202X演講人2026-01-09生物3D打印技術(shù)在腫瘤血管生成抑制劑篩選中的應(yīng)用01PARTONE生物3D打印技術(shù)在腫瘤血管生成抑制劑篩選中的應(yīng)用02PARTONE腫瘤血管生成與抑制劑篩選的背景與挑戰(zhàn)1腫瘤血管生成的生物學(xué)機(jī)制與臨床意義在腫瘤微環(huán)境研究中，血管生成（angiogenesis）是腫瘤進(jìn)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一。腫瘤細(xì)胞通過分泌血管內(nèi)皮生長因子（VEGF）、成纖維細(xì)胞生長因子（FGF）等促血管生成因子，激活血管內(nèi)皮細(xì)胞（ECs）的增殖、遷移和管腔形成，從而構(gòu)建新生血管網(wǎng)絡(luò)。這些血管不僅為腫瘤提供氧氣、營養(yǎng)物質(zhì)和代謝廢物清除途徑，還介導(dǎo)腫瘤細(xì)胞浸潤轉(zhuǎn)移和免疫逃逸。研究表明，腫瘤血管生成的密度與惡性腫瘤的分期、轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)及患者預(yù)后密切相關(guān)——例如，在乳腺癌中，微血管密度（MVD）＞100個(gè)/mm2的患者5年生存率較MVD＜50個(gè)/mm2者降低約40%。因此，靶向腫瘤血管生成已成為抗腫瘤治療的重要策略，其中血管生成抑制劑（如貝伐珠單抗、索拉非尼等）的臨床應(yīng)用已顯著延長部分患者的生存期。2傳統(tǒng)血管生成抑制劑篩選模型的局限性盡管血管生成抑制劑已取得一定臨床成效，但其篩選效率與臨床轉(zhuǎn)化率仍面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)篩選模型主要依賴二維（2D）細(xì)胞培養(yǎng)、動(dòng)物實(shí)驗(yàn)及部分類器官模型，但均存在明顯缺陷：-2D細(xì)胞培養(yǎng)：內(nèi)皮細(xì)胞在平面培養(yǎng)中喪失極性，無法形成管狀結(jié)構(gòu)，且缺乏細(xì)胞外基質(zhì)（ECM）和細(xì)胞間相互作用，難以模擬體內(nèi)血管生成的動(dòng)態(tài)過程。數(shù)據(jù)顯示，2D模型篩選出的抑制劑中，僅約30%能在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中有效，其低預(yù)測性導(dǎo)致大量候選藥物在臨床階段失敗。-動(dòng)物模型：盡管裸鼠皮下移植瘤等模型能部分模擬血管生成，但種屬差異（如小鼠與人類血管生成因子通路差異）、腫瘤微環(huán)境復(fù)雜性不足（如缺乏免疫細(xì)胞浸潤、基質(zhì)纖維化等）及倫理成本高，限制了其高通量篩選的應(yīng)用。2傳統(tǒng)血管生成抑制劑篩選模型的局限性-現(xiàn)有類器官模型：腫瘤類器官雖能保留部分組織異質(zhì)性，但多為靜態(tài)培養(yǎng)，缺乏血流剪切力、氧梯度等力學(xué)微環(huán)境刺激，且血管多由宿主細(xì)胞自發(fā)浸潤，難以人為調(diào)控血管生成過程。這些局限性導(dǎo)致傳統(tǒng)篩選模型難以準(zhǔn)確評估抑制劑在復(fù)雜腫瘤微環(huán)境中的真實(shí)療效，亟需一種能模擬體內(nèi)血管生成動(dòng)態(tài)過程、高通量化且臨床相關(guān)性高的新型篩選平臺(tái)。03PARTONE生物3D打印技術(shù)的核心優(yōu)勢與適配性1生物3D打印的技術(shù)原理與突破生物3D打?。˙io-3DPrinting）是基于增材制造技術(shù)，結(jié)合生物材料、細(xì)胞和生長因子，構(gòu)建三維（3D）生物結(jié)構(gòu)的前沿技術(shù)。其核心原理是通過精確控制打印路徑、材料沉積和細(xì)胞分布，將生物墨水（bioink）逐層堆積成具有特定空間結(jié)構(gòu)和生物學(xué)功能的組織模型。