CN117625541A - 一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法 - Google Patents
一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117625541A CN117625541A CN202410112018.4A CN202410112018A CN117625541A CN 117625541 A CN117625541 A CN 117625541A CN 202410112018 A CN202410112018 A CN 202410112018A CN 117625541 A CN117625541 A CN 117625541A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cell
- brain glioma
- organoid
- cells
- dimensional
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 210000002220 organoid Anatomy 0.000 title claims abstract description 147
- 201000007983 brain glioma Diseases 0.000 title claims abstract description 135
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 129
- 239000003814 drug Substances 0.000 title claims abstract description 92
- 229940079593 drug Drugs 0.000 title claims abstract description 83
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 title claims abstract description 44
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 71
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 71
- ZKHQWZAMYRWXGA-UHFFFAOYSA-N Adenosine triphosphate Natural products C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1C1OC(COP(O)(=O)OP(O)(=O)OP(O)(O)=O)C(O)C1O ZKHQWZAMYRWXGA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 48
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 42
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims abstract description 21
- 230000010261 cell growth Effects 0.000 claims abstract description 18
- CTCBPRXHVPZNHB-VQFZJOCSSA-N [[(2r,3s,4r,5r)-5-(6-aminopurin-9-yl)-3,4-dihydroxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl] phosphono hydrogen phosphate;(2r,3r,4s,5r)-2-(6-aminopurin-9-yl)-5-(hydroxymethyl)oxolane-3,4-diol Chemical compound C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1[C@@H]1O[C@H](CO)[C@@H](O)[C@H]1O.C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1[C@@H]1O[C@H](COP(O)(=O)OP(O)(=O)OP(O)(O)=O)[C@@H](O)[C@H]1O CTCBPRXHVPZNHB-VQFZJOCSSA-N 0.000 claims abstract description 15
- 230000019522 cellular metabolic process Effects 0.000 claims abstract description 12
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 5
- 239000000243 solution Substances 0.000 claims description 98
- 238000004113 cell culture Methods 0.000 claims description 39
- 108010082117 matrigel Proteins 0.000 claims description 38
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 32
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 32
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 claims description 23
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 16
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 16
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 16
- 208000032612 Glial tumor Diseases 0.000 claims description 14
- 206010018338 Glioma Diseases 0.000 claims description 14
- 230000001640 apoptogenic effect Effects 0.000 claims description 14
- 239000002207 metabolite Substances 0.000 claims description 14
- 239000007853 buffer solution Substances 0.000 claims description 13
- HDCUSMZVZWLDRZ-UHFFFAOYSA-N 1-benzyl-2-methylhydrazine Chemical compound CNNCC1=CC=CC=C1 HDCUSMZVZWLDRZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- DLGOEMSEDOSKAD-UHFFFAOYSA-N Carmustine Chemical compound ClCCNC(=O)N(N=O)CCCl DLGOEMSEDOSKAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- GQYIWUVLTXOXAJ-UHFFFAOYSA-N Lomustine Chemical compound ClCCN(N=O)C(=O)NC1CCCCC1 GQYIWUVLTXOXAJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 108060001084 Luciferase Proteins 0.000 claims description 12
- 239000005089 Luciferase Substances 0.000 claims description 12
- BPEGJWRSRHCHSN-UHFFFAOYSA-N Temozolomide Chemical compound O=C1N(C)N=NC2=C(C(N)=O)N=CN21 BPEGJWRSRHCHSN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 229960000397 bevacizumab Drugs 0.000 claims description 12
