体外纤维化模型

发布时间:2025-06-30 11:26:42 阅读量:7 作者:生物检测中心

体外纤维化模型:模拟器官疤痕的精密“沙盘”

纤维化,本质上是器官应对慢性损伤时发生的异常修复过程,其特征是细胞外基质(ECM)过度沉积和硬化,最终导致器官结构和功能的进行性衰竭。肝纤维化(可进展为肝硬化)、肺纤维化、心肌纤维化、肾纤维化等疾病严重威胁人类健康。由于体内研究存在周期长、成本高、伦理限制及难以实时动态观察等局限,体外纤维化模型已成为揭示疾病机制、筛选潜在抗纤维化药物的不可或缺的重要工具。这些模型在受控的实验室环境中,利用特定细胞、生物材料和工程技术,精确模拟关键的纤维化病理过程。

一、 核心建模策略与技术

  1. 二维(2D)单层细胞模型:

    • 基础构建: 通常采用培养皿或培养板,将特定细胞(如肝星状细胞、肺成纤维细胞、肾间质成纤维细胞)接种在平坦的塑料或玻璃表面。
    • 纤维化诱导: 使用明确的促纤维化刺激因子处理细胞。最核心的是转化生长因子-β(TGF-β),它是公认最强的促纤维化因子,能强力激活成纤维细胞/肌成纤维细胞的转化(EMT或EndMT)并刺激ECM(尤其是胶原蛋白I、III)合成。其他常用因子包括血小板源性生长因子(PDGF)、结缔组织生长因子(CTGF)、血管紧张素II、白细胞介素(如IL-4, IL-13, IL-17)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)等,它们协同作用于不同信号通路(如Smad, MAPK, PI3K/Akt, Wnt/β-catenin)。活性氧(ROS)也常被用来模拟氧化应激损伤。
    • 应用与局限: 技术简单、成本低、通量高,非常适合初步的药物筛选和特定信号通路研究。但其最大的缺陷在于缺乏真实的3D组织结构、细胞-细胞和细胞-基质相互作用的复杂性不足,难以精确再现体内纤维化微环境(如机械应力、空间异质性)。
  2. 三维(3D)细胞培养模型:

    • 水凝胶包埋/支架培养: 将目标细胞(如成纤维细胞、肝星状细胞)包埋或在天然(胶原蛋白、纤维蛋白、基底膜基质如Matrigel)或合成(聚乙二醇、聚乳酸-羟基乙酸共聚物)水凝胶中生长,或在多孔支架(明胶海绵、聚己内酯)上培养。这些基质提供更接近生理的3D环境。
    • 细胞球体: 通过悬滴法、低粘附板或微孔板等方法促使细胞自组装形成球状聚集体。可构建单细胞类型(如成纤维细胞球体)或更复杂的共培养球体(如肝细胞-肝星状细胞-库普弗细胞球体)。
    • 类器官: 利用诱导多能干细胞(iPSC)或成体干细胞/祖细胞培养出的具有器官特异性的3D微型组织结构。肝脏类器官、肺类器官、肠道类器官等已被用于研究器官发育、再生和疾病(包括纤维化)。它们能更好地模拟体内复杂的细胞组成、空间结构和部分功能。
    • 优势: 显著改善了细胞在三维空间的相互作用(细胞-细胞、细胞-基质)、细胞极性和形态,允许更真实的ECM沉积和重塑,对机械力(硬度)的感知也更接近生理/病理状态,提高了模型预测价值。
  3. 共培养模型:

    • 重要性: 纤维化是多种细胞类型(上皮细胞、内皮细胞、成纤维细胞/肌成纤维细胞、免疫细胞)之间复杂相互作用的结果。
    • 模型构建:
      • 直接共培养: 将不同细胞类型混合接种在同一培养系统中(如2D共培养皿、3D水凝胶或球体内)。
      • 间接共培养: 使用Transwell系统等装置,使不同细胞类型共享培养基但不直接接触,便于研究旁分泌信号(细胞因子、外泌体等)的作用。
    • 典型应用: 上皮细胞(如肺泡上皮细胞、肾小管上皮细胞)损伤后通过分泌TGF-β等因子激活邻近成纤维细胞;巨噬细胞(如肝库普弗细胞)极化成促炎/促纤维化表型(M2)后激活星状细胞/成纤维细胞;内皮细胞与成纤维细胞的相互作用影响血管新生和纤维化进展。
  4. 器官芯片/微生理系统:

