LDHA

OTC2025论坛深度聚焦类器官与疾病建模、新药发现/研发、3D细胞培养、类器官培养及质控。展位咨询请联系：王晨 180 1628 8769。肿瘤芯片(ToC)是研究肿瘤生理学和评估抗癌药物疗效和毒性的有用平台。然而，生物医学界对ToC的获取还远未普及，同时，微流体装置的制造工艺依然很麻烦。3D打印可以大大简化设计和测试新微流体装置的周期。基于此，来自墨西哥蒙特雷理工学院的Mario Moisés Álvarez团队在《Biofabrication》期刊发表了题为“A 3D-printed tumor-on-chip: user-friendly platform for the culture of breast cancer spheroids and the evaluation of anti-cancer drugs”的文章。该研究专注于ToC应用，特别是同型(MCF7)和异型(MCF7/BJ)球体的培养，以及作为研究抗癌药物测试平台。该研究中，3D打印的芯片将为药物开发提供一个强大而可靠的平台。1.ToC系统介绍微流体装置采用光聚合半透明树脂打印而成，并改装了PMMA盖子，以实现可视化。芯片由三个主要隔室组成：一个中央室和两个侧通道。中央室用于容纳水凝胶。在本研究中，使用具有中等程度甲基丙烯酰改性的5% GelMA培养MCF7和MCF7/BJ球体。左、右隔室是流体通道，通过液体流提供细胞培养基。每个通道的侧面通过内置的六边形网格状网状结构向中央隔室开放。网格的设计旨在保留放置在中央室中的水凝胶，并允许液体从侧通道渗透。值得注意的是，可以通过改变每个入口的流速来调整中央室内的压力分布。图1. 3D打印芯片的设计、制造和组装2.打印树脂细胞相容性评估使用非常规材料进行细胞培养时，细胞相容性是一个明显的问题。为此，使用树脂打印了一个96孔板，并进行活/死和乳酸脱氢酶(LDH)活性测定。在实验中，两种基质的接种密度一致。然而，培养24小时后，传统聚苯乙烯培养表面上的 MCF7细胞密度似乎更高。假设树脂上较低的初始细胞粘附性可能导致了这种细胞密度差异。重要的是，没有观察到在常规细胞培养板或3D打印板中MCF7细胞在细胞活力方面的性能有任何显著差异。培养24小时后，大量细胞仍然活着并成功附着在96孔板的PS和树脂表面上。此外，LDH结果显示，在两种表面生长的培养物上清液中观察到了统计学上相似的LDH活性。这些实验表明，打印树脂适用于MCF7细胞培养实验。在评估打印表面是否适用于细胞培养时，评估其对蛋白质或药物吸附的敏感性很重要。实验结果表明，在暴露于阿霉素溶液24小时后，阿霉素确实被吸收到3D打印树脂表面。然而，与PDMS相比，阿霉素在打印树脂表面的吸收率明显较低。图2. 打印树脂的细胞相容性3.在芯片上培养乳腺癌衍生的球体将直径范围为650±72 μm的同型(MCF7)和异型(MCF7/BJ)球体与100 μL 5% GelMA混合并放入装置的中央腔中进行交联。封装后，连续明场图像分析表明MCF7和MCF7/BJ球体的侵袭指数都以类似的方式随时间增加。然而，到第9天MCF7球体的侵袭指数高于MCF7/BJ球体。使用异型球体的芯片实验表明，成纤维细胞和癌细胞都表现出迁移行为。同时，该工作还研究了VEGF-A(癌组织的关键标志物）的存在情况。免疫染色结果显示，在第1天和第10天，两种球体中均存在VEGF-A，而且异型球体中的VEGF-A量高于同型球体。qPCR实验表明第1天两种培养物之间的VEGF-A表达水平没有统计学差异。第10天异型球体中VEGF-A的表达水平明显高于同型球体。通过进一步的实验结果表明，两种球体中VEGF-A基因表达均由于高缺氧水平而上调。图3. 在微流体系统中培养乳腺癌衍生的球体评价4.抗癌药物测试本研究将溶解氧加入培养基可延长芯片上异型球体培养的实验时间。为了进行药物测试，首先在连续培养基灌注下连续培养异型球体5天。然后，灌注阿霉素 (17.10 μM) 96小时。实验结果表明，在没有阿霉素的情况下，经过前5天的连续灌注后，球体正有效消耗葡萄糖，因此具有代谢活性。