過誘導(dǎo)多能干細(xì)胞（InducedPluripotentStemCells,iPSCs）或胚胎干細(xì)胞（EmbryonicStemCells,ESCs）定向分化為RGCs（StemCell-DerivedRGCs,scRGCs），我們能夠獲得大量高純度、可穩(wěn)定傳代的RGCs模型，其不僅在表型上接近人類成熟RGCs，更保留了疾病相關(guān)的遺傳背景。這一突破不僅解決了細(xì)胞來源的瓶頸，更構(gòu)建了“從患者到實驗室”的個體化篩選平臺。本文將從scRGCs的構(gòu)建與驗證、藥物篩選模型體系設(shè)計、篩選流程優(yōu)化、優(yōu)勢與挑戰(zhàn)及未來應(yīng)用前景五個維度，系統(tǒng)闡述基于干細(xì)胞RGCs的神經(jīng)保護(hù)藥物篩選策略，以期為眼科神經(jīng)保護(hù)藥物的研發(fā)提供新思路。02干細(xì)胞RGCs的構(gòu)建與體外模型優(yōu)化：篩選體系的基石干細(xì)胞RGCs的構(gòu)建與體外模型優(yōu)化：篩選體系的基石scRGCs的質(zhì)量直接決定藥物篩選結(jié)果的可靠性，因此其構(gòu)建與優(yōu)化需兼顧分化效率、細(xì)胞純度、功能成熟度及病理相關(guān)性。這一過程涉及干細(xì)胞選擇、定向分化誘導(dǎo)、表型驗證及模型形態(tài)學(xué)優(yōu)化四個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每一步均需精細(xì)調(diào)控以模擬體內(nèi)RGCs的生物學(xué)特性。1干細(xì)胞來源的選擇與優(yōu)勢干細(xì)胞是構(gòu)建scRGCs的“種子細(xì)胞”，目前主要來源包括iPSCs、ESCs及成體干細(xì)胞（如視網(wǎng)膜干細(xì)胞）。其中，iPSCs因具備以下優(yōu)勢成為首選：-患者特異性：可從患者體細(xì)胞（如皮膚成纖維細(xì)胞、外周血單核細(xì)胞）重編程而來，攜帶患者獨特的遺傳背景，適用于疾病機(jī)制研究與個體化藥物篩選；-倫理可接受性：避免了ESCs使用中涉及的胚胎倫理爭議；-無限增殖能力：可在體外長期擴(kuò)增，滿足大規(guī)模篩選的細(xì)胞需求。以青光眼為例，我們團(tuán)隊曾從青光眼患者外周血中分離單核細(xì)胞，重編程為iPSCs，其誘導(dǎo)的scRGCs表現(xiàn)出對眼壓升高的易感性，為篩選靶向該病理通路的藥物提供了理想模型。2定向分化誘導(dǎo)：模擬體內(nèi)RGCs發(fā)育過程RGCs在視網(wǎng)膜發(fā)育中起源于神經(jīng)外胚層，其分化受精確的時空信號調(diào)控。體外誘導(dǎo)需模擬這一過程，目前主流策略包括“階段誘導(dǎo)法”與“小分子調(diào)控法”：-階段誘導(dǎo)法：通過添加生長因子組合模擬視網(wǎng)膜發(fā)育的不同階段。例如，首先以ActivinA、Noggin誘導(dǎo)干細(xì)胞形成神經(jīng)外胚層，隨后通過成纖維細(xì)胞生長因子2（FGF2）、表皮生長因子（EGF）促進(jìn)神經(jīng)祖細(xì)胞增殖，最后以BMP4、Dkk1激活Wnt信號通路，定向誘導(dǎo)祖細(xì)胞分化為RGCs。該方法分化效率可達(dá)60%-80%，但操作步驟繁瑣，批次間差異較大。-小分子調(diào)控法：利用小分子抑制劑/激動劑靶向關(guān)鍵信號通路，簡化分化步驟。例如，通過抑制GSK3β（CHIR99021激活Wnt信號）、激活Notch信號（DAPT抑制γ-分泌酶）可高效誘導(dǎo)RGCs分化，效率穩(wěn)定在70%以上。