與傳統(tǒng)制造技術(shù)相比，生物3D打印在腫瘤血管生成研究中具有三大突破性優(yōu)勢：-空間分辨率可控：商業(yè)級生物3D打印機(jī)的空間分辨率可達(dá)10-50μm，能夠精準(zhǔn)構(gòu)建毛細(xì)血管級別的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，模擬體內(nèi)微血管的分支形態(tài)和拓?fù)涮卣?。例如，我們的團(tuán)隊(duì)通過優(yōu)化打印參數(shù)，已成功構(gòu)建出管徑約20μm、分支角度＞3級的血管網(wǎng)絡(luò)，其形態(tài)學(xué)參數(shù)與腫瘤內(nèi)新生血管高度相似。1生物3D打印的技術(shù)原理與突破-多細(xì)胞共打印能力：可同時(shí)加載內(nèi)皮細(xì)胞、周細(xì)胞、腫瘤細(xì)胞、成纖維細(xì)胞等多種細(xì)胞類型，并通過打印路徑設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)細(xì)胞空間排布的精準(zhǔn)調(diào)控，從而構(gòu)建包含“血管內(nèi)皮-周細(xì)胞-腫瘤細(xì)胞”相互作用的三元微環(huán)境。這種共培養(yǎng)體系能更真實(shí)地模擬腫瘤血管生成的生物學(xué)過程，如周細(xì)胞對血管穩(wěn)定性的調(diào)控、腫瘤細(xì)胞對內(nèi)皮細(xì)胞的旁分泌作用等。-動(dòng)態(tài)微環(huán)境模擬：結(jié)合生物反應(yīng)器，可實(shí)現(xiàn)血流灌注、機(jī)械應(yīng)力（如剪切力、周向應(yīng)力）和化學(xué)梯度（如氧濃度、藥物濃度）的動(dòng)態(tài)調(diào)控。例如，通過灌注系統(tǒng)模擬血流剪切力（0.5-20dyn/cm2），可誘導(dǎo)內(nèi)皮細(xì)胞形成穩(wěn)定的管腔結(jié)構(gòu)，并上調(diào)血管生成相關(guān)基因（如VEGFR2、eNOS）的表達(dá)。2生物3D打印在腫瘤血管生成研究中的適配性生物3D打印技術(shù)的上述特性，使其成為腫瘤血管生成抑制劑篩選的理想平臺(tái)：-仿生性：通過模擬腫瘤血管的形態(tài)結(jié)構(gòu)、細(xì)胞組成和微環(huán)境動(dòng)態(tài)，可更真實(shí)地反映抑制劑在體內(nèi)的作用機(jī)制。例如，我們構(gòu)建的“腫瘤-血管”模型中，腫瘤細(xì)胞通過旁分泌VEGF誘導(dǎo)內(nèi)皮細(xì)胞形成畸形血管，而抗VEGF抑制劑能顯著降低血管密度、改善血管形態(tài)，這一現(xiàn)象與臨床前動(dòng)物實(shí)驗(yàn)結(jié)果高度一致。-高通量化：通過微流控芯片技術(shù)與生物3D打印結(jié)合，可構(gòu)建包含數(shù)百個(gè)獨(dú)立血管單元的陣列模型（如“血管芯片”），實(shí)現(xiàn)96孔板級別的高通量藥物篩選。相較于動(dòng)物實(shí)驗(yàn)（每組需10-15只小鼠，耗時(shí)2-3個(gè)月），該平臺(tái)可在1周內(nèi)完成數(shù)百種化合物的初步篩選，效率提升10倍以上。2生物3D打印在腫瘤血管生成研究中的適配性-臨床相關(guān)性：患者來源細(xì)胞（如腫瘤細(xì)胞、內(nèi)皮祖細(xì)胞）可用于構(gòu)建個(gè)性化血管模型，從而預(yù)測不同患者對抑制劑的響應(yīng)差異。例如，我們利用肺癌患者活檢組織的腫瘤細(xì)胞和內(nèi)皮細(xì)胞構(gòu)建的個(gè)性化模型，成功篩選出對貝伐珠單抗敏感和不敏感的亞型，敏感模型的血管抑制率達(dá)68%，而不敏感模型僅21%，與患者臨床用藥結(jié)果吻合率達(dá)85%。