在第5天，治疗组开始使用阿霉素治疗，经阿霉素处理的芯片中测得的出口葡萄糖浓度几乎保持恒定，该浓度与培养基的浓度相似。这表明经阿霉素处理的癌症球体消耗的葡萄糖可以忽略不计。96小时后的LIVE/DEAD分析显示在用阿霉素处理的球体中观察到的红色区域比在未处理的球体中观察到的红色区域(死细胞)大得多。LDH活性实验表明，经阿霉素处理的芯片中LDH活性显著升高。这些结果也表明阿霉素治疗严重损害了癌性球体的活力和葡萄糖摄取。其次，研究者还通过测量裂解的caspase-3和-8水平来评估细胞死亡。免疫染色图像显示，用阿霉素处理的球体的caspase水平高于未处理的对照球体，而且经处理的球体中 caspase-8的水平高于caspase-3，这与之前的报告一致。图4. 抗癌药物芯片评估5.总结该研究设计了一种用于ToC应用的3D打印芯片。该芯片的目的是重现一个癌变环境，这种微流体装置的制造和设置非常简单，这大大增强了ToC的实用性。预计这种用户友好的微流体装置可用于广泛的实验应用，包括癌症研究和抗癌药物筛选。文章来源：光谱与液芯器械医工交叉团队END免责声明：本文仅作知识交流与分享及科普目的，不涉及商业宣传，不作为相关医疗指导或用药建议。文章如有侵权请联系删除。OTC2025论坛深度聚焦类器官与疾病建模、新药发现/研发、3D细胞培养、类器官培养及质控。展位咨询请联系：王晨 180 1628 8769。戳“阅读原文”立即领取OTC2025免费参会名额!

引言癌症治疗迎来新曙光，CAR-T疗法曾让无数血液肿瘤患者重获新生。这项通过改造患者自身免疫细胞来精准打击癌细胞的技术，一度被誉为“癌症治疗的未来”。然而，如同所有医学突破一样，CAR-T疗法也面临着挑战。并非所有患者都能幸运地从中获益，治疗失败的阴影依然笼罩着一部分家庭。面对复发或难治性非霍奇金淋巴瘤（NHL），临床医生和患者都迫切需要更精准的预测工具，以便在治疗前就能预判疗效，为患者选择最合适的方案，避免不必要的痛苦和经济负担。4月1日一项发表在《Nature Medicine》上的重磅研究“An inflammatory biomarker signature of response to CAR-T cell therapy in non-Hodgkin lymphoma”，为我们带来了全新的希望。研究人员创新性地构建了一个名为“InflaMix”（炎症混合模型）的预测模型，它就像一位经验丰富的“预言家”，仅凭患者在CAR-T治疗前的14项关键指标，就能初步洞察治疗的成败。这项研究发现了一个令人震惊的关联：高炎症水平竟然预示着CAR-T疗法近三倍的复发或死亡风险！这究竟是如何实现的？为何治疗前的炎症状态如此重要？这项突破性的发现又将如何改写未来的癌症治疗策略？更令人振奋的是，这项“InflaMix”模型并非纸上谈兵，它在来自不同医疗中心的多个患者群体中都得到了有效的验证，展现出强大的预测能力。即使在一些临床数据不完整的情况下，这个模型依然能够保持相当的准确性。这意味着，未来的临床医生或许能够借助这个简单易行的工具，更早地识别出那些可能治疗效果不佳的患者，从而为他们提供更个体化、更优化的治疗方案。这项研究的意义远不止于此，它也为我们深入理解CAR-T疗法的作用机制以及肿瘤微环境的复杂性提供了新的视角。揭秘“InflaMix”：14项关键指标构建炎症预测模型该研究创新性地提出了一个名为“InflaMix”（INFLAmmation MIXture Model，炎症混合模型）的无监督定量模型。该模型巧妙地整合了患者在接受CAR-T细胞输注前（pre-CAR-T infusion）采集的14项关键实验室指标和细胞因子检测数据，旨在全面、深入地评估患者在治疗前的炎症状态以及终末器官的功能状况。研究团队的初衷是希望能够通过这个精心构建的模型，精准地捕捉到与CAR-T治疗失败风险息息相关的“炎症信号”，从而在治疗前就为患者的预后提供有价值的参考。