News Medical 6月22日报道，UCLA Health Jonsson综合癌症中心团队开发了一套结合3D生物打印、先进成像和人工智能分析的平台，用于监测肿瘤对治疗的反应。相关方法发表于《Nature Protocols》。
该平台使用患者来源癌细胞建立微小的实验室肿瘤模型，即肿瘤类器官，并持续追踪它们面对不同药物时的变化。研究者希望借助这种方式，更快识别有前景的癌症治疗方案，也为将来基于患者自身肿瘤细胞测试药物反应提供技术基础。
肿瘤类器官相较传统细胞模型更接近患者真实肿瘤，但过去系统常难以兼顾生物学真实性、速度、一致性和规模。该研究的目标是建立一套能在高通量多孔板中生成和分析大量患者来源类器官的流程，同时记录治疗反应的细节。
研究团队使用挤出式生物打印，在细胞外基质构建物中生成三维肿瘤类器官；随后利用高速、无标记定量相位成像，持续监测类器官生物量和生长动态。由于不需要染料或破坏性检测，这种方式可更长时间观察细胞行为。
在数据分析环节，平台整合自动图像重建、深度学习分割和机器学习追踪，可在单个类器官水平量化药物反应。研究显示，该系统可在癌细胞系和患者来源肿瘤样本中监测治疗反应，并帮助识别少数耐药类器官群体及不同反应模式。
UCLA研究者表示，这一方法有潜力让医生在治疗开始前，用患者自身肿瘤细胞测试多种药物。但目前它仍是研究平台，并不意味着已可直接替代临床试药、病理判断或治疗指南。
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