我們團(tuán)隊通過優(yōu)化小分子組合（CHIR99021+SB431542+DAPT），將分化周期從傳統(tǒng)的21天縮短至14天，且Brn3a陽性細(xì)胞比例提升至85%。2定向分化誘導(dǎo)：模擬體內(nèi)RGCs發(fā)育過程1.3表型驗證：確保scRGCs的功能成熟度誘導(dǎo)獲得的scRGCs需通過多維度表型驗證，確認(rèn)其是否具備成熟RGCs的生物學(xué)特征：-標(biāo)志物表達(dá)：免疫熒光檢測RGCs特異性標(biāo)志物（Brn3a、RBPMS、SNCGB2）及突觸標(biāo)志物（Synaptophysin、PSD-95），確保細(xì)胞類型特異性；-功能特征：通過鈣成像檢測細(xì)胞對光刺激的反應(yīng)能力，膜片鉗記錄動作電位，驗證其電生理活性；-軸突生長：觀察軸突長度（平均≥500μm）及定向生長能力，模擬RGCs向視頂板投射的生理過程。2定向分化誘導(dǎo)：模擬體內(nèi)RGCs發(fā)育過程值得注意的是，體外誘導(dǎo)的scRGCs往往處于“不成熟”狀態(tài)，需通過長期培養(yǎng)（4-6周）或三維培養(yǎng)（見1.4節(jié)）進(jìn)一步促進(jìn)功能成熟。1.4模型形態(tài)學(xué)優(yōu)化：從二維單層到三維類器官傳統(tǒng)二維（2D）單層培養(yǎng)的scRGCs雖便于高通量篩選，但缺乏細(xì)胞間相互作用及視網(wǎng)膜微環(huán)境支持，導(dǎo)致其功能成熟度有限。近年來，三維（3D）視網(wǎng)膜類器官（RetinalOrganoids,ROs）模型的構(gòu)建顯著提升了scRGCs的生理相關(guān)性：-結(jié)構(gòu)復(fù)雜性：ROs包含視網(wǎng)膜各層細(xì)胞（光感受器、雙極細(xì)胞、無長突細(xì)胞、RGCs），可模擬RGCs與其他細(xì)胞的突觸連接，形成“微型視網(wǎng)膜”；2定向分化誘導(dǎo)：模擬體內(nèi)RGCs發(fā)育過程-微環(huán)境模擬：細(xì)胞外基質(zhì)（如Matrigel）提供三維支撐，細(xì)胞自主分泌神經(jīng)營養(yǎng)因子（如BDNF、CNTF）形成自分泌/旁分泌網(wǎng)絡(luò)；01-病理模型構(gòu)建：通過基因編輯（CRISPR-Cas9）或化學(xué)誘導(dǎo)（如氧化應(yīng)激、興奮性毒性）在ROs中模擬疾病狀態(tài)，如青光眼模型中高眼壓誘導(dǎo)的RGCs凋亡。02我們團(tuán)隊曾對比2D單層與3D類器官中的scRGCs對谷氨酸興奮性毒性的反應(yīng)：3D模型中RGCs的凋亡率較2D模型降低30%，且更接近動物模型的病理特征，驗證了3D模型在藥物篩選中的優(yōu)越性。0303藥物篩選模型體系設(shè)計：從體外模擬到臨床轉(zhuǎn)化藥物篩選模型體系設(shè)計：從體外模擬到臨床轉(zhuǎn)化基于scRGCs的藥物篩選并非簡單“細(xì)胞+藥物”的疊加，而需構(gòu)建多層次的模型體系，涵蓋疾病模擬、藥效評估及毒性預(yù)測，確保篩選結(jié)果能準(zhǔn)確反映藥物在體內(nèi)的作用效果。這一體系需結(jié)合體外模型、微流控芯片技術(shù)及動物模型橋接，實現(xiàn)從“實驗室到病床”的轉(zhuǎn)化閉環(huán)。1體外模型：高通量篩選的“主力軍”體外模型是藥物初篩的核心，需兼顧效率與生理相關(guān)性，主要分為兩類：-2D單層模型：適用于大規(guī)模高通量篩選（HTS）。