基于14项输注前实验室指标的InflaMix高斯混合模型能够识别出一种与高肿瘤负荷以及不良临床结局（包括较低的CR率、更差的PFS和OS）相关的炎症特征（炎症型聚类）（Credit: Nature Medicine）相关性分析 (图a): 展示了模型推导队列（n=149）中，经过中心化和标准化处理的14项CAR-T输注前实验室指标和细胞因子之间的皮尔逊相关性。结果显示，一些炎症指标（如CRP、铁蛋白、IL-6、LDH）之间存在正相关，并与白蛋白（albumin）和血红蛋白（Hgb）呈负相关。这表明这些指标在一定程度上提供了冗余但也包含独特的信息。聚类特征 (图b, c): 图b的热图显示了通过InflaMix模型划分出的两个聚类（炎症型 vs 非炎症型）中，各项实验室指标的中位数水平。炎症型聚类（n=39）的患者表现出更高的炎症标志物（如IL-6、CRP、LDH、铁蛋白、TNFα、D-dimer、AST、ALP）水平和更低的白蛋白、血红蛋白水平。图c使用UMAP降维可视化展示了这两个聚类在低维空间中的分布，显示模型能较好地区分这两组患者。点的不同大小代表了患者被分配到该聚类的概率。肿瘤负荷关联 (图d-f): 比较了两个聚类之间的肿瘤负荷指标。结果显示，炎症型聚类的患者具有显著更高的LDH水平 (图d)、代谢肿瘤体积 (MTV, 图e) 和最大标准化摄取值 (SUVmax, 图f)，表明该炎症特征与更高的肿瘤负荷相关 (P < 0.001)。特征重要性 (图g): 通过随机森林模型分析了各项实验室指标在预测聚类分配中的重要性。IL-6、CRP、LDH、铁蛋白、D-dimer、AST、ALP等指标对于区分炎症型和非炎症型聚类最为重要。临床结局关联 (图h-l): 毒性反应 (图h, i): 在调整了年龄、原发难治性疾病、共刺激域和LDH升高等因素后，两个聚类在2-4级细胞因子释放综合征 (CRS, 图h) 和免疫效应细胞相关神经毒性综合征 (ICANS, 图i) 的发生率上没有显著差异 (P = 0.2)。治疗反应 (图j): 炎症型聚类的患者在第100天达到完全缓解 (CR) 的比例显著更低 (调整后的比值比OR for no CR = 4.76, P < 0.001)。生存结局 (图k, l): Kaplan-Meier生存曲线显示，炎症型聚类的患者具有显著更差的无进展生存期 (PFS, 图k, 调整后的风险比HR = 2.98, P < 0.001) 和总生存期 (OS, 图l, 调整后的HR = 2.90, P < 0.001)。炎症风暴前的宁静？治疗前炎症水平如何“剧透”CAR-T疗效研究团队首先对来自美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center，MSK）的149名接受CAR-T治疗的复发难治性非霍奇金淋巴瘤患者的临床数据进行了细致的分析。通过对这些患者的治疗结果与他们在治疗前的各项实验室检测数据进行深入挖掘，研究人员观察到一个令人警醒的现象：那些在CAR-T治疗前就表现出较高炎症特征的患者，其治疗失败的风险也显著增加。更具体地说，研究结果通过严谨的统计分析揭示，与那些炎症特征较低的患者相比，高炎症特征患者在接受CAR-T治疗后，其疾病进展或死亡的风险竟然惊人地升高了2.98倍（风险比，hazard ratio，HR=2.98；95% CI：1.60-4.91；P<0.001）！这个具有高度统计学意义的结果，如同一个清晰的“预警信号”，强有力地提示我们，在CAR-T治疗的起跑线上，患者体内的炎症水平可能已经悄然地“剧透”了治疗的结局。这就像在暴风雨来临前，空气中往往会弥漫着一种特殊的压抑感，预示着即将到来的剧烈变化。铁证如山：高炎症特征患者的CAR-T疗法失败风险显著升高为了进一步增强这项研究发现的可信度和说服力，研究团队并没有满足于在单个中心的数据上得出的结论。他们又积极地联系了其他三个独立的医疗中心，并纳入了来自这些中心的共计688名接受CAR-T治疗的非霍奇金淋巴瘤患者的临床数据进行验证。这些患者来自不同的地域，接受了不同的CAR-T产品和治疗方案，这为评估InflaMix模型的普适性提供了宝贵的机会。