08.27 2025
根据WHO统计结直肠癌（CRC）是全球第二大癌症死因。其特点是复杂的肿瘤-微环境相互作用、遗传异质性和不同的治疗反应。有效的临床前模型对于解剖CRC的生物学和指导个性化治疗策略至关重要。
CRC的实验模型在过去几十年中有了显著的发展，从永生化2D细胞系到复杂的类器官（PDOs）、患者来源异种移植（PDXs）、基因工程小鼠模型（GEMMs）以及新兴的体内系统，如斑马鱼和猪模型。这些模型在复杂性、对人类肿瘤生物学的忠诚度、基因操作能力、高通量药物筛选的适用性以及肿瘤-微环境相互作用方面存在显著差异。
1.体外模型
CRC体外模型有2D细胞系、3D细胞系球体、患者来源的类器官PDOs以及PDO共培养/芯片/气液界面培养（ALI）。
2D细胞系
常用的结直肠癌的细胞系：HT29、HCT116、SW480、LoVo、DLD-1、Caco-2和LS174T涵盖了结直肠癌主要分子亚型。
3D细胞球
3D细胞球模型将结直肠癌细胞培养为球形微瘤，提供了一个比平面单层更接近实体瘤的体外结构。微环境较2D细胞系更具仿真性，可形成氧/营养梯度、增殖-静止-坏死分层结构（外层增殖细胞→内层缺氧核心），重现体内肿瘤巢的病理特征。还可整合肿瘤相关成纤维细胞（CAFs）、免疫细胞（TAMs、T细胞）及微生物群（如核梭杆菌）共培养模型。因其物理屏障限制药物渗透、缺氧微环境改变细胞代谢等特点，药物反应真实性优于2D模型。
局限性：
大多数球体是无血管的，依靠被动扩散来输送营养和药物。
标准化和异质性；即使来自相同的细胞系，球体也经常具有不同的尺寸和形状，这会在实验读数中引入变异性，不同的三维培养方法（超低粘附培养板、悬滴培养、旋转培养等）产生的球体在直径、细胞密度和坏死率方面存在差异，使比较变得复杂。
与2D细胞活力（通常使用细胞系的IC50值）不同，3D细胞球药物分析各不相同-一些测量球状体尺寸的减少，其他细胞增殖或代谢活性，并且在文献中没有通用的标准。
球形体本身不是一个自我更新的组织，它们可能无法像肿瘤在几个月或几年内那样捕捉到长期的克隆进化或遗传不稳定。
患者来源的类器官
PDO较传统模型有独特的优势：
在概述患者肿瘤特征方面具有高度的一致性。PDO保留了原CRC组织的组织病理学结构（腺体形成、粘蛋白分泌等）、基因组格局和肿瘤间异质性，它们包含来自肿瘤的多数和少数克隆，个体患者的类器官样品通常显示出敏感性的分布。类器官细胞保留了结直肠癌特有的染色体不稳定性和突变谱。
类器官的无限扩张和生物库能力。一旦建立，类器官允许进行大量重复检测并在实验室之间共享。
PDO不仅反映了患者间的异质性，而且在一定程度上保持了患者内的多样性。
由于类器官嵌入细胞外基质（ECM）3D生长，它们经历细胞-基质相互作用，三维环境有助于更多的生理信号传导。
局限性：
对患者肿瘤组织的需求和相关的变异性。建立类器官需要获得新鲜的肿瘤样本（手术切除或活检）。虽然CRC类器官的成功率相对较高（约70-90%的样本可以产生类器官），但某些肿瘤类型可能会失败（例如高度坏死或经过严重预处理的肿瘤可能无法生长）这种对患者组织的依赖意味着类器官的生成是劳动密集型的，并依赖临床协调。
时间长：将CRC类器官扩展到相当大的群体用于药物测试通常需要2-3周，这可能比紧急临床决策所需的缓慢（尽管仍然比建立一个需要数月的PDX快得多）。