    • 技术核心: 利用微流控技术在芯片上构建包含活细胞、功能性组织屏障(模拟肺泡-毛细血管屏障、血脑屏障等)、微血管通道和动态流体环境的微型化装置。
    • 模拟纤维化: 可引入促纤维化因子、循环免疫细胞、施加机械力(如模拟肺的呼吸牵张、血管的剪切应力)或建立梯度环境来诱导和观察纤维化反应。
    • 优势: 能高度模拟器官水平的功能(如肺的气体交换、肝肾代谢)、多细胞互作、动态流体环境和机械微环境,提供前所未有的实时监测和高时空分辨率观察能力,是目前最能模拟体内复杂性的先进体外模型。
  5. 工程化细胞模型:

    • 基因编辑: 利用CRISPR/Cas9等技术在细胞(常用永生化细胞系或干细胞来源的细胞)中敲入/敲除特定的纤维化相关基因(如TGF-β受体、Smad蛋白、胶原基因),构建特定遗传背景的模型,用于研究靶基因在纤维化中的作用。
    • 患者来源细胞: 从纤维化患者组织中分离原代细胞(如皮肤或肺成纤维细胞、肝星状细胞)。这些细胞可能携带患者的特定遗传和表观遗传特征以及疾病印记(如表观遗传记忆),更能反映疾病的异质性。
    • 干细胞技术: 利用iPSC技术将患者体细胞(如皮肤成纤维细胞)重编程为多能干细胞,再定向分化为目标细胞类型(如肝细胞样细胞、肺上皮细胞、心肌细胞),构建“患者特异性”模型,用于个性化医疗研究和药物反应预测。
 

二、 关键观测指标与验证

验证体外模型的纤维化表型至关重要,通常通过多种手段检测:

  • 形态学: 显微镜观察细胞形态(肌成纤维细胞呈梭形)、细胞排列、ECM沉积(特殊染色如Masson三色、天狼星红染色胶原),评估基质硬度的变化。
  • 分子生物学:
    • 基因表达: qPCR或RNA-Seq检测促纤维化基因(如COL1A1, COL3A1, ACTA2/α-SMA, TGFB1, CTGF, TIMP1)的上调以及抗纤维化基因(如MMP1, MMP2, MMP9 - 基质金属蛋白酶负责降解ECM)的失调。
    • 蛋白表达: 免疫荧光/免疫组化(定位)、Western Blot/ELISA(定量)检测关键蛋白:α-平滑肌肌动蛋白(α-SMA,肌成纤维细胞标志物)、胶原蛋白I/III、纤维连接蛋白、TGF-β及其下游信号分子(p-Smad2/3)的表达和活化。
  • 功能分析: 检测胶原分泌量(羟脯氨酸测定)、基质收缩能力(胶原凝胶收缩实验)、细胞迁移/侵袭能力(划痕实验、Transwell迁移/侵袭实验)。
 