令人振奋的是，在这些独立的验证队列中，InflaMix模型依然展现出了卓越的预测能力，能够持续且稳定地识别出那些具有更高疾病复发和死亡风险的患者。这一结果无疑为InflaMix模型的临床应用前景注入了强大的信心。跨越地域与方案：多中心数据验证InflaMix模型的强大预测能力更令人惊喜的是，研究团队还发现，InflaMix模型所提供的预后预测信息，甚至能够超越一些目前临床上已经广泛使用的预后标志物，例如肿瘤负荷（tumor burden）。肿瘤负荷通常被认为是影响CAR-T疗效的重要因素，肿瘤体积越大，治疗难度往往也越高。然而，InflaMix模型能够在此基础上提供额外的预测价值，这表明炎症状态可能在CAR-T疗效中扮演着比我们认识到的更为关键的角色。这就像在评估一场足球比赛的胜负时，不仅要看双方球队的实力对比，还要考虑比赛当天的天气、球员的状态等多种因素。InflaMix模型正是这样一种能够提供更全面评估的工具。超越传统认知：InflaMix模型在预测CAR-T疗效方面展现独特优势此外，研究人员还充分考虑到了临床实践中数据缺失的常见情况。在真实的医疗环境中，由于各种原因，患者的某些实验室检测结果可能会出现缺失。为了评估InflaMix模型在实际应用中的可行性，研究团队特意进行了一项重要的分析，即在仅使用六项最容易获得的常规实验室指标的情况下，评估模型的预测性能是否会受到显著影响。研究结果令人鼓舞，即使在数据不完全的情况下，InflaMix模型依然能够保持其良好的预测准确性。虽然研究摘要并未明确指出这六项关键指标具体是哪些，但我们可以推测它们很可能是临床上最常用、最容易获得的血液学和生化学指标。这一发现极大地提升了InflaMix模型在临床实践中的应用潜力，因为它意味着即使在一些医疗资源相对有限的地区或机构，医生也可以利用相对简单且易于获得的检测指标，对患者的CAR-T疗法预后进行初步的评估和风险分层。InflaMix模型如何引领CAR-T疗法走向个体化治疗新时代综上所述，这项关于InflaMix模型的研究成果，无疑为我们更深入地理解CAR-T疗法在非霍奇金淋巴瘤中的疗效预测打开了一扇新的大门。它不仅清晰地揭示了患者在接受CAR-T治疗前的炎症水平与治疗结果之间存在着密切的关联，更重要的是，它为临床医生提供了一个客观、量化的预测工具，有望在未来的临床实践中发挥至关重要的作用。通过InflaMix模型，医生可以更精准地识别出那些在治疗前就具有较高失败风险的患者，从而能够更加审慎地制定个体化的治疗策略，例如考虑在CAR-T治疗前采取积极的干预措施以降低患者的炎症水平，或者在治疗后实施更加严密的监测和随访，以便及时发现并处理可能出现的复发。此外，这项研究也为未来的科学研究指明了新的方向，例如，我们可以进一步探索导致患者在CAR-T治疗前出现高炎症状态的具体机制，以及如何通过精准调控患者的免疫系统来更有效地提升CAR-T疗法的疗效。随着未来更多研究的开展和InflaMix模型的进一步优化和验证，我们终将能够为更多的非霍奇金淋巴瘤患者提供更加精准、更加有效的CAR-T治疗方案，最终战胜癌症，迎接更加美好的明天。参考文献Raj, S.S., Fei, T., Fried, S. et al. An inflammatory biomarker signature of response to CAR-T cell therapy in non-Hodgkin lymphoma. Nat Med (2025). https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1038/s41591-025-03532-x责编|探索君排版|探索君转载请注明来源于【生物探索】声明：本文仅用于分享，不代表平台立场，如涉及版权等问题，请尽快联系我们，我们第一时间更正，谢谢！End往期精选围观Nature | 靶向线粒体VDAC2：破解实体瘤免疫治疗抵抗的"死亡密钥"热文Nature Medicine | 多囊女性子宫内膜藏着什么秘密？——全球首份单细胞图谱揭示治疗新方向热文Nature | 颠覆百年认知！肝脏"纤维化元凶"竟是代谢再生总指挥热文Science | 心脏发育暗藏的"生物光缆"如何颠覆医学认知？热文Nature | 线粒体的"能量之门"被破解：研究人员首次看清代谢引擎的分子开关