成本和技术复杂性。类器官培养需要具有多种生长因子的专用培养基（Wnt、R-spondin、EGF、Noggin等）、通常需要小分子抑制剂来抑制分化——所有这些都使其比标准细胞培养贵得多。
在常规CRC类器官培养中，基质细胞（CAFs）主要缺失，因为条件有利于上皮细胞，通常涉及去除成纤维细胞和免疫细胞的初始组织分离步骤。因此，传统生长的PDOs不包括肿瘤的细胞外基质（超出肿瘤细胞本身分泌的基质）或基质信号。这意味着血管生成、免疫编辑和肿瘤-基质代谢交叉等过程没有表现出来。免疫区也缺失——除非事后明确共培养，否则肿瘤浸润的淋巴细胞、巨噬细胞等不存在。
类器官的无血管性（如3D细胞球）意味着较大的类器官可以形成营养和氧气的梯度，但如果没有血管，它们无法以生理方式模拟药物传递动力学或免疫细胞的运输。
2.体内模型
肠癌小鼠模型
小鼠模型一直是实验性CRC研究的支柱，为解剖肿瘤生物学、测试治疗策略和探索体内肿瘤与宿主的相互作用提供了多功能和可操作的平台。小鼠的遗传可操作性、良好的免疫背景、快速的育种周期，加上众多自交菌株的可用性，使得一系列复制人类疾病不同方面的CRC模型得以开发。这些模型范围从化学诱导的致癌系统到反映人类致癌突变的基因工程小鼠模型（GEMMs），用于免疫肿瘤研究的同基因移植模型，以及保存人类肿瘤异质性的患者来源异种移植（PDXs）。每类小鼠CRC模型都具有独特的优势，但也存在特定的局限性。
斑马鱼模型
斑马鱼由于其胚胎的光学透明性、高繁殖力和遗传可塑性已成为癌症研究中的宝贵模型 。在CRC研究中，斑马鱼主要用于两种方式:肠肿瘤的遗传模型和肿瘤细胞行为的移植模型。在遗传方面，斑马鱼可以被改造成携带类似于人类CRC驱动器的突变。斑马鱼肠道肿瘤的组织病理学（腺体结构，核异型性）被报道与人类腺瘤非常相似，表现出一定程度的形态和分子保真度。由于斑马鱼胚胎和幼体是透明的，研究人员可以实时成像肠道上皮，并以单细胞分辨率可视化发育中肿瘤的细胞增殖、侵袭和血管生成等过程，这在哺乳动物模型中几乎是不可能的，这是斑马鱼的独特优势。第二种方法是斑马鱼异种移植：人类CRC细胞被荧光标记并微注射到幼斑马鱼（通常是2天大的幼虫）中。在这个早期阶段，斑马鱼缺乏一个成熟的适应性免疫系统，因此它们可以耐受人类细胞移植数天。癌细胞嵌入鱼体内，可以实时观察到它们的迁移、增殖和与血管相互作用。这个平台已经被用于高通量药物筛选。最近斑马鱼异种移植研究的关键发现包括阐明转移行为（例如，通过观察它们在鱼体内侵入并形成微转移来识别哪些CRC亚克隆更具侵袭性）以及在小鼠无法达到的规模上在体内测试新的药物组合。
局限性：
斑马鱼是水生外温动物，与人类有重要区别。斑马鱼的体温（～28°C）明显低于人类的体温（～37°C），这就带来了一些限制：在鱼的温度下，异种移植物中的人体细胞增殖较慢，如果没有专门的技术，人类肿瘤在成鱼体内的长期繁殖是不可行的。 斑马鱼的免疫系统，虽然有类似的先天和适应性成分，但比较简单，与哺乳动物不完全相同。
斑马鱼胃肠道解剖结构与人类不同——鱼的肠道有褶皱，但没有像哺乳动物那样真正的隐窝/绒毛。
斑马鱼肿瘤（在遗传模型中）通常需要几个月才能发展，并且在肿瘤变大之前，鱼可能会因其他问题（如水肿或背景感染）而溃败，这使得衰老研究变得复杂。
