2025年第五届类器官大会（北京站）日前召开，让人们对类器官产生了好奇。近些年，“类器官”频频在国际科学前沿研究中亮相，中国科学家在肠道、肝脏等多种类器官模型构建上取得突破。那么，类器官是一项什么技术？它能成为人类真器官的完美替身吗？未来在药物研发、疾病研究等领域有望发挥哪些作用？我们请知名科普作者张田勘来说一说。

（1）模仿或替代目标器官的实验模型

类器官（Organoid）是体外培养生成的立体（3D）细胞团，可以看作是特定器官的迷你简化版本，在外形、结构、细胞类型、功能和生物复杂性方面，能模仿或替代目标器官（真器官）。科学家可将其用于‌疾病研究、药物开发、再生医学及个性化治疗等‌，为科研提供低成本、高效率的实验模型。

研发、认定和采用某种类器官需要有一定的标准，即类器官需要具备几个重要特征。首先，类器官必须包含两种以上细胞类型，因为绝大部分器官都是由多种细胞组成的。其次，类器官具有特定器官的主要或某些功能，如心脏类器官可以自主搏动。第三，类器官的细胞应该具有与器官类似的自组织功能。自组织是指生物体在没有外部控制的情况下，通过内部因素的相互作用，自发形成有序结构和功能，包括细胞内部的分子自组装到复杂生物体的自主生长和发育。

培养类器官在流程上有诸多要求，先从人和动物身上收集合适的组织或细胞，如体细胞（可诱导成干细胞）、成体干细胞、多能干细胞和胚胎干细胞。然后，把干细胞放入培养皿，再根据不同类型的类器官有针对性地调整培养条件，使细胞能够增殖和生长。最后，对采集的干细胞进行培养，产生类器官，并且在培养一段时间后传代培养，以继续扩大类器官的数量或保持类器官的生理状态。

类器官培养出来后，还需要鉴定和检测，以确保类器官与目标器官（真器官）具有同一性。当然，对于类器官最好的检测是观察其是否具有真器官的功能，如肺类器官是否具有肺的换气功能。

（2）培育类器官离不开干细胞

人体中的干细胞如同“种子细胞”，可以不断自我复制，产生更多干细胞，还可以根据需要分化转变成不同类型的成熟细胞，所以，类器官都来源于干细胞。类器官可以简单分为两大类：一类是正常的生理性类器官（如肝、肾、大脑等类器官），由各类干细胞生成；另一类是肿瘤类器官，由肿瘤干细胞生成。

日本科学家山中伸弥团队通过慢病毒载体（‌一类基于慢病毒改造的基因递送工具）将Oct4、Sox2、c-Myc、Klf4四种转录因子基因转入成体细胞，并将其转化为类似于胚胎干细胞的多能干细胞。为此，山中伸弥与英国科学家约翰·格登爵士一同获得了2012年的诺贝尔生理学或医学奖。这一研究成果意味着，不必采用有伦理限制的胚胎干细胞（胚胎干细胞的全能分化性最好，能生成各种器官，但是涉及14天即生命的伦理限制），使用诱导的多能干细胞也能研制出各种各样的类器官。

如今，世界各国的研究人员已经能通过多能干细胞培育出包括大脑、肺、心脏、肾、肝、前列腺、血管（动脉）、皮肤、肌肉、骨骼、软骨等在内的多种类器官，还有多种肿瘤组织的类器官，如肺癌类器官，用以研究癌症。

（3）类器官和器官芯片有何区别

很多人容易混淆类器官和器官芯片，虽然二者都是体外模型，但有着明显区别。

类器官和器官芯片尽管有相似之处，但各有特点和作用。类器官能够模拟真实的器官结构和功能，如肝脏类器官可以模拟肝脏的代谢功能，肠道类器官可以模拟肠道的吸收功能，因此更接近真实的器官结构和功能，能用于疾病建模和药物研究。器官芯片可以实现对体内复杂生理过程的模拟，如药物代谢、毒性测试、疾病模型等，也可用于药物筛选和毒性测试，但由于它是微型结构，无法完全模拟真实的器官结构和功能，而且生物材料和微流控技术的局限性也会影响其准确性。

生物体的单位由小到大分别是分子、细胞、组织、器官、系统和个体，生物医学需要针对这些不同的单位进行研究。相较而言，类器官和器官芯片是比细胞大又比器官小的人造生物体，在研究和诊治疾病中具有独特的优点。它们虽然不及动物个体和真实器官那样具有全面的生理功能，但比起动物（人）个体来，至少具有半生理功能，而且培养时间较短、成本较低，同时比细胞的模拟作用更强更真实，是当前生物医学、药物研究和临床诊治疾病试验的较好模式。

（4）与AI合作是未来科研重要模式

在人工智能迅速发展的时代，AI可以与类器官和器官芯片结合研究，有助于减少对动物试验以及人体试验的依赖，降低生物医学研究的成本。2025年4月，美国食品药品监督管理局（FDA）宣布，将逐步取消单克隆抗体及其他药物的动物试验要求，改用AI模型、人类细胞系、类器官以及器官芯片等新方式，替代动物试验。这也意味着，采用类器官和器官芯片以及与AI结合将成为未来科研的一种重要模式。

AI的机器学习模型有多种，包括随机森林、逻辑回归、神经网络、卷积神经网络、图像神经网络等，这些模型如果能与类器官或器官芯片结合，就可以快速了解某些器官的功能，并研发出新的药物和产品。

最近，中国的东南大学研究团队将人类肝脏类器官与人工智能技术结合，研发出全球首个基于肝脏类器官明场图像的AI模型DILITracer，这是一种药物性肝损伤（DILI）三级分类的深度学习模型。结果显示，DILITracer对药物性肝损伤药物的识别准确率达82.34%，其中无肝毒性药物识别率达90.16%。

药物性肝损伤一直是新药难以进入临床和市场的主要原因，同时也是药物退市的重要原因。过去，人们常采用动物试验来检测药物诱导性肝损伤，但准确率仅为43%-63%。而类器官+AI不用动物试验模型就能迅速有效地评估药物的安全性，实现低成本、高通量（快速处理大量数据、样本或进行大规模实验的能力）筛选和检测药物，发展前景可观。

（5）类器官发展瓶颈亟待突破

但是，类器官和器官芯片还处于探索期，成果有限。以类器官为例，通常只能培养到绿豆大小，与人体内真实器官的体积差距太大，除了研究，尚不能真正派上用场，如不能用于器官移植。类器官培养的瓶颈在于，它没有血管系统为每个细胞输送氧气和营养物质，直径超过大约3毫米，类器官就无法再直接从周围环境中吸收营养并产生自组织的生长，也就是说，目前的类器官长不大。此外，培育出的类器官由于不是用真正或典型干细胞培育的，其生长、结构和功能有限。比如，成熟的心脏约有21种细胞类型，但目前培养得最好的心脏类器官只有15种细胞类型，相当于胎儿的心脏。

不过，这一瓶颈正在被突破。美国斯坦福大学医学院的一个研究团队以人类多能干细胞为基础，培养了血管化心脏类器官和血管化肝脏类器官，能够让类器官长得更大并接近成熟，有望在未来作为供体器官使用。当可以用一个人的干细胞培养出与人体器官极度接近的类器官，并用于移植时，类器官应用才能进入真正的蓝海。

可以预见，当类器官培育的瓶颈完全突破时，全世界的生物医学和疾病防治必将进入一个新时代。

（记者 汪丹）