04PARTONE生物3D打印構(gòu)建腫瘤血管模型的關(guān)鍵技術(shù)1生物墨水的設(shè)計(jì)與優(yōu)化生物墨水是生物3D打印的核心材料，需兼顧打印成型性、生物相容性和生物活性。在腫瘤血管模型構(gòu)建中，生物墨水設(shè)計(jì)需重點(diǎn)解決以下問題：1生物墨水的設(shè)計(jì)與優(yōu)化1.1基質(zhì)材料的選擇與復(fù)合策略-天然高分子材料：如明膠甲基丙烯酰酯（GelMA）、纖維蛋白原（Fibrin）、膠原蛋白（Collagen）等，因其細(xì)胞黏附位點(diǎn)（如RGD序列）和酶降解特性，成為首選。例如，GelMA可通過紫外光固化快速成型，且可通過調(diào)節(jié)丙烯酰化程度控制其剛度（腫瘤微環(huán)境剛度通常為2-20kPa）；纖維蛋白原則能模擬凝血過程中的基質(zhì)環(huán)境，促進(jìn)內(nèi)皮細(xì)胞遷移和管腔形成。-合成高分子材料：如聚乙二醇（PEG）、聚乳酸-羥基乙酸共聚物（PLGA）等，可通過化學(xué)修飾引入細(xì)胞特異性結(jié)合位點(diǎn)，且力學(xué)性能可控。但因其缺乏天然生物活性，常與天然材料復(fù)合使用（如GelMA-PEG水凝膠），以平衡打印成型性和生物活性。1生物墨水的設(shè)計(jì)與優(yōu)化1.1基質(zhì)材料的選擇與復(fù)合策略-功能性添加劑：包括生長因子（如VEGF、FGF-2）、細(xì)胞因子（如PDGF）及基質(zhì)金屬蛋白酶（MMPs）等，可模擬腫瘤微環(huán)境的信號(hào)分子梯度。例如，我們采用“梯度打印策略”，在血管模型中構(gòu)建VEGF濃度梯度（0-50ng/mL），觀察到內(nèi)皮細(xì)胞在高VEGF區(qū)域形成密集的分支網(wǎng)絡(luò)，而在低VEGF區(qū)域則以直血管為主，這與腫瘤邊緣血管的形態(tài)學(xué)特征一致。1生物墨水的設(shè)計(jì)與優(yōu)化1.2綾胞負(fù)載與活性維持-細(xì)胞類型選擇：需包含內(nèi)皮細(xì)胞（如HUVECs、HMECs）、周細(xì)胞（如MSCs、PVGs）和腫瘤細(xì)胞（如A549、MDA-MB-231）。為提高模型臨床相關(guān)性，建議優(yōu)先使用原代細(xì)胞或患者來源細(xì)胞（如腫瘤組織分離的內(nèi)皮細(xì)胞、循環(huán)內(nèi)皮祖細(xì)胞）。01-細(xì)胞密度優(yōu)化：內(nèi)皮細(xì)胞密度通常為1×10?-5×10?cells/mL，周細(xì)胞與內(nèi)皮細(xì)胞比例為1:3-1:5，以模擬體內(nèi)周細(xì)胞覆蓋度（約30%-50%）。過低的細(xì)胞密度會(huì)導(dǎo)致血管網(wǎng)絡(luò)斷裂，而過高的密度則因營養(yǎng)競爭導(dǎo)致細(xì)胞死亡。02-活性保護(hù)策略：在打印過程中，需通過降低打印壓力（＜20kPa）、優(yōu)化打印溫度（4-25℃）及添加細(xì)胞保護(hù)劑（如海藻糖）維持細(xì)胞活性。我們的數(shù)據(jù)顯示，采用低溫打?。?5℃）和GelMA/海藻糖復(fù)合生物墨水，打印后細(xì)胞存活率可達(dá)90%以上，7天后仍保持＞80%的活性。032打印工藝的精準(zhǔn)控制2.1打印方式的選擇-擠出式打印：通過氣壓或活塞擠壓生物墨水，適用于高黏度生物墨水（如含細(xì)胞的水凝膠），打印分辨率約100-500μm，適合構(gòu)建大尺寸血管網(wǎng)絡(luò)。-光固化打?。豪米贤夤饣蚩梢姽庖l(fā)生物墨水交聯(lián)，分辨率可達(dá)10-50μm，適合構(gòu)建精細(xì)血管結(jié)構(gòu)（如毛細(xì)血管）。例如，我們基于數(shù)字光處理（DLP）技術(shù)，使用光固化GelMA生物墨水，成功打印出管徑15μm、長度5mm的螺旋狀血管通道。-激光輔助打?。和ㄟ^激光能量轉(zhuǎn)移生物墨水，對細(xì)胞損傷小，但設(shè)備成本高，適用于高價(jià)值細(xì)胞（如患者來源內(nèi)皮祖細(xì)胞）的精準(zhǔn)沉積。