成像和分析的通量：虽然可以产生许多胚胎，但通过显微镜追踪几十条鱼的个体肿瘤细胞命运是劳动密集型的，并且量化可能具有挑战性。
作为一种动物模型，斑马鱼缺乏人类CRC的临床终点——它们不会发展为可以通过内窥镜监测的结肠息肉或反映人类疾病负担的显性肝转移。
果蝇模型
果蝇是一种无脊椎动物模型。果蝇有一个更简单的消化道，其中的中肠类似于哺乳动物的小肠/结肠，含有不断再生上皮细胞的肠干细胞。这种再生能力和关键信号通路的保护使果蝇肠道成为一个有用的系统来模拟上皮肿瘤的各个方面 。果蝇在CRC研究中的主要用途是进行遗传筛选和通路分析。果蝇容易接受大规模随机突变或RNA干扰筛选，以识别改变肿瘤生长的新基因。使用果蝇肠道肿瘤模型，可以敲除肿瘤细胞中基因组中的每个基因（通过RNAi库），观察肿瘤是否缩小或增长，从而发现新的肿瘤抑制剂或致癌剂。
果蝇允许快速测试基因组合；研究人员可以通过在单个蝇株中依次添加突变（例如，APC丢失，然后Ras激活，然后p53同源丢失）来模拟CRC的逐步进展，以了解每个步骤如何导致恶性肿瘤，产生和分析这种复杂基因型的时间表在苍蝇中是几周，而在小鼠中是几年。
果蝇便于小规模的体内药物测试，通过将化合物与食物混合，可以喂养苍蝇，并且可以评估它们对肠肿瘤的影响。
局限性：
果蝇在进化上与人类相距甚远，CRC的许多方面在果蝇中无法模拟。
果蝇完全缺乏适应性免疫系统。
果蝇的肿瘤微环境也简单得多，苍蝇没有肝脏这样的器官可以转移，它们的体型严重限制了任何类似于转移的研究。
人类CRC中的某些关键基因在苍蝇中并不保守。
果蝇的“结肠”（后肠）不是活跃的增殖部位，大多数肠干细胞位于中肠；因此，模拟结肠腺癌本身是通过更接近小肠背景的中肠肿瘤来实现的。
果蝇的寿命很短（大约几周），这意味着它们无法模拟潜伏期较长的疾病，或者那些需要与饮食和环境相互作用多年的疾病。它们也无法模拟衰老的影响，而衰老是人类结肠癌发病的重要因素。
犬类模型
家犬可以作为CRC的比较模型，特别是考虑到它们与人类在大小、生理和共享环境方面的密切关系。与实验室诱导的模型不同，犬CRC模型通常基于宠物狗中自发发生的肿瘤，使其成为一种自然产生的疾病模型。狗患CRC的发病率相对较低（估计 < 1%的狗自发肠肿瘤），但当它发生时，它与人类CRC显示出明显的相似处。某些品种的狗可能更容易患肠息肉或癌症，而且这些肿瘤通常发生在远端结肠和直肠，就像人类一样。犬类模型在比较肿瘤学领域特别有价值。它们与人类生活在相同的家庭中，暴露于相似的环境风险因素（饮食、污染物），并在几年内自然发展出肿瘤，这意味着犬类癌症捕捉到了实验室模型可能遗漏的多因素致癌性。此外，基于免疫的治疗（如癌症疫苗或检查点抑制剂）理论上可以在狗身上进行评估，因为狗有健全的免疫系统，并与人类有许多免疫学特征。
局限性：
低发病率和可用性是主要的限制。
从伦理和实践上讲，不能通过实验手段在狗身上诱导CRC（给狗注射致癌物是不道德的），因此研究人员依赖自然发生的病例，或者可能依赖具有遗传倾向的狗（如果被识别）。
在实验室意义上，狗的遗传操纵性本质上是不存在的——没有用于CRC研究的转基因狗系，而且我们不能像在老鼠身上那样轻易敲除基因或在狗身上产生诱导性突变。
