上海
胃癌是严重威胁人民健康的恶性肿瘤之一，尽管治疗手段不断进步，但患者个体差异大、预后不理想，亟需为每位患者精准筛选有效药物。然而，传统二维细胞系缺乏组织的三维结构与异质性，动物模型则受限于种属差异和通量瓶颈，均难以满足个性化药物筛选的需求。类器官技术的出现为解决这一困境提供了全新平台。患者来源的类器官（ PDO ）能忠实保留原发肿瘤的基因组特征与异质性药物响应，是疾病建模和药敏评估的理想模型。但 当前类 器官药物筛选仍依赖 细胞活力检测等 终点法，灵敏度低、耗时长且具有破坏性，难以捕捉药物作用的早期细微变化。
近日，中国科学技术大学近代力学系张青川教授和吴尚犬教授 团队在Advanced Science杂志上发表了题为Deciphering Anti-Cancer Drug Efficacy Through Nanomechanical Vibrations inLiving Gastric Cancer Organoids的研究论文。该研究开发了一个整合患者来源胃癌类器官、原子力显微镜（ AFM ）纳米机械振动检测、深度学习和类器官力学模型的药物疗效评估平台。
研究团队发现，活体类器官存在 一种 “ 内在的纳米级 机械 振动 ” 。这种振动的幅度和频谱特征对细胞骨架 和细胞间连接强度， 类器官生长发育 以及 细胞代谢状态高度敏感。通过原子力显微镜（ AFM ）无损检测类器官的纳米 机械 振动信号，并结合一维卷积神经网络（ 1D-CNN ）进行深度学习分析，研究团队实现了仅用 0.1 秒振动数据、 97% 分类准确率的高精度药物响应识别。
令人振奋的是，该平台能够在皮摩尔（ pM ）浓度 抗癌药物 紫杉 醇 处理下， 在形态变化和凋亡信号出现之前 ，就 检测到类器官 纳米机械振动的显著改变。这一 “ 时间窗口 ” 优势，使其灵 敏度远超传统的终点法检测。此外，研究团队构建的类器官力学模型还成功预测了药物诱导的振动幅度和频谱变化。
该研究将纳米机械振动检测与患者来源的 3D 类器官模型深度结合，建立了基于动态生物物理分析的药物评估新范式。这一平台兼具 高灵敏度、无损、高效 的特点，为 基于类 器官的个性化药物筛选和精准治疗提供了全新的技术路径。
中国科学技术大学博士后张婷与博士研究生陈秋博为该论文的共同第一作者，中国科学技术大学近代力学系张青川教授和吴尚 犬教授 为共同通讯作者。中国科学技术大学博士后兰世海、博士研究生刘帅宇，北京中医药大学第三附属医院夏妍医师，中国科学技术大学附属第一医院姚寒晖主任医师、朱亮副主任医师、张亚陆医师，以及安徽医科大学刘永嫚教授等为本文的完成提供了重要支持与帮助。
论文链接：https://doi.org/10.1002/advs.202507878
制版人：十一
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