- 229960004562 carboplatin Drugs 0.000 claims description 12
- 190000008236 carboplatin Chemical compound 0.000 claims description 12
- 229960005243 carmustine Drugs 0.000 claims description 12
- DQLATGHUWYMOKM-UHFFFAOYSA-L cisplatin Chemical compound N[Pt](N)(Cl)Cl DQLATGHUWYMOKM-UHFFFAOYSA-L 0.000 claims description 12
- 229960004316 cisplatin Drugs 0.000 claims description 12
- VJJPUSNTGOMMGY-MRVIYFEKSA-N etoposide Chemical compound COC1=C(O)C(OC)=CC([C@@H]2C3=CC=4OCOC=4C=C3[C@@H](O[C@H]3[C@@H]([C@@H](O)[C@@H]4O[C@H](C)OC[C@H]4O3)O)[C@@H]3[C@@H]2C(OC3)=O)=C1 VJJPUSNTGOMMGY-MRVIYFEKSA-N 0.000 claims description 12
- 229960005420 etoposide Drugs 0.000 claims description 12
- 230000012010 growth Effects 0.000 claims description 12
- UWKQSNNFCGGAFS-XIFFEERXSA-N irinotecan Chemical compound C1=C2C(CC)=C3CN(C(C4=C([C@@](C(=O)OC4)(O)CC)C=4)=O)C=4C3=NC2=CC=C1OC(=O)N(CC1)CCC1N1CCCCC1 UWKQSNNFCGGAFS-XIFFEERXSA-N 0.000 claims description 12
- 229960004768 irinotecan Drugs 0.000 claims description 12
- 229960002247 lomustine Drugs 0.000 claims description 12
- 229960004964 temozolomide Drugs 0.000 claims description 12
- OGWKCGZFUXNPDA-XQKSVPLYSA-N vincristine Chemical compound C([N@]1C[C@@H](C[C@]2(C(=O)OC)C=3C(=CC4=C([C@]56[C@H]([C@@]([C@H](OC(C)=O)[C@]7(CC)C=CCN([C@H]67)CC5)(O)C(=O)OC)N4C=O)C=3)OC)C[C@@](C1)(O)CC)CC1=C2NC2=CC=CC=C12 OGWKCGZFUXNPDA-XQKSVPLYSA-N 0.000 claims description 12
- 229960004528 vincristine Drugs 0.000 claims description 12
- OGWKCGZFUXNPDA-UHFFFAOYSA-N vincristine Natural products C1C(CC)(O)CC(CC2(C(=O)OC)C=3C(=CC4=C(C56C(C(C(OC(C)=O)C7(CC)C=CCN(C67)CC5)(O)C(=O)OC)N4C=O)C=3)OC)CN1CCC1=C2NC2=CC=CC=C12 OGWKCGZFUXNPDA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 9
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 9
- GNBHRKFJIUUOQI-UHFFFAOYSA-N fluorescein Chemical compound O1C(=O)C2=CC=CC=C2C21C1=CC=C(O)C=C1OC1=CC(O)=CC=C21 GNBHRKFJIUUOQI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 9
- TUUVEPHKJPCZSB-UHFFFAOYSA-L potassium sodium hydrogen carbonate hydroxide Chemical compound [OH-].[Na+].[K+].OC([O-])=O TUUVEPHKJPCZSB-UHFFFAOYSA-L 0.000 claims description 9
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 claims description 9
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 claims description 8
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 claims description 8
- 238000011202 physical detection method Methods 0.000 claims description 8
- GLNADSQYFUSGOU-GPTZEZBUSA-J Trypan blue Chemical compound [Na+].[Na+].[Na+].[Na+].C1=C(S([O-])(=O)=O)C=C2C=C(S([O-])(=O)=O)C(/N=N/C3=CC=C(C=C3C)C=3C=C(C(=CC=3)\N=N\C=3C(=CC4=CC(=CC(N)=C4C=3O)S([O-])(=O)=O)S([O-])(=O)=O)C)=C(O)C2=C1N GLNADSQYFUSGOU-GPTZEZBUSA-J 0.000 claims description 7
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims description 7
- 239000006285 cell suspension Substances 0.000 claims description 7
- 238000012258 culturing Methods 0.000 claims description 7
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims description 7
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 7
- 239000002244 precipitate Substances 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 239000006228 supernatant Substances 0.000 claims description 7
- HEDRZPFGACZZDS-UHFFFAOYSA-N Chloroform Chemical compound ClC(Cl)Cl HEDRZPFGACZZDS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- MHAJPDPJQMAIIY-UHFFFAOYSA-N Hydrogen peroxide Chemical compound OO MHAJPDPJQMAIIY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 230000006907 apoptotic process Effects 0.000 claims description 6
- 230000021164 cell adhesion Effects 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 6
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000000295 emission spectrum Methods 0.000 claims description 5