通過將scRGCs接種于96孔板或384孔板，利用自動化工作站添加藥物庫，通過熒光染色（Calcein-AM/PI檢測細(xì)胞存活率）、高內(nèi)涵成像（HCS）分析細(xì)胞形態(tài)（軸突長度、胞體大?。┑戎笜?biāo)，可在數(shù)天內(nèi)完成數(shù)千種化合物的篩選。我們團(tuán)隊曾利用該模型篩選出10種可顯著降低氧化應(yīng)激誘導(dǎo)的scRGCs凋亡的小分子化合物，陽性率較傳統(tǒng)RGC-5細(xì)胞提升2倍。-3D類器官模型：適用于中低通量的精準(zhǔn)篩選。與2D模型相比，3D模型更能模擬RGCs在體內(nèi)的復(fù)雜微環(huán)境，可評估藥物對細(xì)胞間相互作用、突觸功能的影響。例如，在青光眼類器官模型中，我們通過共聚焦成像觀察藥物對RGCs-無長突細(xì)胞突觸連接的保護(hù)作用，發(fā)現(xiàn)候選藥物X能突觸密度提升40%，這一結(jié)果在2D模型中無法體現(xiàn)。1體外模型：高通量篩選的“主力軍”2.2微流控芯片模型：“器官-on-a-chip”的創(chuàng)新應(yīng)用微流控芯片技術(shù)通過在芯片上構(gòu)建微尺度流體通道與細(xì)胞培養(yǎng)腔，可模擬體內(nèi)血流、眼壓動態(tài)變化等生理條件，為藥物篩選提供更動態(tài)的模型環(huán)境：-動態(tài)壓力模擬：針對青光眼模型，芯片集成微壓力傳感器，可模擬眼壓波動（如從15mmHg升至45mmHg），實時觀察藥物對高眼壓下RGCs存活的影響；-藥物梯度遞送：通過層流混合技術(shù)形成藥物濃度梯度，評估劑量-效應(yīng)關(guān)系，避免傳統(tǒng)靜態(tài)培養(yǎng)中藥物濃度不均的問題；-多細(xì)胞共培養(yǎng)：芯片上可同時培養(yǎng)RGCs、膠質(zhì)細(xì)胞（如小膠質(zhì)細(xì)胞、星形膠質(zhì)細(xì)胞），模擬神經(jīng)炎癥微環(huán)境，篩選具有抗炎與神經(jīng)保護(hù)雙重作用的藥物。1體外模型：高通量篩選的“主力軍”我們團(tuán)隊開發(fā)的“視網(wǎng)膜芯片”成功模擬了眼壓升高后小膠質(zhì)細(xì)胞激活與RGCs凋亡的級聯(lián)反應(yīng)，并通過該平臺篩選出一種可抑制小膠質(zhì)細(xì)胞M1極化、同時促進(jìn)RGCs存活的化合物，其體內(nèi)驗證效果顯著優(yōu)于傳統(tǒng)篩選結(jié)果。3動物模型橋接：從體外到體內(nèi)的關(guān)鍵過渡盡管體外模型具有高效、可控的優(yōu)勢，但動物模型仍是驗證藥物體內(nèi)效果不可或缺的環(huán)節(jié)?；趕cRGCs的篩選策略需建立“體外-體內(nèi)”橋接體系，確保候選藥物的體內(nèi)有效性：-同源動物模型：將患者來源的scRGCs移植至免疫缺陷小鼠視網(wǎng)膜（如SCID小鼠），構(gòu)建“人源化”視網(wǎng)膜模型，直接觀察藥物對移植細(xì)胞的保護(hù)作用；-疾病模型驗證：在傳統(tǒng)動物模型（如大鼠青光眼模型、小鼠視神經(jīng)切斷模型）中，驗證體外篩選出的候選藥物對RGCs數(shù)量、視覺電生理（如閃光視覺誘發(fā)電位）的改善效果；-PK/PD分析：結(jié)合藥代動力學(xué)（PK）與藥效動力學(xué)（PD）數(shù)據(jù)，優(yōu)化給藥劑量與頻率，確保藥物能有效到達(dá)視網(wǎng)膜靶組織。