在研究环境中饲养、喂养和医疗管理狗的成本远远高于养护老鼠或鱼。犬的胃肠解剖结构也有一些差异（例如，狗的结肠相对于体长较短，而且由于肉食性饮食，它们的肠道微生物群也不同）。这些差异可能影响CRC的发展或对治疗的反应，导致狗可能无法完全代替人类。
猪模型
猪因其与人类生理的密切相似性，在模拟人类疾病方面的潜力日益得到认可。在CRC研究中，猪在小啮齿动物模型和人类患者之间提供了中间体，特别是在器官大小、胃肠解剖学和代谢相似性方面。猪的胃肠道有一个与人的结肠具有相似尺寸和功能的螺旋结肠，并且猪可以被训练进行结肠镜检查等程序，这使得它们成为结直肠癌纵向研究的理想对象。猪CRC模型主要有两类：自发/诱导肿瘤和转基因猪。
局限性:
成本和饲养是显著的障碍——养猪需要类似农场的设施或大型动物研究中心，每头猪消耗大量的饲料和空间。
在许多猪模型中，肿瘤发展时间很长，这意味着研究是漫长和劳动密集型的。转基因猪的育种或特定等位基因的敲除效率远低于小鼠，产生的动物数量也很低。
伦理方面：猪是聪明的哺乳动物，它们在侵入性癌症实验中的使用必须有正当理由并严格监督；终点必须尽量减少痛苦，这意味着当肿瘤引起不适（如阻塞或疼痛）时，猪可能需要安乐死，这可能会中断实验。
非人类灵长类动物模型
非人类灵长类动物（NHP）是人类最亲近的亲戚，原则上它们可以作为人类疾病（包括CRC）的高度忠实模型。在实践中，由于伦理、后勤和资金的限制，NHP在癌症研究中的使用极其有限。没有常用的实验NHP模型来诱导CRC；相反，我们对灵长类疾病的了解来自圈养群体中的零星病例和回顾性分析。
3.新兴综合平台
人源化小鼠模型
人源化小鼠模型被设计用于克服传统异种移植中完整的人类免疫系统的缺失。免疫缺陷小鼠与人造血细胞重组，以在体内产生功能性的人体免疫系统。这允许在存在人类T细胞、B细胞和其他免疫成分的情况下，共同移植人类结直肠肿瘤（如患者来源的异种移植物，PDXs）。该设计概述了关键的免疫-癌症相互作用：人类T细胞可以渗透到CRC异种移植物并与肿瘤抗原结合，模拟免疫缺陷小鼠宿主所不具备的免疫监视和检查点调控等过程。
人源化小鼠能够在反映人类免疫学背景下进行肿瘤免疫动力学和治疗测试的机制研究。大多数肿瘤是微卫星稳定（MSS）且免疫原性差。在人源化模型中，可以观察到人类T细胞浸润、细胞因子信号传导和CRC病变中的免疫检查点表达，提供对免疫逃避和免疫编辑的观察。例如，人源化的CRC PDX模型已被用于评估免疫检查点阻断:来自错配修复缺陷（MSI-H）患者的肿瘤对抗PD-1治疗表现出显著的生长抑制，而同一模型中的MSS肿瘤则没有——反映了患者的差异性临床反应。此外，这些模型允许测试采养细胞疗法（例如，针对CRC抗原的CAR-T或TCR-T细胞）和体内双特异性免疫参与者，后者需要人类效应细胞来介导肿瘤杀伤。在分子水平上，人源化小鼠可以揭示哪些肿瘤固有途径是免疫攻击的目标，或者CRC细胞如何在免疫压力下适应（例如上调PD-L1或其他检查点）。人源化模型为评估新型免疫治疗、识别免疫生物标志物和解析结直肠癌的肿瘤-免疫交互作用提供了转化桥梁。
局限性：