三、 核心应用领域

  1. 疾病机制解析: 剖析特定信号通路(TGF-β/Smad, Wnt, Notch, Hedgehog, Hippo等)、细胞互作(上皮-间质、免疫-基质)、表观遗传调控、代谢重编程等在纤维化发生发展中的作用。
  2. 药物发现与筛选:
    • 高通量初筛: 利用2D或简单的3D模型(如球体)快速筛选大量化合物库(小分子、天然产物、siRNA/miRNA、抗体)的抗纤维化潜力(抑制肌成纤维细胞活化、胶原合成、迁移等)。
    • 靶点验证与作用机制研究: 在更复杂的模型(共培养、3D模型、器官芯片)中验证初筛苗头化合物/靶点,深入探究其作用机制(作用靶点、信号通路、细胞特异性效应)。
    • 药物毒性评估: 评估候选药物对正常细胞(如肝细胞、肾小管上皮细胞)的潜在毒性。
  3. 生物标志物发现: 通过分析模型在诱导前后细胞分泌组(细胞因子、趋化因子、生长因子、外泌体内容物)的变化,寻找潜在的纤维化诊断或预后生物标志物。
  4. 个性化医疗探索: 利用患者来源的原代细胞或iPSC分化细胞构建模型,测试患者对不同治疗药物的反应性,为个体化治疗提供参考。
 

四、 当前挑战与未来方向

尽管体外纤维化模型取得了显著进步,仍面临诸多挑战:

  • 复杂度与简化性的平衡: 过分简化(如2D单培养)无法完全模拟体内微环境;过度复杂化(如高度整合的器官芯片)可能导致成本高昂、操作繁琐、通量降低。需要在生理相关性和实用性之间找到平衡点。
  • 细胞来源与表型维持: 原代细胞(尤其是难获取的特定细胞如活化的肝星状细胞)扩增困难且易失去体内表型;永生化细胞系或干细胞分化细胞可能不完全代表疾病状态下的原生细胞。
  • ECM生理相关性与动态重塑: 现有水凝胶或支架的生化成分(配体种类、密度)和生物物理特性(硬度、降解性、拓扑结构)与真实病理ECM仍有差距。如何精确模拟ECM的动态沉积、交联和降解过程是难点。
  • 整合机械力传感: 器官特异性的机械力(如肺的周期性牵张、肝的窦周血流剪切力、心肌的搏动应力)在纤维化中至关重要,在常规模型中难以精确模拟和调控。
  • 免疫微环境重建: 纤维化是高度炎症性和免疫介导的过程。现有模型常缺乏功能性的、异质性的免疫细胞(特别是髓系细胞和淋巴细胞)群体及其动态招募和相互作用,限制了其对炎症-纤维化级联反应的模拟。
  • 长期培养与慢性化模拟: 体外模型通常反映急性或亚急性刺激反应。建立能够稳定维持数月、模拟慢性持续性损伤和纤维化进展的模型极具挑战性。
  • 标准化与数据可比性: 细胞来源、培养基、诱导方案、检测方法的差异导致不同实验室结果难以直接比较。亟需建立标准化的方案和参考模型。
 

未来发展趋势聚焦于:

  • 先进生物材料开发: 设计智能响应型水凝胶(可模拟硬度动态变化、酶响应降解、生长因子缓释)。
  • 多器官芯片与互作: 构建连接多个器官芯片的系统,研究纤维化过程中的器官间对话(如肠-肝轴)。
  • 患者特异性与类器官深化: 利用iPSC技术和类器官培育更成熟、更具功能性和病理特征的器官特异性模型,整合患者基因组信息。
  • 高内涵成像与组学整合: 结合自动化显微成像、单细胞测序技术、空间转录组学、代谢组学等,在单细胞和空间分辨率上深度解析纤维化过程。
  • 人工智能辅助: 利用AI/ML分析模型产生的高维数据,预测药物反应、识别新靶点、优化模型设计。
 

结论

体外纤维化模型已经从简单的单层培养发展为高度复杂的类器官和器官芯片系统。这些模型在揭示纤维化核心机制——异常ECM沉积、肌成纤维细胞活化、关键信号通路激活、多细胞相互作用等方面发挥着不可替代的作用,极大地加速了抗纤维化药物的研发进程。尽管在模拟慢性化进程、完全重建体内免疫微环境和动态ECM重构方面仍存在挑战,但持续的技术创新(如先进生物材料、微流控、干细胞技术和多组学整合)正在不断提升模型的生理相关性和预测能力。随着这些精密“体外沙盘”的日益完善,它们必将为最终攻克纤维化疾病、挽救器官功能带来革命性的突破。