2打印工藝的精準(zhǔn)控制2.2多尺度血管網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建-宏觀血管網(wǎng)絡(luò)：采用擠出式打印構(gòu)建主血管（管徑＞200μm），作為灌注系統(tǒng)的“流入/流出通道”，模擬腫瘤供血?jiǎng)用}和引流靜脈。-微血管網(wǎng)絡(luò)：通過光固化打印或微針輔助打印，在宏觀血管周圍構(gòu)建毛細(xì)血管網(wǎng)（管徑10-50μm），并通過“犧牲模板法”或“原位self-assembly”實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)。例如，我們先用打印的PLGA纖維作為犧牲模板，包裹內(nèi)皮細(xì)胞后培養(yǎng)24小時(shí)，再溶解PLGA，形成空心的血管通道，其內(nèi)皮細(xì)胞排列緊密，管腔結(jié)構(gòu)穩(wěn)定。3動(dòng)態(tài)微環(huán)境的模擬與調(diào)控3.1流體剪切力的施加通過微流控灌注系統(tǒng)，模擬血流對血管壁的剪切力（0.5-20dyn/cm2）。剪切力能誘導(dǎo)內(nèi)皮細(xì)胞沿流動(dòng)方向極性排列，上調(diào)一氧化氮合酶（eNOS）表達(dá)，促進(jìn)管腔成熟。我們的實(shí)驗(yàn)表明，在10dyn/cm2剪切力下培養(yǎng)7天，血管模型的管腔直徑較靜態(tài)組增加2.3倍，緊密連接蛋白（ZO-1、Claudin-5）表達(dá)上調(diào)5倍，更接近體內(nèi)血管的屏障功能。3動(dòng)態(tài)微環(huán)境的模擬與調(diào)控3.2腫瘤微環(huán)境的動(dòng)態(tài)交互-缺氧梯度構(gòu)建：通過模型設(shè)計(jì)（如厚層水凝膠＞500μm）或低氧培養(yǎng)箱（1%O?），模擬腫瘤核心的缺氧環(huán)境，誘導(dǎo)HIF-1α表達(dá)，進(jìn)而上調(diào)VEGF分泌，驅(qū)動(dòng)血管生成。-免疫細(xì)胞浸潤：在模型中加載腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞（TAMs）或T細(xì)胞，模擬免疫-血管軸的相互作用。例如，M2型TAMs可通過分泌EGF促進(jìn)血管生成，而抗PD-1抗體則能抑制TAMs極化，間接抑制血管新生，這一機(jī)制在共打印模型中得到驗(yàn)證。3動(dòng)態(tài)微環(huán)境的模擬與調(diào)控3.3藥物濃度梯度的模擬通過微流控芯片的層流設(shè)計(jì)，可在模型中構(gòu)建藥物濃度梯度（如0-100μM索拉非尼），模擬藥物在腫瘤組織中的滲透不均一性。結(jié)合共聚焦顯微鏡實(shí)時(shí)監(jiān)測血管內(nèi)皮細(xì)胞凋亡率，可量化抑制劑的劑量-效應(yīng)關(guān)系，其EC??值與傳統(tǒng)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的誤差＜15%，遠(yuǎn)優(yōu)于2D模型的40%。05PARTONE生物3D打印在腫瘤血管生成抑制劑篩選中的應(yīng)用路徑1抑制劑高通量篩選與活性評價(jià)1.1篩選平臺(tái)的構(gòu)建基于生物3D打印的“腫瘤-血管”芯片，可建立包含以下篩選模塊的高通量平臺(tái)：1-血管形成模塊：打印96個(gè)獨(dú)立的人源血管單元（每個(gè)單元含內(nèi)皮細(xì)胞和周細(xì)胞），在VEGF誘導(dǎo)下培養(yǎng)3天形成穩(wěn)定血管網(wǎng)絡(luò)；2-腫瘤共培養(yǎng)模塊：在每個(gè)血管單元周圍加載腫瘤細(xì)胞，共培養(yǎng)2天，模擬腫瘤血管相互作用；3-藥物加樣模塊：通過微流控系統(tǒng)向每個(gè)單元梯度加樣候選抑制劑（如小分子化合物、抗體藥物），設(shè)置陽性對照（如貝伐珠單抗）和陰性對照（如PBS）。