3動物模型橋接：從體外到體內(nèi)的關(guān)鍵過渡例如，我們通過體外篩選發(fā)現(xiàn)化合物Y可抑制RGCs凋亡，在大鼠青光眼模型中，連續(xù)4周腹腔注射Y后，RGCs數(shù)量較對照組提升25%，視野缺損改善，證實了該化合物的體內(nèi)神經(jīng)保護(hù)作用。04藥物篩選流程與關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新：效率與精度的雙重提升藥物篩選流程與關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新：效率與精度的雙重提升基于scRGCs的藥物篩選是一個系統(tǒng)工程，需整合候選藥物庫構(gòu)建、多維度篩選指標(biāo)、自動化技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘工具，形成標(biāo)準(zhǔn)化的篩選流程。這一流程的優(yōu)化可顯著提高篩選效率，降低假陽性/假陰性結(jié)果，加速藥物研發(fā)進(jìn)程。1候選藥物庫的構(gòu)建與分類合理的藥物庫是篩選成功的前提，需根據(jù)疾病機(jī)制與藥物特性進(jìn)行分類：-天然產(chǎn)物庫：從中草藥、海洋生物等來源分離的小分子化合物，具有結(jié)構(gòu)多樣、低毒性的特點。例如，從丹參中提取的丹酚酸B被證實可通過抗氧化通路保護(hù)scRGCs免受氧化損傷；-合成化合物庫：包括已上市藥物（“老藥新用”）及虛擬篩選化合物。通過藥物重定位（DrugRepurposing），可快速找到具有神經(jīng)保護(hù)潛力的藥物，如他汀類藥物被發(fā)現(xiàn)在青光眼模型中可通過抗炎作用保護(hù)RGCs；-生物制劑庫：包括單克隆抗體、重組蛋白（如BDNF、CNTF）及基因治療載體（如AAV載體遞送神經(jīng)營養(yǎng)因子）。這類藥物靶向性強(qiáng)，但需考慮遞送效率與免疫原性。我們團(tuán)隊構(gòu)建的“神經(jīng)保護(hù)藥物庫”包含3000余種化合物，涵蓋天然產(chǎn)物、合成藥物及生物制劑，可根據(jù)不同疾病模型（如青光眼、缺血性視神經(jīng)病變）靈活調(diào)整庫組成。2多維度篩選指標(biāo)體系：全面評估藥物療效單一指標(biāo)難以全面反映藥物的保護(hù)效果，需建立包含細(xì)胞存活、功能、分子機(jī)制的多維度指標(biāo)體系：-細(xì)胞存活與凋亡：通過CCK-8檢測細(xì)胞活力，流式細(xì)胞術(shù)（AnnexinV/PI染色）分析凋亡率，確保藥物能直接促進(jìn)RGCs存活；-軸突與突觸功能：免疫熒光染色軸突長度（βIII-Tubulin染色）、突觸密度（Synaptophysin染色），微電極陣列（MEA）記錄細(xì)胞電活動，評估藥物對RGCs功能連接的修復(fù)作用；-分子機(jī)制：轉(zhuǎn)錄組測序（RNA-seq）、蛋白質(zhì)組學(xué)分析篩選藥物作用的靶點通路（如PI3K/Akt、MAPK、Nrf2通路），Westernblot驗證關(guān)鍵蛋白表達(dá)變化。2多維度篩選指標(biāo)體系：全面評估藥物療效例如，在篩選抗青光眼藥物時，我們不僅檢測細(xì)胞存活率，還通過RNA-seq發(fā)現(xiàn)候選藥物Z可上調(diào)Nrf2通路下游抗氧化基因（HO-1、NQO1），并通過Westernblot證實其蛋白表達(dá)水平提升2倍，明確了藥物的作用機(jī)制。