Nature Methods：解锁类器官“数字孪生”!高速、精准的3D分析新范式

能否拥有一个微缩版的器官，让细胞在其中像真实组织一样相互交流、构建复杂的三维结构，并让我们随时 深入 其中，以极高的精度观察和量化每一个细胞的形态、位置，甚至它们组成的 社区 结构？这就是类器官（Organoids）的魅力所在 它们是体外培养的3D细胞团，能够模拟真实器官的功能单元，为研究生命奥秘、探索疾病和开发药物提供了无与伦比的平台。

然而，正当类器官研究如火如荼之际，一个巨大的 瓶颈 也摆在眼前：如何才能高效、准确地分析这些复杂3D结构中细胞的形态变化和空间排列（topology）？传统的二维（2D）分析显然不足，而现有的3D分析方法往往速度慢、门槛高，依赖繁琐的染色和强大的计算资源，难以应对大规模筛选或深入捕捉细胞在3D环境中的细微变化。迫切需要一种 火眼金睛 般的工具，能以前所未有的速度和深度，将活生生的类器官转化为可量化分析的 数字孪生 （digital twin），从而揭示隐藏在三维空间中的细胞行为秘密。

5月14日《Nature Methods》的研究报道 Digitalized organoids: integrated pipeline for high-speed 3D analysis of organoid structures using multilevel segmentation and cellular topology ，正是为解决这一 痛点 量身打造的！研究人员构建了一套创新性的集成化管线（integrated pipeline）和配套的软件3DCellScope，利用人工智能（AI）和图像分析技术，实现了对类器官结构的高速3D分析。这套系统不仅能分割细胞核（nuclei）、细胞（cells）和整个类器官（organoid）这三个层级，更能提取丰富的形态学和拓扑学描述符（descriptors），量化细胞在三维空间中的 站位 和 邻里关系 。从经典应激（osmotic stress）下细胞形态的改变，到不同微环境如何塑造细胞 社区 模式，再到在模拟微重力（microgravity）这样的极端条件下发现细胞形态的微妙响应 这项工作展示了这套 数字化类器官 方法的强大能力和广泛潜力，为我们开启了以前所未有的视角探索复杂3D细胞世界的大门。