人体免疫系统的植入本来就是复杂和昂贵的，用人类HSCs重建小鼠通常需要人类胎儿组织（肝脏/胸腺）或脐带血，移植可能需要数月时间。即使这样，重组后的免疫系统也是不完整的，例如，人类的T细胞和NK细胞已经发育成熟，但其他的组成部分，如淋巴结结构或一整套髓系细胞，可能都不是最理想的。
使用成熟PBMC移植的模型建立更快，但由于异种移植物抗宿主病（GvHD），人类T细胞攻击小鼠组织，往往寿命较短。GvHD可能会严重限制实验窗口在移植后4–5周。
维护这些小鼠既昂贵又劳动密集——专门的住房、防止人类病原体传播的预防措施以及对大量人类细胞的需求使得可扩展性变得困难。
供体免疫细胞和肿瘤之间HLA匹配的差异可能会影响结果，每只小鼠可能以不同的免疫细胞水平重建。这些模型中的基质微环境部分仍然是小鼠的（例如，小鼠细胞因子、成纤维细胞、血管），它们可以以不同的方式与人类细胞交叉反应，并可能混淆某些相互作用。
使用患者来源的免疫细胞和肿瘤在获取足够的患者材料方面提出了伦理和实际问题。由于这些障碍，人源化CRC模型尚未广泛使用-许多研究小组发现由于成本高和技术专业知识要求而无法实现。
微流控芯片肿瘤系统
微流体“肿瘤芯片”系统是一种生物工程平台，能够高精度模拟肿瘤微环境的物理和生化背景。肿瘤芯片技术背后的原理是在受控的体外装置中重现人类肿瘤的关键特征——三维结构、多细胞组成、灌注血管和动态机械力，从而克服静态二维甚至传统三维培养的过度简化。这些芯片通常使用微加工技术制造，以创建小腔室和通道，通过这些通道可以流动培养基（和气体或机械力）。芯片还允许加入其他类型的细胞，如成纤维细胞、免疫细胞或细菌（以模拟肠道微生物群），按生理相关的安排分隔。一些先进的CRC芯片设计集成了多个器官组件——例如，将“结肠肿瘤”腔室连接到“肝脏”腔室——以模拟药物在器官系统的转移扩散或药代动力学分布。
总之，关键设计特征是能够微调生物物理条件（流速、机械拉伸、基质刚度）和时空给药，提供一个实验上可处理但生理学相关的结直肠肿瘤生长模型。
局限性：
技术复杂性:设计、制造和操作微流控设备通常需要在生物实验室中通常找不到的专业工程专业知识。芯片本身可能非常复杂；确保一致的制造（特别是通过软光刻或手工组装创建的）并非易事，这导致设备之间和实验室之间存在差异。芯片设计（尺寸、材料、流量）缺乏标准化使得难以比较不同研究的结果，并减缓了监管机构对这些模型在药物开发中的接受速度。
材料选择——聚二甲基硅氧烷（PDMS）是一种常见的芯片材料，可透气且易于成型，但可能吸收疏水性药物并渗出未固化的低聚物，可能会扭曲药物筛选结果或伤害细胞。最近使用替代聚合物或3D打印树脂的芯片旨在缓解这一问题，但每种新材料都需要进行生物相容性测试。
通量和可扩展性，虽然芯片上的器官设备可以并行化，但它们历来处理的样本比标准的井板检测要少。正在努力创建多井芯片阵列和自动化（例如，与液体处理机接口的自动微流体平台），但并行运行大量芯片可能是资源密集型。
下游分析：由于体积小和需要拆解设备，从芯片中提取细胞或分子用于下游检测（基因组学、蛋白质组学分析）可能很困难。
芯片检测方法（传感器、成像）可能会使设备设计复杂化或需要精密仪器。
生物完整性，尽管芯片能够包含多个组件，但它们仍然简化了系统。
维持芯片上的长期培养，肿瘤可以生长数天到数周，但像长时间的耐药性发展或肿瘤进化这样的过程需要稳定的长期培养，没有污染或设备退化。?