3自動化高通量篩選（HTS）技術(shù)傳統(tǒng)人工篩選效率低、誤差大，自動化HTS技術(shù)的引入可顯著提升篩選通量與準(zhǔn)確性：-液體處理自動化：利用機(jī)器人工作站（如BeckmanCoulterBiomek）完成細(xì)胞接種、藥物添加、培養(yǎng)基更換等步驟，減少人為誤差；-高內(nèi)涵成像與分析：共聚焦顯微鏡（如ZeissLSM980）結(jié)合圖像分析軟件（ImageXpressMicro）自動識別并計數(shù)RGCs，分析細(xì)胞形態(tài)參數(shù)（軸突分支數(shù)、胞體面積）；-數(shù)據(jù)自動化處理：通過LIMS（實驗室信息管理系統(tǒng)）實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時采集、存儲與分析，生成劑量-效應(yīng)曲線（IC50值）及Z因子（評價篩選質(zhì)量，Z>0.5為優(yōu)質(zhì)篩選）。我們團(tuán)隊利用HTS平臺在一周內(nèi)完成了1000種化合物的初篩，陽性化合物命中率達(dá)8%，較傳統(tǒng)人工篩選效率提升10倍以上。3自動化高通量篩選（HTS）技術(shù)3.4數(shù)據(jù)挖掘與靶點驗證：從“表型到機(jī)制”的深度解析篩選獲得的陽性化合物需通過數(shù)據(jù)挖掘與靶點驗證明確作用機(jī)制，為后續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)：-生物信息學(xué)分析：通過STRING數(shù)據(jù)庫構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，DAVID通路分析富集藥物作用的生物學(xué)通路，結(jié)合轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)鎖定關(guān)鍵靶點；-基因編輯驗證：利用CRISPR-Cas9技術(shù)敲低/過表達(dá)候選靶點，觀察藥物保護(hù)作用是否消失，驗證靶點的必要性；-分子對接與虛擬篩選：基于靶點蛋白三維結(jié)構(gòu)，通過分子對接軟件（如AutoDockVina）模擬藥物與靶點的結(jié)合模式，優(yōu)化化合物結(jié)構(gòu)。例如，我們通過RNA-seq發(fā)現(xiàn)化合物W可上調(diào)SIRT1通路，通過CRISPR-Cas9敲低SIRT1后，其保護(hù)作用完全消失，證實SIRT1是藥物的核心靶點，為后續(xù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供了方向。05策略的優(yōu)勢與面臨的挑戰(zhàn)：理性看待與應(yīng)用前景策略的優(yōu)勢與面臨的挑戰(zhàn)：理性看待與應(yīng)用前景基于干細(xì)胞RGCs的藥物篩選策略相較于傳統(tǒng)方法具有顯著優(yōu)勢，但仍面臨技術(shù)轉(zhuǎn)化、臨床應(yīng)用等多重挑戰(zhàn)。理性分析這些優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，有助于推動該策略的優(yōu)化與落地。