突破！新型3D打印“人工肿瘤”！ACS Nano：开发出模拟人体组织的三维打印肿瘤模型，助推外科成像研究

来源：100医药网 2025-07-01 11:08

Srivastava团队的模型为NIR-I/II纳米探针的评估提供了一个更接近真实手术场景的平台。通过模拟肿瘤微环境中的多种因素，这些模型能更准确地预测纳米探针在临床应用中的表现。

荧光引导手术（FIGS）虽能提供高分辨率图像和实时反馈，但因光在生物组织中穿透浅、自荧光干扰等问题，临床应用受限。而近红外区（NIR-I，700 900 nm；NIR-II，950 1700 nm）因其更深的组织穿透和更好的信噪比受到关注，但生物屏障和手术条件下光学性能不佳阻碍了其临床转化。现有的小鼠模型无法复制手术中复杂的光学场景，传统组织模拟模型在评估NIR-I/II成像系统时也存在不足。

得克萨斯理工大学的Indrajit Srivastava团队开发出一种新型3D肿瘤模拟模型（Tumor-Mimicking Phantom Models，TMPs），为这一难题提供了创新解决方案。这些模型能更准确地模拟肿瘤微环境，为NIR-I/II纳米探针的临床相关评估提供重要工具。本文详细介绍了该新型3D肿瘤模拟模型的开发、应用及潜力，以及在实验中取得的显著成果。

与传统模型不同，这些3D肿瘤模拟模型集成了可调的肿瘤细胞密度、体内类似纳米颗粒浓度、生物相关因子（如pH值、酶）、光吸收组分（如血红蛋白）和光散射组分（如脂肪乳）。通过3D打印技术，研究人员能以高通量平台在接近真实的条件下筛选纳米探针，从而更有效地评估NIR-I/II纳米探针的性能。

实验中，研究人员在模型中添加了不同密度的肿瘤细胞（每毫升从1000到100000个细胞）和不同浓度的纳米颗粒（5 20微克/毫升），并纳入了pH值、酶等生物相关组分。这些纳米探针在模型中的表现与在小鼠模型中的表现相当，但模型能更好地模拟人类肿瘤的复杂环境。

关键实验及成果

1. 模型设计与优化：研究人员选择了琼脂糖和明胶作为基础矩阵材料，并添加了脂肪乳和血红蛋白以模拟组织的散射和吸收特性。实验表明，明胶作为基础矩阵材料时，模型的结构完整性更佳，能更好地模拟肿瘤的光学特性。

2. 3D打印技术的应用：利用3D打印技术，研究人员成功创建了具有复杂几何形状的模型，这些模型能更真实地反映肿瘤在人体内的生长情况。3D打印的模型在光学特性上与传统模具制造的模型相当，且能实现更复杂的肿瘤形态。

3. 光稳定性和抗光漂白测试：与FDA批准的靛青绿（ICG）相比，新型NIR-I/II纳米探针在模型中显示出更好的光稳定性，即使在连续4小时的激光照射下，信号强度也未出现显著下降。

4. 肿瘤微环境因素的影响：研究人员通过调节模型的pH值、氧含量和谷胱甘肽浓度，评估了模型对肿瘤微环境变化的响应。结果显示，模型在模拟肿瘤微环境时具有良好的动态响应能力。

5. 定量成像与多路复用成像：通过调整纳米颗粒的浓度，研究人员在模型中实现了荧光信号强度与纳米颗粒浓度之间的线性关系，这为定量成像提供了基础。此外，模型还成功支持了多路复用成像，通过同时使用两种不同发射波长的纳米探针，研究人员能够在单一激发波长下实现两种不同信号的同时检测。

6. 组织穿透力评估：使用猪脂肪、肌肉和皮肤组织进行的实验表明，新型NIR-I/II纳米探针在深层组织中仍能保持较强的荧光信号，显示出比现有NIR-I探针更好的组织穿透力。

7. 瘤边界描绘实验：研究人员将模型嵌入猪肺组织中，模拟手术场景，以评估纳米探针在描绘肿瘤边界方面的有效性。结果显示，新型NIR-I/II纳米探针在区分肿瘤与健康组织方面表现出色，尤其是在使用NIR-II窗口时，由于背景自荧光信号的减少，肿瘤边界描绘更为清晰。

8. 与体内肿瘤模型的比较：研究人员比较了TMPs与体内和体外肿瘤模型的光学特性，发现TMPs能够准确复制体内肿瘤的光学行为，尤其是在模拟小鼠皮下肿瘤时，TMPs的荧光信号与体内肿瘤的信号几乎无差别。

临床转化潜力与未来展望

Srivastava团队的模型为NIR-I/II纳米探针的评估提供了一个更接近真实手术场景的平台。通过模拟肿瘤微环境中的多种因素，这些模型能更准确地预测纳米探针在临床应用中的表现。这不仅有助于加速新型纳米探针的开发，还能减少对动物模型的依赖，降低研发成本。未来，随着模型的进一步优化，如提高肿瘤细胞在模型中的存活时间、寻找更稳定的粘合剂等，这些3D肿瘤模拟模型有望在临床试验中发挥更大的作用，为癌症手术导航带来革命性的变化。

尽管该技术距离广泛应用还需要更多研究来验证和优化，但其潜力巨大。它有望提高癌症手术的精度，减少术后复发的可能性。未来，Srivastava计划在2025年10月的生物医学工程学会全国会议上展示这一成果，并希望与更多团队合作，共同推动这一技术的发展。随着研究的深入，我们期待这种创新模型能在癌症治疗领域带来新的突破。（100yiyao.com）

参考文献：

Asma Harun et al, , ACS Nano (2025). DOI: 10.1021/acsnano.5c01919.

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