患者源性类器官(PDO)是3D培养系统，比传统2D细胞系更准确地模拟人体组织。它们保持细胞多样性、空间布局和患者特异性特征，使其成为高通量筛选(HTS)的关键。由于肿瘤异质性和癌症治疗耐药性，组合筛选变得越来越重要。此外，最近的进展现在支持更大规模的组合研究。标准化矩阵提高了均匀性和可重复性，而更小的板式格式和自动化简化了接种、给药和整体工作流程。微流控系统通过实现精确的浓度梯度和序贯治疗递送增加了进一步的灵活性，扩展了可能的组合设计范围。同时，检测读数现在远远超出了单一存活率终点。无标记成像、定量形态学、生长动力学和谱系相关特征现在提供了更敏感和信息丰富的细胞抑制和细胞毒性反应测量，适用于各种类器官模型。多样的分析对于理解组合反应至关重要。剂量-反应指标和生长率调整参数考虑了基础生长的差异，而现有的组合计算提供了可视化方法来测量复杂剂量矩阵中的协同作用。本综合综述汇集了关于基于PDO的HTS的当前知识，重点是将PDO适应于筛选平台的技术策略；组合筛选的设计考虑；分析方法和读出技术；基于PDO的HTS的挑战和局限性以及未来发展。综上所述，基于PDO的HTS可以成为识别和优化治疗组合的有力方法。在检测标准化、自动化、微工程递送和综合分析方面的持续进展将改善有效且适用的组合治疗的发现，加速向精准医学的转化。
患者源性类器官(PDOs)代表了细胞培养技术的革命性进步，弥合了传统二维(2D)细胞系与复杂体内肿瘤模型之间的差距。这些自排列的三维(3D)结构最初发现于1980年代，源自成体干细胞或肿瘤组织，模拟其来源组织的细胞结构、遗传变异和功能特征。与已经适应人工培养条件并经常表现出基因组漂移的传统癌细胞系不同，PDOs保持了原发肿瘤的分子特征、突变景观和表型异质性。PDOs的生物保真度源于它们保持肿瘤生物学关键特征的能力，包括细胞-细胞相互作用、空间组织和分化层次。基因分析表明，类器官培养包含亲本肿瘤中存在的大多数体细胞变异，捕捉了患者群体中观察到的遗传多样性。这种肿瘤特征的保留延伸到药物反应谱，PDOs表现出与临床结果相关的敏感性模式。PDO生物库的建立进一步扩展了该技术的实用性，使研究人员能够系统地研究各种癌症类型和遗传背景。大规模生物库工作已生成数百个匹配的患者源性异种移植物(PDX)和类器官对，提供了互补的体外和体内治疗评估平台。这些资源代表了理解肿瘤异质性、识别药物反应生物标志物和推进精准肿瘤学方法的宝贵工具。
高通量筛选(HTS)几十年来一直是制药药物发现的基本要素，能够对大型化合物库针对生物靶点或细胞表型进行系统评估。传统的HTS方法主要依赖2D细胞培养系统和生化分析，虽然提供出色的可重复性和可扩展性，但由于生理相关性有限，往往无法预测临床疗效。与动物实验相比，类器官提供了更具成本效益的替代方案，促进了HTS，同时避免了与动物研究相关的种间变异和伦理问题。米娜·比塞尔和同事们通过应用Matrigel（一种模拟细胞外基质的水凝胶）在3D上皮培养的进展中发挥了关键作用。在3D Matrigel培养的背景下，细胞进行更生理相关的相互作用，既相互之间，也与细胞外基质之间。将3D培养系统，特别是类器官，整合到HTS过程中，标志着向模拟生理条件的表型筛选的重大转变。然而，这一转变遇到了重大的技术挑战。类器官在大小、形状和生长动力学方面表现出固有的生物变异性，这使测量标准化复杂化。对细胞外基质支架（通常是Matrigel或类似的基底膜提取物）的需求引入了额外的复杂性和批次间的变异性。此外，类器官的3D结构需要能够穿透组织深度并准确解析复杂形态特征的特殊成像和分析技术。在临床前环境中，用于癌症药物测试的PDO需要大量材料、漫长的建立时间、资源，这导致从活检获取到实验结果交付之间的周转时间(TATs)延长。这些延长的时间限制了PDO在需要快速启动治疗的疾病中的临床适用性，从而限制了癌症患者的潜在益处。为了有效地将PDO技术整合到临床诊断和预测测试中，必须显著减少这一TAT。
癌症治疗越来越多地依赖同时靶向多条通路的组合疗法。这一策略旨在增强治疗效果，规避潜在的耐药机制，并最小化肿瘤进化导致获得性耐药的风险。然而，潜在药物组合的广阔组合空间、给药时间表、成本和持续时间使得经验性临床测试变得不切实际。因此，需要能够系统探索这一组合景观同时保持生物学相关性的临床前模型，以进行合理的组合疗法设计。PDOs在药物组合筛选方面提供了独特优势。它们对肿瘤异质性的保留使研究人员能够识别在克隆细胞系中可能被掩盖的亚群特异性反应和耐药机制。这种个性化方法不仅提高了治疗策略的精确度，还促进了针对个体肿瘤特征量身定制的组合疗法的探索。例如，PDO的使用在预测药物反应方面显示出有希望的结果，基于分子谱分析确定疗效的准确率高达88%。通过将基因组数据与类器官反应整合，研究人员可以识别与治疗结果相关的潜在生物标志物，从而优化治疗方案的选择。