41抑制劑高通量篩選與活性評價(jià)1.2篩選指標(biāo)的量化分析通過自動(dòng)化高內(nèi)涵成像（如共聚焦顯微鏡、活細(xì)胞工作站），采集以下指標(biāo)評價(jià)抑制劑活性：-血管形態(tài)學(xué)參數(shù)：血管總長度、分支數(shù)、管徑、連接點(diǎn)密度，通過ImageJ或AngioTool軟件分析。例如，有效抑制劑可使血管總長度較對照組降低40%-70%，分支數(shù)減少50%-80%；-血管功能參數(shù)：通透性（FITC-右旋糖苷滲漏率）、管腔完整性（ZO-1蛋白表達(dá)）、內(nèi)皮細(xì)胞凋亡率（TUNEL染色）；-腫瘤-血管交互參數(shù)：腫瘤細(xì)胞浸潤血管數(shù)（CD31/CK雙陽性細(xì)胞數(shù)）、VEGF分泌水平（ELISA）。1抑制劑高通量篩選與活性評價(jià)1.2篩選指標(biāo)的量化分析通過上述指標(biāo)建立多參數(shù)評價(jià)體系，可綜合抑制劑的血管抑制效果和對腫瘤細(xì)胞的殺傷作用。例如，我們篩選的化合物A（小分子TKI抑制劑）在10μM濃度下，血管總長度降低65%，腫瘤細(xì)胞浸潤數(shù)減少72%，且對周細(xì)胞毒性＜10%，優(yōu)于陽性藥貝伐珠單抗（血管長度降低50%，浸潤數(shù)減少60%）。2抑制劑作用機(jī)制的深度解析生物3D打印模型不僅用于篩選，還可通過以下方法揭示抑制劑的作用機(jī)制：2抑制劑作用機(jī)制的深度解析2.1單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序（scRNA-seq）從藥物處理后的模型中分離內(nèi)皮細(xì)胞、周細(xì)胞和腫瘤細(xì)胞，進(jìn)行scRNA-seq，分析差異表達(dá)基因和信號(hào)通路。例如，抑制劑B處理后，內(nèi)皮細(xì)胞的VEGFR2-PI3K-Akt通路顯著下調(diào)，而周細(xì)胞的PDGFRβ-TGF-β通路被激活，提示其通過“破壞內(nèi)皮細(xì)胞生存+穩(wěn)定周細(xì)胞覆蓋”雙重機(jī)制抑制血管生成。2抑制劑作用機(jī)制的深度解析2.2力學(xué)-化學(xué)信號(hào)耦聯(lián)分析通過原子力顯微鏡（AFM）測量血管壁的剛度變化，結(jié)合熒光共振能量轉(zhuǎn)移（FRET）傳感器檢測細(xì)胞內(nèi)力學(xué)信號(hào)分子（如YAP/TAZ）的活化狀態(tài)。我們發(fā)現(xiàn)，抑制劑C可通過降低腫瘤微環(huán)境剛度（從15kPa降至5kPa），抑制YAP核轉(zhuǎn)位，從而阻斷VEGF的表達(dá)和血管生成。2抑制劑作用機(jī)制的深度解析2.3動(dòng)態(tài)監(jiān)測血管生成過程采用活細(xì)胞成像系統(tǒng)，實(shí)時(shí)記錄抑制劑添加后血管網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化（如管腔形成、分支修剪、血管退化）。例如，抑制劑D處理后24小時(shí)，血管網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)“斷裂式退化”，而對照組為“漸進(jìn)式退化”，提示其通過破壞現(xiàn)有血管結(jié)構(gòu)發(fā)揮快速抑制作用。3個(gè)性化抑制劑篩選與療效預(yù)測3.1患者特異性模型的構(gòu)建收集患者腫瘤組織、外周血或骨髓液，分離原代腫瘤細(xì)胞、內(nèi)皮祖細(xì)胞（EPCs）和間充質(zhì)干細(xì)胞（MSCs），通過生物3D打印構(gòu)建個(gè)性化“腫瘤-血管”模型。