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 claims description 5
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims description 5
- 230000004663 cell proliferation Effects 0.000 claims description 4
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 4
- 239000001963 growth medium Substances 0.000 claims description 4
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 4
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 claims description 4
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 4
- YNJBWRMUSHSURL-UHFFFAOYSA-N trichloroacetic acid Chemical compound OC(=O)C(Cl)(Cl)Cl YNJBWRMUSHSURL-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 claims description 3
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 claims description 3
- 230000010190 G1 phase Effects 0.000 claims description 3
- 230000010337 G2 phase Effects 0.000 claims description 3
- 230000027311 M phase Effects 0.000 claims description 3
- 230000018199 S phase Effects 0.000 claims description 3
- 238000007664 blowing Methods 0.000 claims description 3
- 239000003054 catalyst Substances 0.000 claims description 3
- 230000012292 cell migration Effects 0.000 claims description 3
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 claims description 3
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 3
- 239000003112 inhibitor Substances 0.000 claims description 3
- 238000005468 ion implantation Methods 0.000 claims description 3
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 3
- 239000012528 membrane Substances 0.000 claims description 3
- 238000000655 nuclear magnetic resonance spectrum Methods 0.000 claims description 3
- 239000003960 organic solvent Substances 0.000 claims description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 3
- 238000007747 plating Methods 0.000 claims description 3
- 239000000047 product Substances 0.000 claims description 3
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 3
- 239000000377 silicon dioxide Substances 0.000 claims description 3
- 235000012239 silicon dioxide Nutrition 0.000 claims description 3
- DWAWYEUJUWLESO-UHFFFAOYSA-N trichloromethylsilane Chemical compound [SiH3]C(Cl)(Cl)Cl DWAWYEUJUWLESO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 137
- TTWYZDPBDWHJOR-IDIVVRGQSA-L adenosine triphosphate disodium Chemical compound [Na+].[Na+].C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1[C@@H]1O[C@H](COP(O)(=O)OP(O)(=O)OP([O-])([O-])=O)[C@@H](O)[C@H]1O TTWYZDPBDWHJOR-IDIVVRGQSA-L 0.000 description 18
- 239000006144 Dulbecco’s modified Eagle's medium Substances 0.000 description 7
- 239000002609 medium Substances 0.000 description 7
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 5
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 4
- 230000029087 digestion Effects 0.000 description 4
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 4
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 4
- 239000011259 mixed solution Substances 0.000 description 4
- -1 ATP triphosphates Chemical class 0.000 description 3
- 230000004071 biological effect Effects 0.000 description 3
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 3
- 239000012531 culture fluid Substances 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 3
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 3
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 3
- 108091003079 Bovine Serum Albumin Proteins 0.000 description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 239000012091 fetal bovine serum Substances 0.000 description 2
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 description 2
- 238000011068 loading method Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- UCSJYZPVAKXKNQ-HZYVHMACSA-N streptomycin Chemical compound CN[C@H]1[C@H](O)[C@@H](O)[C@H](CO)O[C@H]1O[C@@H]1[C@](C=O)(O)[C@H](C)O[C@H]1O[C@@H]1[C@@H](NC(N)=N)[C@H](O)[C@@H](NC(N)=N)[C@H](O)[C@H]1O UCSJYZPVAKXKNQ-HZYVHMACSA-N 0.000 description 2