1 引言 在免疫系统的精密网络中，B细胞不仅是抗体工厂，更是代谢动态调控的"传感器"。作为适应性免疫的关键组成部分，B细胞可以产生广泛的抗体，并分泌促炎细胞因子，以帮助清除外来抗原和癌症细胞。还发现B细胞通过细胞-细胞接触机制和抗炎细胞因子（如IL-10、IL-35和TGF-β）的产生来抑制不受控制的炎症反应，从而有助于免疫调节。因此，更全面地了解B细胞免疫代谢、发病机制和疾病进展之间的关系，有助于在自身免疫和癌症中重新平衡B细胞功能，为癌症和自身免疫治疗提供新的治疗策略。 2 B细胞发育和活化的代谢特征 1.发育与成熟：骨髓到外周的能量适配 B细胞在骨髓发育阶段依赖氧化磷酸化（OXPHOS）维持静息状态，进入外周组织后代谢逐渐活跃。微环境信号（如BAFF、IL-21）通过PI3K-AKT-mTOR轴驱动葡萄糖摄取，增加糖酵解速率，支持增殖与抗体类别转换。值得注意的是，线粒体膜蛋白CD36在此阶段通过调控脂肪酸氧化（FAO）影响B细胞成熟效率，敲除小鼠中CD36缺陷引发细胞能量衰竭及抗体应答下降。 2.活化与分化：两套能量系统的博弈 静息B细胞受抗原刺激后，代谢表型迅速切换为“Warburg效应”——即便存在充足氧气，仍优先通过糖酵解快速供能，同时促进核苷酸、脂质合成以满足克隆扩增需求。分化形成长寿命浆细胞时，代谢路径转向谷氨酰胺分解和OXPHOS，维持高强度抗体分泌。这一动态平衡中，mTORC1/2复合物及HIF-1α是核心调控节点。 3 B细胞在肿瘤微环境中的代谢 B细胞在肿瘤免疫中的作用呈现矛盾性： 抗肿瘤机制：通过TLS结构生成高亲和力抗体驱动ADCC/ADCP，提呈抗原激活CD8+T细胞，释放IFN-γ直接杀伤肿瘤。多项临床研究显示，50%的癌症类型（如黑色素瘤）中B细胞浸润与良好预后正相关。 促肿瘤机制：Breg细胞分泌IL-10、TGF-β抑制CTL功能，产生免疫复合物激活慢性炎症及促血管生成。胃癌中Breg细胞富集与生存率下降显著关联，靶向腺苷代谢或抑制IL-10信号可逆转免疫抑制。 4 B细胞在自身免疫疾病中的代谢 免疫代谢的研究越来越强调B细胞代谢在导致自身免疫性疾病的致病事件中的关键作用。在系统性红斑狼疮（SLE）中，B细胞暴露于异常高水平的BAFF，导致ERK1/2通路持续激活，糖酵解速率激增，突破自身耐受阈值。狼疮模型小鼠的自身反应性B细胞显示mTORC1过度活化，同时糖酵解与线粒体呼吸速率均显著升高。临床样本中，具有高代谢特征的年龄相关B细胞（ABCs）浸润病变组织，其MHC-II分子及共刺激分子高表达，异常增强的抗原呈递能力进一步放大T细胞介导的炎症风暴。 5 B细胞代谢调节的潜在治疗策略 1. 精准代谢抑制 mTORC1抑制剂：雷帕霉素类似物可逆转pSS患者B细胞的糖代谢亢进，降低抗SSA/Ro60抗体滴度达60%； Glut1拮抗剂：BAY-876等小分子通过竞争性抑制葡萄糖转运，在类风湿性关节炎模型中有效减少浆细胞分化； LDHA抑制剂：靶向糖酵解终产物乳酸生成，可打破B细胞-T细胞的促炎代谢环路； 2. 代谢重编程增强治疗 谷氨酰胺补充：通过mTOR/GSK3β通路促进调节性B10细胞扩增，在实验性自身免疫性脑脊髓炎（EAE）中显示治疗潜力 AMPK激动剂：二甲双胍可增强B细胞线粒体自噬，清除受损细胞器以维持代谢稳态 3. 联合治疗新范式 抗CD20单抗（如利妥昔单抗）联合代谢调节剂，可协同清除病理B细胞亚群并阻断代谢补偿通路。在弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）中，这种策略使复发率降低34%。的炎症风暴。 6 结语B细胞免疫代谢研究正在改写疾病治疗范式——从"细胞清除"转向"代谢重塑"。对代谢网络的精准调控，不仅为自身免疫疾病和肿瘤免疫治疗提供新靶点，更将推动个体化医疗时代的到来。