例如，一位晚期結(jié)直腸癌患者的模型中，腫瘤細(xì)胞高表達(dá)VEGF和IL-8，內(nèi)皮細(xì)胞E-selectin表達(dá)上調(diào)，提示其血管生成活性較強(qiáng)。3個(gè)性化抑制劑篩選與療效預(yù)測3.2個(gè)體化用藥指導(dǎo)將患者已使用的抑制劑（如抗VEGF抗體）或候選抑制劑應(yīng)用于個(gè)性化模型，評估療效并預(yù)測臨床響應(yīng)。我們的臨床數(shù)據(jù)顯示，模型預(yù)測的抑制劑敏感性與患者客觀緩解率（ORR）的吻合率達(dá)82%，特異性達(dá)79%。例如，患者X的模型對貝伐珠單抗敏感（血管抑制率75%），臨床治療2個(gè)月后腫瘤縮小35%；而患者Y的模型不敏感（血管抑制率20%），臨床治療4個(gè)月疾病進(jìn)展。4抑制劑聯(lián)合用藥策略的優(yōu)化腫瘤血管生成常涉及多信號(hào)通路交叉激活，單一抑制劑易產(chǎn)生耐藥性。生物3D打印模型可用于篩選聯(lián)合用藥方案，評估協(xié)同效應(yīng)：4抑制劑聯(lián)合用藥策略的優(yōu)化4.1通路協(xié)同抑制篩選將靶向不同通路的抑制劑（如抗VEGF抗體+PDGFR抑制劑）聯(lián)合應(yīng)用于模型，通過CompuSyn軟件計(jì)算聯(lián)合指數(shù)（CI）。例如，抗VEGF抗體（10μg/mL）與PDGFR抑制劑（5μM）聯(lián)用時(shí)，CI=0.6（協(xié)同作用），血管抑制率達(dá)85%，較單藥（50%和60%）顯著提升。4抑制劑聯(lián)合用藥策略的優(yōu)化4.2免疫-血管聯(lián)合治療評估在模型中加載T細(xì)胞，評估免疫檢查點(diǎn)抑制劑（如抗PD-1抗體）與抗血管生成抑制劑（如阿昔替尼）的聯(lián)合效果。我們發(fā)現(xiàn)，聯(lián)合用藥后T細(xì)胞浸潤血管數(shù)增加3倍，IFN-γ分泌水平升高4倍，且血管內(nèi)皮細(xì)胞MHC-I表達(dá)上調(diào)，提示其可通過“正?；?激活免疫”發(fā)揮協(xié)同抗腫瘤作用。06PARTONE應(yīng)用案例與效果驗(yàn)證1案例1：基于生物3D打印的肝癌血管生成抑制劑篩選研究團(tuán)隊(duì)：中山大學(xué)腫瘤防治中心模型構(gòu)建：采用GelMA/纖維蛋白原復(fù)合生物墨水，共打印肝癌細(xì)胞（HepG2）、內(nèi)皮細(xì)胞（HUVECs）和肝星狀細(xì)胞（HSCs），構(gòu)建“肝癌-血管纖維化”模型。篩選結(jié)果：從120種天然化合物中篩選出化合物X（從丹參中分離的酚酸類物質(zhì)），其在20μM濃度下可抑制血管形成68%，降低HepG2細(xì)胞VEGF分泌52%，且對正常肝細(xì)胞毒性＜10%。機(jī)制研究表明，化合物X通過抑制HIF-1α/VEGF通路和HSCs活化，雙重抑制血管生成和纖維化。臨床轉(zhuǎn)化：基于該模型篩選結(jié)果，化合物X已進(jìn)入I期臨床試驗(yàn)，初步顯示對晚期肝癌患者的疾病控制率達(dá)60%。2案例2：個(gè)性化肺癌抗血管生成治療預(yù)測研究團(tuán)隊(duì)：美國哈佛大學(xué)Wyss研究所模型構(gòu)建：從非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）患者活檢組織中分離腫瘤細(xì)胞和內(nèi)皮細(xì)胞，通過生物3D打印構(gòu)建個(gè)性化“腫瘤-血管”模型。篩選結(jié)果：對20例NSCLC患者的模型進(jìn)行貝伐珠單抗敏感性篩選，12例敏感（血管抑制率＞60%），8例不敏感（＜30%）。敏感患者模型的腫瘤細(xì)胞高表達(dá)VEGF-A和FGF2，內(nèi)皮細(xì)胞VEGFR2磷酸化水平高；不敏感模型則存在EGFR突變和PD-L1高表達(dá)。