- 239000001226 triphosphate Substances 0.000 description 2
- 235000011178 triphosphate Nutrition 0.000 description 2
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 2
- 230000004580 weight loss Effects 0.000 description 2
- JKMHFZQWWAIEOD-UHFFFAOYSA-N 2-[4-(2-hydroxyethyl)piperazin-1-yl]ethanesulfonic acid Chemical compound OCC[NH+]1CCN(CCS([O-])(=O)=O)CC1 JKMHFZQWWAIEOD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000010146 3D printing Methods 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 1
- 239000007995 HEPES buffer Substances 0.000 description 1
- 229930182555 Penicillin Natural products 0.000 description 1
- JGSARLDLIJGVTE-MBNYWOFBSA-N Penicillin G Chemical compound N([C@H]1[C@H]2SC([C@@H](N2C1=O)C(O)=O)(C)C)C(=O)CC1=CC=CC=C1 JGSARLDLIJGVTE-MBNYWOFBSA-N 0.000 description 1
- 206010070834 Sensitisation Diseases 0.000 description 1
- 150000001413 amino acids Chemical class 0.000 description 1
- 239000003242 anti bacterial agent Substances 0.000 description 1
- 229940088710 antibiotic agent Drugs 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000005013 brain tissue Anatomy 0.000 description 1
- 239000006143 cell culture medium Substances 0.000 description 1
- 230000030833 cell death Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 description 1
- 230000037149 energy metabolism Effects 0.000 description 1
- 235000020774 essential nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 239000000706 filtrate Substances 0.000 description 1
- 230000002538 fungal effect Effects 0.000 description 1
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 1
- 239000003102 growth factor Substances 0.000 description 1
- 239000000122 growth hormone Substances 0.000 description 1
- 229940088597 hormone Drugs 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 230000008611 intercellular interaction Effects 0.000 description 1
- 230000003834 intracellular effect Effects 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N iron Substances [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 210000004962 mammalian cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 1
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 1
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 239000008188 pellet Substances 0.000 description 1
- 229940049954 penicillin Drugs 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 239000003761 preservation solution Substances 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000000069 prophylactic effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000008313 sensitization Effects 0.000 description 1
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 1
- 238000002791 soaking Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 239000012089 stop solution Substances 0.000 description 1
- 229960005322 streptomycin Drugs 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009772 tissue formation Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Landscapes
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
Abstract
本发明公开一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法，涉及脑胶质瘤类器官技术领域，解决脑胶质瘤类器官构建质量不足和无法实现脑胶质瘤类器官药敏检测问题，其中制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块实现精确控制细胞三维培养环境，提高脑胶质瘤类器官模型构建质量，力学应力测试和化学腐蚀测试对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试，基质胶包裹细胞检测模块、化学发光方法检测模块和ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，核磁共振检测方法和细胞剖面仪统计软件确定所选药物对细胞的生长或代谢的影响，实现脑胶质瘤类器官模型的药敏检测。
Description
技术领域
本发明涉及脑胶质瘤类器官技术领域，且更具体地涉及一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法。
背景技术
脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法的主要作用是在体外评估不同化学药物对脑胶质瘤细胞的抑制效果，为临床治疗方案提供指导。其原理是基于三维打印技术制备出高度还原患者肿瘤组织形态和微环境的类器官模型，并将待测化学药物加入到培养液中，在类器官模型内评估不同化学药物对肿瘤细胞生长和增殖的抑制效果。通过比较不同药物对肿瘤细胞的抑制效果，可以预测患者对不同化学药物的敏感性，从而为个体化治疗提供参考。