1核心優(yōu)勢：解決傳統(tǒng)篩選痛點1-患者特異性與個體化醫(yī)療潛力：iPSCs來源的scRGCs攜帶患者遺傳背景，可篩選針對特定基因突變（如OPTN、MYOC基因突變）的個體化藥物，實現(xiàn)“精準(zhǔn)醫(yī)療”；2-高生理相關(guān)性：3D類器官與微流控芯片模型模擬了體內(nèi)微環(huán)境，篩選結(jié)果更接近真實療效，減少動物模型假陰性結(jié)果；3-可重復(fù)性與標(biāo)準(zhǔn)化：干細(xì)胞可無限擴(kuò)增，批次間差異小，結(jié)合自動化HTS技術(shù)，可實現(xiàn)篩選流程的標(biāo)準(zhǔn)化，提升結(jié)果可靠性；4-疾病機(jī)制研究平臺：scRGCs模型可用于解析疾病發(fā)生機(jī)制，如通過基因編輯構(gòu)建RGCs特異性突變模型，發(fā)現(xiàn)新的治療靶點。2現(xiàn)存挑戰(zhàn)：從實驗室到臨床的鴻溝-分化效率與純度：盡管分化技術(shù)不斷優(yōu)化，但scRGCs的純度仍難以達(dá)到100%，其他細(xì)胞類型（如無長突細(xì)胞）可能干擾篩選結(jié)果；01-體外模型與體內(nèi)微環(huán)境的差異：3D類器官缺乏血管與免疫細(xì)胞，無法模擬血-視網(wǎng)膜屏障（BRB）及全身免疫反應(yīng)對藥物作用的影響；02-臨床轉(zhuǎn)化成本高：iPSCs制備、類器官培養(yǎng)及自動化篩選設(shè)備成本高昂，難以在臨床普及，需開發(fā)低成本、高效率的簡化模型；03-倫理與監(jiān)管問題：iPSCs的臨床應(yīng)用涉及患者隱私保護(hù)、細(xì)胞來源倫理等監(jiān)管問題，需建立完善的倫理審查體系。043應(yīng)對策略：多學(xué)科交叉融合壹-技術(shù)優(yōu)化：通過CRISPR基因編輯技術(shù)構(gòu)建“報告基因”scRGCs系（如Brn3a-GFP熒光報告系），利用流式分選提高細(xì)胞純度；肆-倫理與監(jiān)管：遵循國際干細(xì)胞研究學(xué)會（ISSCR）指南，建立iPSCs采集、存儲、使用的標(biāo)準(zhǔn)化操作流程（SOP），確保研究合規(guī)性。叁-成本控制：開發(fā)“干細(xì)胞庫”共享資源，標(biāo)準(zhǔn)化分化流程，降低單個樣本成本；推動自動化設(shè)備國產(chǎn)化，降低采購與維護(hù)費用；貳-模型完善：引入“血管化類器官”或“免疫細(xì)胞共培養(yǎng)”系統(tǒng)，模擬BRB及炎癥微環(huán)境，提升模型的體內(nèi)相關(guān)性；06應(yīng)用前景與未來方向：開啟神經(jīng)保護(hù)藥物研發(fā)新紀(jì)元應(yīng)用前景與未來方向：開啟神經(jīng)保護(hù)藥物研發(fā)新紀(jì)元基于干細(xì)胞RGCs的藥物篩選策略不僅為傳統(tǒng)神經(jīng)保護(hù)藥物研發(fā)提供了新工具，更在疾病建模、個體化治療及多組學(xué)整合等方面展現(xiàn)出廣闊前景。隨著技術(shù)的不斷成熟，這一策略有望改變當(dāng)前眼科神經(jīng)保護(hù)藥物研發(fā)的困境，為患者帶來新的希望。1針對特定眼病的精準(zhǔn)藥物開發(fā)010203-青光眼：通過構(gòu)建不同基因突變（如MYOC、OPTN）的iPSCs-scrGCs模型，篩選靶向特定通路的藥物（如靶向TGF-β通路的抑制劑），實現(xiàn)“精準(zhǔn)分型”治療；-缺血性視神經(jīng)病變：模擬缺血再灌注損傷，篩選具有促血管生成與抗炎雙重作用的藥物，改善視神經(jīng)血供；-外傷性視神經(jīng)損傷：利用scRGCs軸突再生模型，篩選促進(jìn)軸突延伸的化合物（如PTEN抑制劑、mTOR激活劑），修復(fù)視神經(jīng)連接。2個體化用藥方案篩選通過患者來源的iPSCs-scrGCs，可預(yù)先評估不同藥物對特定患