为了充分利用PDOs在组合筛选中的潜力，必须优化培养条件并简化方法，以便有效地将研究结果转化为临床应用。结肠癌类器官的基因分析表明，这些模型捕获了原始肿瘤中存在的大多数体细胞变异，反映了患者中观察到的大部分遗传多样性。值得注意的是，对类器官培养物进行的系统性抗癌药物敏感性测试揭示了临床相关的基因-药物相互作用，凸显了它们作为评估药物敏感性的临床前模型的潜力。几项研究强调了基于PDO的组合筛选的临床相关性。例如，Schuster及其同事证明，通过类器官筛选确定的时序修改药物治疗可能比传统的恒定剂量单药治疗或标准组合治疗更有效。此外，Yakavets及其同事证明，在类器官阵列中通过机器学习辅助探索多药物给药方案可以识别最佳的序贯给药策略，这些策略在维持疗效的同时显著减少了总药物剂量。这些发现强调了基于PDO的HTS将改变组合疗法开发和个性化的潜力。
本综合综述汇集了关于利用PDOs进行新型药物组合HTS的当前知识，重点讨论四个关键领域：(1)将PDOs适应于筛选平台的技术策略，(2)组合筛选实验的设计考虑，(3)分析方法和读出技术，以及(4)结合增加生物学复杂性的高级模型系统(图1)。通过批判性地审视这些领域的最新进展，本综述旨在为实施基于PDO的HTS的研究人员提供路线图，并确定未来发展的关键挑战和机遇。
将PDOs适应于筛选平台
自动化、微型化和分析方法的进步已逐步降低了基于类器官筛选的技术障碍，使在这些复杂模型系统中探究大型化合物库或进行综合药物组合研究变得越来越可行。PDOs在HTS中的成功实施需要基本适应，以克服3D培养系统的固有挑战。本节考察了...
药物筛选设计
采用PDOs的HTS方法的进步需要仔细评估影响该技术生物学意义和实际可行性的多种因素。此阶段具有高度异质性，允许研究者选择他们认为适合筛选的任何板或检测配置；然而，它必须符合治疗窗口并尽可能具有可转化性。药物浓度中可能出现相当大的变异...
筛选的读出和分析方法
在基于PDO的高通量筛选中使用的分析方法已显著发展，从简单的存活率测量扩展到包括复杂的成像、形态学分析和多组学方法。本节考察了使PDO中药物反应得到全面表征的各种读出技术和分析方法(图3)。
用于HTS的更高复杂度的体外模型
本节考察了为HTS应用增加类器官模型生物学复杂性的努力，包括基质细胞、免疫成分、血管元素和高级工程技术。例如，芯片上类器官平台将类器官培养与微流控设备相结合，提供对细胞微环境的精确控制，包括灌注、氧气梯度和机械力。这些系统可以整合血管通道...
使用基于PDO的HTS进行实时临床决策
大型注释PDO生物库的创建使研究人员能够进行"协同临床试验"，其中类器官与患者的治疗并行使用，以实时指导临床决策。
三重药物组合或多药物组合
基于PDO的HTS越来越多地应用于评估超越标准双重方案的协同药物组合。筛选三重或更高阶的组合可以识别克服耐药机制的新协同作用，而AI辅助分析对...
局限性和挑战
尽管取得了这些进展，基于PDO的HTS仍面临重大的生物、技术和实践挑战。生物异质性仍然是一个基本障碍，因为来自同一肿瘤的类器官在大小、形态和生长率方面可能有相当大的差异，变异系数通常超过30%至50%。这种变异性意味着整体存活率测量可能掩盖亚群特异性药物效应，单细胞分析正开始解决但仍有...
讨论
利用PDOs进行新型药物组合的HTS已成为精准肿瘤学、药物发现和转化研究交叉点的变革性方法。在过去的十年中，自动化、微型化和分析方法的重大进展已将PDOs从小规模概念验证研究推进到可以测试数百至数千种药物条件的平台，同时保持使它们成为有价值的疾病模型的生物学保真度。该领域继续向前...
资金信息
本项目得到了Montefiore Einstein Comprehensive Cancer Center资助（NCI P30CA013330，美国，爱德华·楚）的支持。
作者贡献声明
娜塔莉·蒂伦：撰写-原始草稿，可视化，软件，资源，方法学，调查，数据整理，概念化。乔远宽：撰写-审阅与编辑，撰写-原始草稿，概念化。爱德华·楚：资金获取，概念化。宁伟：撰写-审阅与编辑，撰写-原始草稿，可视化，资源，调查，概念化。
利益冲突声明
CK有以下披露：Nuvectis Pharma（顾问），Exelixis（顾问委员会），Teiko（顾问），Seattle Genetics（顾问委员会），Loki（合作/资金），BMS（顾问委员会），Guardant Health（顾问委员会）。其余作者声明，他们没有可能影响本论文报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。
致谢
我们谨将此手稿献给Montefiore Einstein Comprehensive Cancer Center主任Edward Chu博士的纪念。
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