在现有技术中，脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法存在很多弊端，一方面，不能精确控制细胞三维培养环境，导致将细胞培养成三维结构的脑胶质瘤类器官模型效果不足，缺少对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试，影响脑胶质瘤类器官模型构建质量，另一方面，不能评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，导致构建的脑胶质瘤类器官模型不具有生物特性和功能，缺少脑胶质瘤类器官药敏检测方法，导致无法了解构建的脑胶质瘤类器官模型抗药性，因此，本发明提出一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法，旨在提高脑胶质瘤类器官模型构建质量和实现脑胶质瘤类器官的药敏检测。
发明内容
针对上述技术的不足，本发明公开一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法，三维细胞培养方法通过制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块在三维生物支架上种植细胞，将细胞培养成三维结构的脑胶质瘤类器官模型，解决不能精确控制细胞三维培养环境，导致将细胞培养成三维结构的脑胶质瘤类器官模型效果不足问题，化学磨损测试通过力学应力测试和化学腐蚀测试对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试，解决缺少对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试问题，化学和物理检测方法通过基质胶包裹细胞检测模块、化学发光方法检测模块和ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，解决不能评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，解决构建的脑胶质瘤类器官模型不具有生物特性和功能问题，共振检测方法和细胞剖面仪统计软件确定所选药物对细胞的生长或代谢的影响，实现脑胶质瘤类器官模型的药敏检测，解决无法了解构建的脑胶质瘤类器官模型抗药性问题。
分析有鉴于此,本发明提供了一种脑胶质瘤类器官构建方法, 所述构建方法包括如下步骤：
步骤一、采用组织细胞原代分离从脑胶质瘤样本中分离出细胞，所述细胞根据细胞计数结果进行接种培养；
步骤二、采用三维细胞培养方法在三维生物支架上种植细胞，将细胞培养成三维结构的脑胶质瘤类器官模型，所述三维细胞培养方法包括制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块；
在步骤二中，所述制备支架模块的输出端与所述支架表面修饰模块的输入端连接，所述支架表面修饰模块的输出端与所述细胞三维培养模块的输入端连接；
步骤三、采用化学磨损测试对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试，所述化学磨损测试包括力学应力测试和化学腐蚀测试；
步骤四、通过化学和物理检测方法评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，所述化学和物理检测方法包括基质胶包裹细胞检测模块、化学发光方法检测模块和ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块；
在步骤四中，所述基质胶包裹细胞检测模块的输出端与所述化学发光方法检测模块的输入端连接，所述化学发光方法检测模块的输出端与所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块的输入端连接；
步骤五、将所选药物添加到具有脑胶质瘤类器官模型的培养板中，通过核磁共振检测方法和细胞剖面仪统计软件确定所选药物对细胞的生长或代谢的影响，实现脑胶质瘤类器官模型的药敏检测，所述所选药物至少包括替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗。
作为本发明进一步的技术方案，所述制备支架模块采用基质胶作为三维生物支架材料，所述支架表面修饰模块通过三氯甲基硅烷在基质胶三维生物支架形成二氧化硅层，提高基质胶三维生物支架的机械强度为6.5 MPa，所述支架表面修饰模块通过离子注入处理在基质胶三维生物支架表面形成孔径为150的凹坑,提升细胞附着性。
作为本发明进一步的技术方案，所述细胞三维培养模块通过将基质胶三维生物支架浸泡在细胞培养液中，使细胞侵入基质胶三维生物支架内部，所述细胞三维培养模块采用模型预测控制算法控制细胞培养液的压力、温度和浓度，实现精确控制细胞三维培养环境，所述模型预测控制算法的工作方法为：
步骤一、采用状态空间方程建立培养液的压力、温度和浓度之间的动态方程，所述动态方程用于描述压力、温度和/>浓度的变化规律，所述模型预测控制算法基于代数方程组理论将动态方程中的培养液的压力、温度和/>浓度作为未知变量，利用反应速率常数和生长速率构建培养液动态模型，所述动态方程的计算公式为：
（1）
在公式（1）中，为动态方程，/>为培养液的压力，/>为培养液的温度，/>为培养液的浓度，/>为状态空间方程的系数矩阵；
步骤二、所述培养液动态模型通过系统动力学方法将细胞三维培养环境看作由单元格组成的空间网格，每个单元格内包含1营养物，所述培养液动态模型基于单元格之间相互作用关系和细胞自身行为规律预测培养液的压力、温度、二氧化碳的未来变化的情况,所述培养液动态模型预测培养液的压力变化量的计算公式为：
（2）
在公式（2）中，为培养液动态模型预测培养液的压力变化量，/>为单元格之间的细胞粘附力，/>为培养液动态模型预测培养液的当前压力值，/>为细胞迁移速度；
所述培养液动态模型预测培养液的温度变化量计算公式为：
（3）
在公式（3）中，为培养液动态模型预测培养液的温度变化量，/>为加热器的加热功率，/>为培养时间，/>为细胞三维培养环境导热速率，/>为细胞三维培养环境容量；
所述培养液动态模型预测培养液的二氧化碳浓度变化量计算公式为：
（4）
在公式（4）中，为培养液动态模型预测培养液的二氧化碳浓度变化量，/>为细胞生长速率，/>为二氧化碳供应系统功率，/>为细胞代谢产物生成速率；
步骤三、采用主控制器根据培养液动态模型预测结果和细胞三维培养环境的目标设定值实时输出控制信号，所述模型预测控制算法根据控制信号调整加热器功率、排气阀门开度和二氧化碳供应系统使压力、温度和浓度保持在目标设定值，所述控制信号的计算公式为：
（5）
在公式（5）中，为控制信号，/>为模型预测控制算法的比例增益，/>为主控制器输出控制信号时间，/>为限制输出控制信号的大小范围的饱和限幅。
作为本发明进一步的技术方案，所述力学应力测试采用液压系统对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行振动或荷载，模拟人体内部环境下的力学应力对三维生物支架的使用情况，所述液压系统采用PID控制算法根据测试需求设置液压缸的压力和流量，实现液压缸将液体转化为机械运动作用于脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架样品，所述液压系统通过传感器获取测试过程中脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架荷载和形变的测试数据，所述液压系统采用LabVIEW数据分析软件对得到的测试数据进行分析和处理，所述LabVIEW数据分析软件采用曲线拟合函数将测试数据与理论模型进行比较，获得三维生物支架的屈服强度性能。
作为本发明进一步的技术方案，所述化学腐蚀测试采用碳酸钠-氢氧化钾缓冲溶液模拟人体内部环境下三维生物支架的降解情况，所述脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架样品在碳酸钠-氢氧化钾缓冲溶液中浸泡7天后，所述化学腐蚀测试采用扫描电镜对试验前后的样品形貌、质量和化学成分进行比较，评估脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架在模拟人体内部环境下的耐腐蚀性。
作为本发明进一步的技术方案，所述基质胶包裹细胞检测模块利用基质胶模拟脑胶质瘤类器官细胞在体内的环境，观察和分析脑胶质瘤类器官细胞在三维空间中的增值情况，所述基质胶包裹细胞检测模块采用流式细胞检测方法对荧光素PI染色后的基质胶模拟脑胶质瘤类器官细胞样品进行检测，所述流式细胞检测方法通过检测荧光素PI的荧光强度确定每个细胞所包含的DNA含量，所述流式细胞检测方法根据DNA含量散点图区分不同周期的细胞，确定样品中不同周期细胞所占比例，细胞周期包括G1期、S期、G2期和M期四个阶段，所述流式细胞检测方法最后根据各个周期细胞所占比例计算出细胞增殖率和周期分析结果。