用户错误（例如微流体通道中的气泡、堵塞或泵故障）可能导致实验失败，这表明需要稳健、用户友好的设计。
人工智能
人工智能（AI）已成为模拟和分析结直肠癌的变革性工具，其能力超越了单纯的实验模型所能达到的范畴。引入AI的合理性源于结直肠癌的复杂性：肿瘤表现出高度遗传异质性、非线性信号网络以及多样的治疗反应，由此产生的大量数据集（涵盖多组学、组织病理学到临床记录）超出了人类的分析能力。AI——包括机器学习（ML）和深度学习（DL）技术——能够识别这些数据集内部的隐藏模式和多元关系。在CRC研究中，现代人工智能增强框架通常将数据驱动算法与领域知识相结合。例如，一个框架可以将基因组概况（突变、基因表达）、组织学特征和通路的先验知识作为输入，并输出关于肿瘤行为或治疗反应的预测。
局限性：
数据质量和数量的依赖。强大的AI模型，尤其是深度学习模型，通常需要大量经过良好标注的数据集。在结直肠癌领域，尽管数据正在不断积累（TCGA、临床试验、器官组织生物库等），但许多人工智能研究仍受限于队列规模或数据集之间的批次效应。如果在样本处理或患者统计学方面存在差异，在一个数据集上训练的预测模型可能无法推广到另一个数据集。
过度拟合是一个持续关注的问题——模型可能会无意中学习到训练队列特有的模式，而不是真正的生物信号。这就引出了另一个挑战:可重复性和验证性。绝对有必要在独立的患者群体（或外部器官组织数据集）上验证AI模型，并最终在前瞻性研究中进行验证。然而，这种验证并不总是进行或可行，这意味着一些已发布的模型在一般使用中可能不适用。
许多 AI 模型的解释性（或缺乏解释性）。像深度神经网络这样的复杂算法可以充当“黑盒子”，使人们难以理解为什么会做出某种预测。在生物医学这样的领域，这是有问题的——研究者和临床医生需要信任模型输出并合理化。可解释人工智能（XAI）中的技术，如SHAP值或注意力地图，正被应用于解决这一问题，通过突出显示哪些特征（基因、图像区域）推动了预测过程。尽管如此，如何弥合算法的内部逻辑与人类可理解的生物学之间的鸿沟仍是一项挑战。
AI模型可能在不经意间融入了训练数据中存在的偏见。例如，如果少数族裔群体在数据中的代表性不足，那么该模型对这些群体的适用性可能就会降低——这在CRC的公平应用方面是一个值得关注的问题，因为CRC影响着不同的群体。
与现有工作流程的整合是另一个障碍。在研究环境中，生物学家可能缺乏使用人工智能工具的计算机专业知识，反之，数据科学家可能不完全理解生物学背景，导致模型在产生有用输出方面有所欠缺。在临床领域，实施人工智能（例如用于决策支持）需要改变工作流程并培训临床医生，还必须清除安全和疗效方面的监管障碍。
模拟肿瘤演变或治疗反应是一个动态的时序问题，但大多数可用数据（活检、组学数据）是静态的快照。因此，人工智能框架需要从静态数据中推断时间行为，这在本质上具有难度，并可能限制在预测复发时间或获得性耐药机制等方面的准确性。
因此，虽然人工智能增强框架功能强大，但必须通过严格的验证、可解释性的努力以及与实验见解的整合来克服其局限性。
跨尺度综合模型/混合模型
跨尺度综合模型是混合实验平台，将在不同空间、时间及组织尺度上运作的生物模型系统——从亚细胞信号和基因调控网络到组织结构和系统交互——整合到一个连贯的实验或计算框架中。这些模型通常是通过三维类器官培养、微流控系统（芯片级器官技术）以及基于人工智能的模拟（包括多组学信息驱动的预测建模和由机器学习驱动的优化算法）的协同整合而构建的。在CRC研究中，这种综合系统能够实时跟踪和调制肿瘤进展、免疫-微生物组-肿瘤的相互作用、转移转变和治疗反应，提供一个多维的、患者代表性的实验环境。通过将细胞行为与组织水平的力学和系统输出（如药物代谢、免疫浸润或微生物影响）连接起来，跨尺度模型解决了单尺度平台的固有局限性，特别是在复制人类CRC的异质性、可塑性和进化动力学方面。
局限性：
将类器官与微流控芯片和人工智能分析相结合在技术上是复杂的，并且通常低通量。定制的芯片器官设置需要专门的制造和处理，通过灌注和实时成像在芯片上设置每个患者衍生的类器官可能是劳动密集型的。对这些系统进行高通量药物筛选或大规模患者队列研究仍然很困难（每个芯片可能只能培养少量类器官）。这种复杂性也增加了成本，并需要多学科的专业知识，使得许多实验室难以使用这些平台。
