标题：Organoid technology in cancer research

期刊：Molecular Biomedicine( IF10.1，中科院2区)

DOI：10.1186/s43556-026-00505-5

发表时间：2026年6月30日

研究背景

传统肿瘤研究中，超过90%的、临床前有效的抗肿瘤药物在临床试验中失败。现有综述多局限于特定肿瘤或类器官培养方案的介绍，缺乏从基础机制到临床验证的全景式评估，尤其欠缺与免疫共培养、人工智能等前沿方向的深度整合。

关键发现

本综述系统梳理了肿瘤类器官技术十五余年来的跨越式发展，全面展示了类器官技术从基础培养方法发展为贯穿癌症研究从基因突变到临床用药的核心平台，其与多组学、工程化和人工智能的深度融合，正推动肿瘤学进入“功能性精准医学”新时代。

高度模拟患者肿瘤的基因组与病理异质性：肿瘤类器官，尤其是患者来源的肿瘤类器官，可在体外长期稳定扩增，并保留原始肿瘤超过90%的基因组突变图谱、拷贝数变异及亚克隆结构，且腺管形成、分化等级等组织病理形态与原发灶高度一致；

揭示癌变演进、转移及耐药动态机制：通过基因编辑+类器官技术，逐步引入致癌驱动突变基因，如APC、KRAS、TP53、SMAD4，并验证了结直肠癌类器官模型，且成功推广至胰腺、胃、肺等肿瘤。同时，类器官与癌症相关成纤维细胞及内皮细胞的共培养体系，有效解构了上皮-间质转化、侵袭性生长及器官特异性转移定植的微环境调控网络；

实现精准药敏测试：大规模类器官生物库可实现高通量药物筛选，多项临床试验证实，肿瘤类器官的离体药物反应与患者临床疗效具有高度的正负向预测一致性，尤其是高阴性预测值可有效筛除无效药物。通过长期药物压力筛选建立的等基因耐药类器官，也成功鉴定了EGFR C797S突变、YAP活化及细胞外基质重塑等临床获得性耐药新机制；

开拓免疫治疗与早期诊断新维度：类器官-自体免疫细胞共培养平台，可评估患者特异性的免疫检查点抑制剂，如PD-1/PD-L1等的反应，预测准确性超过85%，显著优于传统静态生物标志物PD-L1表达、肿瘤突变负荷等。同时，从腹水、尿液、痰液、胰液及脑脊液等样本中培养出类器官，可有效区分癌前病变与浸润癌，并实现对微小残留病（MRD）的功能性检测。

研究意义

· 系统整合了肿瘤类器官的基础原理、标准化方法学和多元化临床场景，并展望了与基因编辑技术、单细胞多组学、空间转录组、生物工程及人工智能整合的未来方向。