作为本发明进一步的技术方案，所述化学发光方法检测模块采用偶联荧光素酶染色实现对凋亡细胞的选择性标记，所述凋亡细胞经偶联荧光素酶催化后产生发光信号，所述化学发光方法检测模块使用荧光显微镜和滤波器来观察和筛选出发射光谱，获得对凋亡细胞的高度选择性和灵敏度，实现检测细胞凋亡情况。
作为本发明进一步的技术方案，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块采用三氯乙酸与脑胶质瘤类器官模型混合，所述三氯乙酸与脑胶质瘤类器官模型混合液通过超声波机械破碎将脑胶质瘤类器官模型中的组织细胞破碎并释放ATP三磷酸腺苷，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块采用离心机、ATPIase抑制剂和氯仿有机溶剂将组织破碎后的混合液进行离心、防ATP三磷酸腺苷降解和分离出上清中的ATP三磷酸腺苷处理，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块采用荧光素、过氧化氢和荧光素酶催化剂与分离出的ATP三磷酸腺苷混合反应生成可发出荧光信号的产物，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块最后通过荧光检测仪观察和分析产生的荧光信号，根据荧光强度定量计算ATP含量，实现测定脑胶质瘤类器官模型的活性和提高脑胶质瘤类器官药敏检测的便利性和准确性。
作为本发明进一步的技术方案，所述核磁共振检测方法采用离心机、过滤膜和PBS缓冲液对细胞培养液进行预处理，去除细胞培养液中气泡和颗粒，所述核磁共振检测方法通过核磁共振仪器利用细胞培养液中代谢产物和化合物产生特定的核磁共振信号，探测细胞培养液中不同分子的信号，所述核磁共振检测方法再通过所述细胞剖面仪统计软件将分子的信号进行核磁共振图谱分析，确定代谢产物和化合物在样品中所占比例，所述核磁共振检测方法最后根据代谢产物和化合物在样品中所占比例说明所选药物对细胞的生长或代谢的影响。
作为本发明进一步的技术方案，一种脑胶质瘤类器官药敏检测方法应用于所述一种脑胶质瘤类器官构建方法，所述药敏检测方法包括如下步骤：
步骤一、将脑胶质瘤类器官培养板转移至生物安全柜中，采用移液枪吸取孔中的脑胶质瘤类器官转移至无菌15mL离心管内，反复吹打，然后在-4℃ - 4℃的离心机中离心，弃上清留下沉淀，根据沉淀体积采用培养基重悬，取等体积的细胞悬液和台盼蓝溶液按1:1充分混匀后计数，根据药物推荐方案进行药敏铺板和培养；
步骤二、将脑胶质瘤类器官模型分为替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗的药物处理组和对照组；
步骤三、在每个药物处理组中分别添加替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗分别以0.1g/ml、0.2g/ml、0.3g/ml、0.4g/ml和0.5g/ml的浓度逐渐增加获得药物浓度-效应关系数据，所述对照组不添加药物，所述药物处理组和对照组的培养板放入培养箱中培养；
步骤四、每个药物处理组和对照组的培养板孔加入等量的ATP发光检测试剂，采用带发光检测功能的酶标仪进行检测，每个样本中的细胞数值采用核磁共振检测方法和细胞剖面仪统计软件进行处理分析，检测药物对细胞的生长或代谢的影响；
步骤五、将药物处理组和对照组中的细胞生长或代谢情况相对应比较，最终得出替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗对脑胶质瘤类器官的药敏性。
本发明区别于现有技术的积极有益效果：
本发明公开了一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法，三维细胞培养方法通过制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块在三维生物支架上种植细胞，将细胞培养成三维结构的脑胶质瘤类器官模型，实现精确控制细胞三维培养环境，提高三维结构的脑胶质瘤类器官模型构建质量，化学磨损测试通过力学应力测试和化学腐蚀测试对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试，化学和物理检测方法通过基质胶包裹细胞检测模块、化学发光方法检测模块和ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，保证构建的脑胶质瘤类器官模型具有生物特性和功能，共振检测方法和细胞剖面仪统计软件确定所选药物对细胞的生长或代谢的影响，实现脑胶质瘤类器官模型的药敏检测，充分了解构建的脑胶质瘤类器官模型抗药性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：
图1为本发明一种脑胶质瘤类器官构建方法的整体流程图；
图2为本发明一种脑胶质瘤类器官药敏检测方法的整体流程图；
图3为本发明所采用的模型预测控制算法架构示意图；
图4为本发明所采用的三维细胞培养方法架构示意图；
图5为本发明所采用的化学和物理检测方法架构示意图。
具体实施方式
下面将结合本文实施例中的附图,对本文实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本文一部分实施例,而不是全部的实施例。应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本发明的概念。
如图1-图5所示，一种脑胶质瘤类器官构建方法, 所述构建方法包括如下步骤：
步骤一、采用组织细胞原代分离从脑胶质瘤样本中分离出细胞，所述细胞根据细胞计数结果进行接种培养；
步骤二、采用三维细胞培养方法在三维生物支架上种植细胞，将细胞培养成三维结构的脑胶质瘤类器官模型，所述三维细胞培养方法包括制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块；
在步骤二中，所述制备支架模块的输出端与所述支架表面修饰模块的输入端连接，所述支架表面修饰模块的输出端与所述细胞三维培养模块的输入端连接；
步骤三、采用化学磨损测试对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试，所述化学磨损测试包括力学应力测试和化学腐蚀测试；
步骤四、通过化学和物理检测方法评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，所述化学和物理检测方法包括基质胶包裹细胞检测模块、化学发光方法检测模块和ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块；
在步骤四中，所述基质胶包裹细胞检测模块的输出端与所述化学发光方法检测模块的输入端连接，所述化学发光方法检测模块的输出端与所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块的输入端连接；
步骤五、将所选药物添加到具有脑胶质瘤类器官模型的培养板中，通过核磁共振检测方法和细胞剖面仪统计软件确定所选药物对细胞的生长或代谢的影响，实现脑胶质瘤类器官模型的药敏检测，所述所选药物至少包括替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗。
在具体实施例中，脑胶质瘤类器管构建操作流程为：接收样本后，在生物安全柜内弃去样本管中的组织保存液，再用清洗液对组织清洗多次，弃去清洗液。然后将组织样本转移至无菌EP管中，用无菌手术剪和镊子剪切组织肉糜状。接下来将剪碎的组织转移至离心管中，加适量组织消化液混匀，放置于37℃水浴锅中振荡消化。消化完成后加入终止液终止消化并过滤。滤液在低温离心机中离心，弃上清留下沉淀。根据沉淀体积用适量的培养基进行重悬，取等体积的细胞悬液和台盼蓝溶液按1:1充分混匀后计数。根据细胞计数结果进行接种培养。
在进一步的实施例中，所述制备支架模块采用基质胶作为三维生物支架材料，所述支架表面修饰模块通过三氯甲基硅烷在基质胶三维生物支架形成二氧化硅层，提高基质胶三维生物支架的机械强度为6.5 MPa，所述支架表面修饰模块通过离子注入处理在基质胶三维生物支架表面形成孔径为150的凹坑,提升细胞附着性。