缺乏标准化的器官芯片培养规程，导致结果存在差异。源自患者的器官芯片在大小、细胞组成和生长速度上可能各不相同。当与微流控设备结合使用时，由于芯片设计（沟道几何形状、流量、基质成分）或用户技术的细微差异，结果可能会有所不同。在没有就最佳实践达成共识的情况下，在不同设备和机构之间重现研究结果颇具挑战性。
基于单一数据集或某实验室规程训练的AI模型，可能无法推广到来自稍有不同的平台的资料上，从而影响AI驱动的预测的可重现性。
虽然类器官模仿了肿瘤的许多方面，但它们通常缺乏原生肿瘤微环境的关键成分。标准类器官除非特别添加，否则没有血管、免疫细胞或神经，芯片系统虽然提供了机械提示和液体流动，但仍然可能无法完全概述人体器官水平的相互作用（例如内分泌信号或药物的多器官代谢）。免疫结构在CRC中尤为关键，T细胞、巨噬细胞和其他基质细胞影响肿瘤的进展和治疗反应。没有这些，类器官芯片可能对药物的反应与患者实际肿瘤不同。同样，整合复杂的微生物群组并非易事——在芯片上维持稳定、有代表性的微生物群落与哺乳动物细胞并存的技术挑战，通常只引入一种或少数几种细菌。这些遗漏可能会导致模型尽管有所改进，但在某些方面仍与临床现实不同（例如，类器械芯片可能因肿瘤内在原因准确预测肿瘤的化疗反应，但无法预测体内的免疫介导效应或毒性）。
混合系统产生的数据可能具有高维度和复杂性——延时成像、源自器官组织的多组学数据、微流控传感器读数等。分析和整合这些异质数据集并非易事。AI模型需要大量经过良好标注的训练数据，但考虑到许多器官组织芯片实验的新颖性和定制化特点，数据量往往受到限制。这带来了过拟合或模型偏见的风险。
AI算法可能像“黑盒”一样运作，使得研究人员难以理解模型认为哪些生物特征对于治疗反应至关重要。这种不透明性可能降低对AI引导的规程的信任，并使监管审批复杂化，如果这些模型被用于临床决策的话。最后，在协调湿实验室与计算组件方面存在实际挑战——实验必须被设计成能够产生AI有意义利用的数据，反之，AI的预测需要在实验室中进行反复测试。实现这种反馈循环在操作上颇具挑战性。
总结
CRC建模的格局已经演变成一个多层次的生态系统，其中体内、体外和模拟平台各自发挥着独特作用，但彼此之间的联系日益紧密。由此产生的是一种战略互补的模式:虽然没有单一模型概述了人类CRC发病机制或治疗反应的所有方面，但每个模型都提供了独特的有价值的见解。这种动态交互突显了跨学科协同的必要性。模型不应再局限于单一领域；相反，应采用跨越多个平台的迭代工作流程——例如，利用人工智能来优先安排治疗方案，这些方案先在芯片器官系统中进行测试，然后在拟人化体内模型中得到验证。这些平台的融合使一个递归学习循环成为可能，其中实验室的发现为计算改进提供信息，反之亦然。转化相关性长期以来一直是临床前癌症研究的致命弱点，现在越来越多地通过混合方法来解决。将患者来源的材料整合到类器官和小鼠化身中，以及通过人工智能进行实时数据分析和生物标志物发现，现在使得设想“化身引导的临床试验”成为可能。
随着科学家们进一步完善这些模型，未来的创新不仅应增强模型的逼真度，还应提高互操作性、可扩展性和伦理可及性。联合学习框架、微生理系统标准化和植入自体免疫组件的类器官芯片接口可能会成为这一转化连续体的关键。
综合考虑，未来结直肠癌建模不在于选择“最佳”模型，而在于理解如何战略性地整合模型系统——利用它们的互补优势构建一个连贯、多模式和与患者相关的转化管道。
参考文献
Al-Kabani A, Huda B, Haddad J, Yousuf M, Bhurka F, Ajaz F, Patnaik R, Jannati S, Banerjee Y. Exploring Experimental Models of Colorectal Cancer: A Critical Appraisal from 2D Cell Systems to Organoids, Humanized Mouse Avatars, Organ-on-Chip, CRISPR Engineering, and AI-Driven Platforms-Challenges and Opportunities for Translational Precision Oncology. Cancers (Basel). 2025 Jun 26;17(13):2163. doi: 10.3390/cancers17132163. PMID: 40647462; PMCID: PMC12248563.