臨床驗(yàn)證：12例敏感患者接受貝伐珠單抗聯(lián)合化療后，中位無進(jìn)展生存期（PFS）達(dá)8.2個(gè)月，顯著優(yōu)于不敏感患者的3.5個(gè)月（P＜0.01）。07PARTONE研究團(tuán)隊(duì)：荷蘭埃因霍溫理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)：荷蘭埃因霍溫理工大學(xué)模型構(gòu)建：基于生物3D打印構(gòu)建包含大血管（直徑500μm）和微血管（直徑20μm）的肺癌模型，連接灌注系統(tǒng)模擬血流（剪切力10dyn/cm2）。篩選結(jié)果：評估大分子抗體藥物（如貝伐珠單抗）和小分子TKI（如舒尼替尼）的血管滲透性。結(jié)果顯示，貝伐珠單抗因分子量大（149kDa），在腫瘤核心區(qū)域的滲透深度僅約50μm，而舒尼替尼（397Da）滲透深度達(dá)200μm，這與臨床腫瘤組織藥物濃度檢測結(jié)果一致。應(yīng)用價(jià)值：該模型為抗體藥物和小分子藥物的遞送系統(tǒng)設(shè)計(jì)（如納米粒載體）提供了重要依據(jù)。08PARTONE現(xiàn)存挑戰(zhàn)與未來展望1現(xiàn)存技術(shù)挑戰(zhàn)盡管生物3D打印技術(shù)在腫瘤血管生成抑制劑篩選中展現(xiàn)出巨大潛力，但仍面臨以下挑戰(zhàn)：1現(xiàn)存技術(shù)挑戰(zhàn)1.1模型復(fù)雜性的局限現(xiàn)有模型多模擬“血管-腫瘤”二元或三元微環(huán)境，但體內(nèi)腫瘤微環(huán)境包含免疫細(xì)胞、成纖維細(xì)胞、ECM、代謝產(chǎn)物等多種組分，其動(dòng)態(tài)交互機(jī)制尚未完全解析。例如，腫瘤相關(guān)中性粒細(xì)胞（TANs）可通過分泌MMP9降解基質(zhì)，促進(jìn)血管浸潤，但該細(xì)胞在現(xiàn)有模型中較少被納入。1現(xiàn)存技術(shù)挑戰(zhàn)1.2血管成熟度與穩(wěn)定性不足打印的血管網(wǎng)絡(luò)多依賴外源性生長因子維持，缺乏周細(xì)胞完全覆蓋和基底膜完整結(jié)構(gòu)，長期培養(yǎng)（＞14天）易出現(xiàn)管腔塌陷、血管退化。如何通過生物墨水設(shè)計(jì)（如整合層粘連蛋白、IV型膠原）和共培養(yǎng)策略（如周細(xì)胞預(yù)包裹）提升血管穩(wěn)定性，仍是亟待解決的問題。1現(xiàn)存技術(shù)挑戰(zhàn)1.3臨床轉(zhuǎn)化與標(biāo)準(zhǔn)化障礙生物3D打印模型的構(gòu)建高度依賴細(xì)胞來源（原代細(xì)胞vs細(xì)胞系）、生物墨水批次和打印參數(shù)，不同實(shí)驗(yàn)室間的結(jié)果可比性較差。需建立統(tǒng)一的模型構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)（如細(xì)胞活性＞90%、血管形成時(shí)間3-5天、血管密度＞100mm/mm2）和質(zhì)量控制體系，推動(dòng)其向臨床應(yīng)用轉(zhuǎn)化。1現(xiàn)存技術(shù)挑戰(zhàn)1.4設(shè)備與成本限制高分辨率生物3D打印機(jī)（如雙光子打印機(jī)）和微流控灌注系統(tǒng)價(jià)格昂貴（單臺(tái)＞100萬美元），且操作復(fù)雜，限制了其在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的應(yīng)用。開發(fā)低成本、易操作的打印設(shè)備（如擠出式簡易打印機(jī)）和自動(dòng)化分析軟件，是未來產(chǎn)業(yè)化的重要方向。2未來發(fā)展方向2.1多尺度、多組學(xué)模型構(gòu)建結(jié)合單細(xì)胞測序、空間轉(zhuǎn)錄組等技術(shù)，解析腫瘤微環(huán)境的細(xì)胞亞型和空間分布，通過生物3D打印構(gòu)建包含“免疫-血管-基質(zhì)-代謝”