在具体实施例中，DMEM培养基是一种广泛使用的含有高营养物质的细胞培养基，可以支持许多不同类型的哺乳动物细胞生长和增殖。其作用和原理如下：提供营养物质：DMEM培养基中含有多种必需营养素，包括氨基酸、葡萄糖、核酸、脂质等，这些营养素是细胞生长和代谢所必需的。在DMEM培养基中，细胞可以通过吸收这些营养素来进行生长和增殖。维持pH值稳定：DMEM培养基中含有缓冲剂（如HEPES），可以调节培养液的pH值，使其保持在适宜范围内。这样可以防止细胞在过高或过低pH值下受到损伤。提供血清成分：DMEM培养基通常需要添加10%的胎牛血清（FBS），其中包含多种生长因子、激素和其他成分，可以促进细胞生长和增殖，并提供抗体、铁离子等对于某些特定类型的细胞而言是必需的物质。抑制细胞感染，DMEM培养基中含有抗生素（如青霉素/链霉素），可以预防细胞因细菌、真菌等微生物的污染而导致的增殖受到影响。总之，DMEM培养基提供了生长所必需的营养物质、缓冲剂和其他成分，为细胞在体外生长提供了适宜的环境。
制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块在三维生物支架上种植细胞，可以制备出脑胶质瘤类器官模型。这些模块的作用如下：支架模块是用于构建三维生物支架的组成部分。它们提供了一个由多孔材料制成的结构，可以为细胞提供一个类似于体内环境的支撑和定向性，促进细胞间相互作用和组织形成。支架表面修饰模块是一种用于改变三维生物支架表面特性的技术，通过改变材料表面化学、物理性质来调节其与周围环境或种植在其上的细胞之间的相互作用。例如，通过改变表面电荷、化学官能团等参数，可以控制支架与周围环境或组成生长在其上的组织之间的黏附力、迁移率等参数。在三维生物支架上种植细胞时，需要将细胞培养成三维结构。细胞三维培养模块是一种用于在三维生物支架上培养和组装细胞的技术。通过这种技术，可以控制细胞在支架内部的分布、增殖速率以及组成的组织结构等参数，从而实现器官类结构的形成。总之，制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块是为了在三维生物支架上种植和培养特定类型的细胞，并形成具有类似于体内环境的组织结构。这些技术对于研究疾病发生机制、药物筛选以及组织工程学领域有着重要的应用价值。
在进一步的实施例中，所述细胞三维培养模块通过将基质胶三维生物支架浸泡在细胞培养液中，使细胞侵入基质胶三维生物支架内部，所述细胞三维培养模块采用模型预测控制算法控制细胞培养液的压力、温度和浓度，实现精确控制细胞三维培养环境，所述模型预测控制算法的工作方法为：
步骤一、采用状态空间方程建立培养液的压力、温度和浓度之间的动态方程，所述动态方程用于描述压力、温度和/>浓度的变化规律，所述模型预测控制算法基于代数方程组理论将动态方程中的培养液的压力、温度和/>浓度作为未知变量，利用反应速率常数和生长速率构建培养液动态模型，所述动态方程的计算公式为：
（1）
在公式（1）中，为动态方程，/>为培养液的压力，/>为培养液的温度，/>为培养液的浓度，/>为状态空间方程的系数矩阵；
步骤二、所述培养液动态模型通过系统动力学方法将细胞三维培养环境看作由单元格组成的空间网格，每个单元格内包含1营养物，所述培养液动态模型基于单元格之间相互作用关系和细胞自身行为规律预测培养液的压力、温度、二氧化碳的未来变化的情况,所述培养液动态模型预测培养液的压力变化量的计算公式为：
（2）
在公式（2）中，为培养液动态模型预测培养液的压力变化量，/>为单元格之间的细胞粘附力，/>为培养液动态模型预测培养液的当前压力值，/>为细胞迁移速度；
所述培养液动态模型预测培养液的温度变化量计算公式为：
（3）
在公式（3）中，为培养液动态模型预测培养液的温度变化量，/>为加热器的加热功率，/>为培养时间，/>为细胞三维培养环境导热速率，/>为细胞三维培养环境容量；
所述培养液动态模型预测培养液的二氧化碳浓度变化量计算公式为：
（4）
在公式（4）中，为培养液动态模型预测培养液的二氧化碳浓度变化量，/>为细胞生长速率，/>为二氧化碳供应系统功率，/>为细胞代谢产物生成速率；
步骤三、采用主控制器根据培养液动态模型预测结果和细胞三维培养环境的目标设定值实时输出控制信号，所述模型预测控制算法根据控制信号调整加热器功率、排气阀门开度和二氧化碳供应系统使压力、温度和浓度保持在目标设定值，所述控制信号的计算公式为：
（5）
在公式（5）中，为控制信号，/>为模型预测控制算法的比例增益，/>为主控制器输出控制信号时间，/>为限制输出控制信号的大小范围的饱和限幅。
在具体实施例中，可以构建模型预测控制算法的应用平台，该平台工作过程中，可以搭建硬件平台，比如通过构建以下部件进行处理，比如：传感器、数据采集卡、控制器、执行机构、通信模块、电源供应，以下是更加详细的实施方式的说明：
传感器：用于收集环境或系统状态数据，例如温度、湿度、压力等；
数据采集卡：将传感器收集到的数据转换成数字信号，并进行处理和存储；
控制器：使用模型预测控制算法计算出控制策略，并将其转换为可执行命令，以调整系统状态；
通信模块：用于不同部件之间的数据交互和控制指令传输。例如，使用无线网络或有线网络连接各个设备；
电源供应：为所有部件提供必要的电源支持；
总之，在构建模型预测控制算法应用平台时，需要根据具体场景和需求选择适当的硬件部件，并进行合理组合和配置，以保证系统正常运行并能够有效实现所需功能。
模型预测控制算法(Model Predictive Control, MPC)是一种基于动态数学模型的控制方法，其主要思想是通过对系统未来状态的预测，优化当前时刻的控制策略，以实现对系统状态变量的精确控制。在细胞三维培养模块中，MPC算法可以根据已有的动态模型和实时测量数据，预测未来一段时间内培养液压力、温度和浓度等环境因素的变化趋势，并计算出最优的控制策略，以保持环境参数在目标范围内稳定运行。具体而言，在每个采样时间点上，MPC算法会将当前时刻的状态作为初始条件，使用系统动态模型进行多步预测，并计算出一组最优化控制输入序列。然后，在接下来的采样周期内执行第一个控制输入，并重新进行状态估计和预测。该过程不断重复直至终止条件满足或者系统停止工作，模型预测控制算法（Model Predictive Control, MPC）采用主控制器根据培养液动态模型预测结果和细胞三维培养环境的目标设定值实时输出控制信号，主要作用是精确控制细胞三维培养环境，使其始终处于稳定状态，从而提高细胞培养的质量和产率，具体而言，MPC算法通过对系统未来状态的预测，结合目标设定值和约束条件等信息，计算出最优的控制输入序列。这些控制输入序列包括调节培养液压力、温度和浓度等因素的策略，并在实时运行中不断地更新和调整。这样就可以保持环境参数在目标范围内稳定运行，并且能够避免过度或不足地调节环境参数而导致细胞生长异常或死亡，另外，MPC算法还可以对可能发生的异常情况进行预测并及时进行修正。例如，在系统出现故障或者突发事件时，MPC算法可以根据已有的模型预测结果进行相应的调整，并尽可能减小对细胞生长产生的影响。因此，MPC算法在细胞三维培养环境控制中具有重要的作用，能够有效提高生产效率和质量。其中控制信号的计算结果统计表如表1所示为：
表1控制信号的计算结果统计表
如表1所示，设置四个测试组，采用两种方法计算控制信号，方法1利用统计分析法对历史数据或者样本数据来推断计算控制信号，方法2为模型预测控制算法采用主控制器根据培养液动态模型预测结果和细胞三维培养环境的目标设定值实时输出控制信号，方法1的误差大于方法2的误差，可知本发明模型预测控制算法采用主控制器根据培养液动态模型预测结果和细胞三维培养环境的目标设定值实时输出控制信号具有突出的技术效果。
在进一步的实施例中，所述力学应力测试采用液压系统对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行振动或荷载，模拟人体内部环境下的力学应力对三维生物支架的使用情况，所述液压系统采用PID控制算法根据测试需求设置液压缸的压力和流量，实现液压缸将液体转化为机械运动作用于脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架样品，所述液压系统通过传感器获取测试过程中脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架荷载和形变的测试数据，所述液压系统采用LabVIEW数据分析软件对得到的测试数据进行分析和处理，所述LabVIEW数据分析软件采用曲线拟合函数将测试数据与理论模型进行比较，获得三维生物支架的屈服强度性能。
在进一步的实施例中，所述化学腐蚀测试采用碳酸钠-氢氧化钾缓冲溶液模拟人体内部环境下三维生物支架的降解情况，所述脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架样品在碳酸钠-氢氧化钾缓冲溶液中浸泡7天后，所述化学腐蚀测试采用扫描电镜对试验前后的样品形貌、质量和化学成分进行比较，评估脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架在模拟人体内部环境下的耐腐蚀性。
在具体实施例中，力学应力测试是一种通过对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行振动或荷载来模拟人体内部环境下的力学应力，以获得其屈服强度性能的测试方法，在测试中，液压系统会施加一定的荷载或振动到三维生物支架上，从而模拟人体内部环境下的力学应力。这些荷载或振动可以使三维生物支架发生变形，进而产生相应的反应力和位移等数据。根据这些数据，可以通过计算和分析得到三维生物支架的屈服强度性能参数，具体来说，屈服强度是指材料在受到一定荷载作用后开始发生塑性变形时所承受的最大应力值。通过对三维生物支架进行力学应力测试并获得其屈服强度参数，可以评估该支架在实际使用过程中所能承受的最大荷载，并为其设计和优化提供参考依据总之，利用液压系统对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行振动或荷载的力学应力测试是一种有效评估三维生物支架屈服强度性能的方法，对于支架的设计和优化具有重要意义。
化学腐蚀测试是一种通过使用碳酸钠-氢氧化钾缓冲溶液来模拟人体内部环境下的情况，评估脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架在模拟人体内部环境下的耐腐蚀性的测试方法，在测试中，将三维生物支架置于碳酸钠-氢氧化钾缓冲溶液中进行浸泡，以模拟人体内部环境中的化学环境。该缓冲溶液可以稳定pH值，使其接近于人体组织和血液的pH值，并且能够提供必要的离子和营养物质，在一定时间内，观察三维生物支架的表面变化、重量损失等参数，并根据这些数据评估其耐腐蚀性能。比如，如果三维生物支架出现了明显的降解、表面粗糙、重量损失增加等情况，则说明其耐腐蚀性能较差；反之，则说明其耐腐蚀性能较好，需要注意的是，在进行化学腐蚀测试时，要控制好测试条件，比如温度、缓冲液浓度、浸泡时间等，以保证测试的可靠性和准确性，总之，采用碳酸钠-氢氧化钾缓冲溶液模拟人体内部环境下三维生物支架的降解情况，并评估其耐腐蚀性能是一种有效的方法。这种测试方法可以为三维生物支架的设计和优化提供参考依据，并且有助于提高其在实际应用中的稳定性和安全性。
在进一步的实施例中，所述基质胶包裹细胞检测模块利用基质胶模拟脑胶质瘤类器官细胞在体内的环境，观察和分析脑胶质瘤类器官细胞在三维空间中的增值情况，所述基质胶包裹细胞检测模块采用流式细胞检测方法对荧光素PI染色后的基质胶模拟脑胶质瘤类器官细胞样品进行检测，所述流式细胞检测方法通过检测荧光素PI的荧光强度确定每个细胞所包含的DNA含量，所述流式细胞检测方法根据DNA含量散点图区分不同周期的细胞，确定样品中不同周期细胞所占比例，细胞周期包括G1期、S期、G2期和M期四个阶段，所述流式细胞检测方法最后根据各个周期细胞所占比例计算出细胞增殖率和周期分析结果。
在进一步的实施例中，所述化学发光方法检测模块采用偶联荧光素酶染色实现对凋亡细胞的选择性标记，所述凋亡细胞经偶联荧光素酶催化后产生发光信号，所述化学发光方法检测模块使用荧光显微镜和滤波器来观察和筛选出发射光谱，获得对凋亡细胞的高度选择性和灵敏度，实现检测细胞凋亡情况。
在进一步的实施例中，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块采用三氯乙酸与脑胶质瘤类器官模型混合，所述三氯乙酸与脑胶质瘤类器官模型混合液通过超声波机械破碎将脑胶质瘤类器官模型中的组织细胞破碎并释放ATP三磷酸腺苷，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块采用离心机、ATPIase抑制剂和氯仿有机溶剂将组织破碎后的混合液进行离心、防ATP三磷酸腺苷降解和分离出上清中的ATP三磷酸腺苷处理，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块采用荧光素、过氧化氢和荧光素酶催化剂与分离出的ATP三磷酸腺苷混合反应生成可发出荧光信号的产物，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块最后通过荧光检测仪观察和分析产生的荧光信号，根据荧光强度定量计算ATP含量，实现测定脑胶质瘤类器官模型的活性和提高脑胶质瘤类器官药敏检测的便利性和准确性。
在具体实施例中，所述基质胶包裹细胞检测模块的作用是利用基质胶模拟脑胶质瘤类器官细胞在体内的环境，观察和分析脑胶质瘤类器官细胞在三维空间中的生长和迁移情况。具体来说，该模块可以帮助研究人员更加真实地还原脑组织中的生理环境，并通过对细胞形态、增殖速率、迁移能力等参数的监测，深入了解脑胶质瘤类器官细胞在三维空间中的行为特征和相互作用机制。该模块的主要作用有以下几点：提供一个可控且真实的实验环境：通过基质胶可以模拟体内组织环境，使得实验结果更加接近于实际情况。观察和分析脑胶质瘤类器官细胞在三维空间中的生长和迁移情况：可以定量地监测并记录相关参数，如增殖速率、迁移距离等，从而深入了解其行为特征和相互作用机制。为相关疾病的治疗和预防提供理论基础：可以通过对脑胶质瘤类器官细胞行为特征的了解，发掘潜在的治疗和预防措施。
化学发光方法检测模块的作用是通过偶联荧光素酶染色实现对凋亡细胞的选择性标记，进而使用荧光显微镜和滤波器观察和筛选出发射光谱，获得对凋亡细胞的高度选择性和灵敏度，从而实现检测细胞凋亡情况。具体来说，该模块可以帮助研究人员快速、准确地检测细胞凋亡情况，并具有以下优点：高度选择性：通过偶联荧光素酶染色，只对凋亡细胞进行标记，从而提高了检测的选择性。高灵敏度：经过偶联荧光素酶催化后，产生的发光信号较强，可以有效地在低浓度下检测到凋亡细胞。快速、方便：使用荧光显微镜和滤波器观察和筛选出发射光谱，具有操作简单、快速方便等特点。可靠性高：利用化学发光方法进行检测，可以避免其他因素干扰引起的误判，从而提高了检测结果的可靠性。总之，化学发光方法检测模块具有高度选择性、灵敏度高、快速方便、可靠性高等特点，可以用于细胞凋亡情况的检测，并为相关疾病的诊断和治疗提供理论基础。
ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块的作用是通过对脑胶质瘤类器官模型中的ATP含量进行测定，来评估其活性，并提高脑胶质瘤类器官药敏检测的便利性和准确性。具体来说，该模块可以帮助研究人员快速、准确地测定样品中ATP的含量，从而实现以下目标：评估脑胶质瘤类器官模型的活性：ATP是细胞内能量代谢的关键物质，脑胶质瘤类器官模型中的ATP含量可以反映其代谢活性水平。因此，通过对样品中ATP含量进行测定，可以评估脑胶质瘤类器官模型的活性。提高药敏检测的便利性和准确性：在药敏检测过程中，常常需要对细胞或者组织样品中ATP含量进行测定，以确定药物对细胞代谢产生的影响。使用ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块可以快速、准确地完成这一步骤，从而提高药敏检测的便利性和准确性。为脑胶质瘤类器官相关研究提供基础数据：ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块可以帮助研究人员获取脑胶质瘤类器官中ATP含量的基础数据，为进一步的相关研究提供支持。综上所述，ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块可以用于评估脑胶质瘤类器官的活性，并且在药敏检测方面具有重要作用。同时，该模块还可以为相关研究提供基础数据支持。
在进一步的实施例中，所述核磁共振检测方法采用离心机、过滤膜和PBS缓冲液对细胞培养液进行预处理，去除细胞培养液中气泡和颗粒，所述核磁共振检测方法通过核磁共振仪器利用细胞培养液中代谢产物和化合物产生特定的核磁共振信号，探测细胞培养液中不同分子的信号，所述核磁共振检测方法再通过所述细胞剖面仪统计软件将分子的信号进行核磁共振图谱分析，确定代谢产物和化合物在样品中所占比例，所述核磁共振检测方法最后根据代谢产物和化合物在样品中所占比例说明所选药物对细胞的生长或代谢的影响。
在具体实施例中，核磁共振方法（NMR）是一种常用的物理检测技术，可以用于检测分子和原子的结构和动态行为。在生物医学领域中，核磁共振技术被广泛应用于生物大分子、细胞和组织等的非侵入性检测，针对脑胶质瘤类器官模型的药敏检测需求，可以使用核磁共振技术来检测培养液中细胞的活性。具体而言，可以利用核磁共振技术检测样品中代谢产物的信号强度和数量变化，从而推断出细胞活性水平及其对不同药物的响应情况。例如，在进行脑胶质瘤类器官模型药敏检测时，可以将不同药物添加到培养液中，并分别收集样品进行核磁共振检测。通过比较不同样品中代谢产物信号强度和数量变化，可以评估不同药物对脑胶质瘤类器官模型的影响及其效果，因此，核磁共振技术作为一种非侵入性、高灵敏度、高分辨率的检测方法，可以用于检测培养液中细胞的活性，并实现脑胶质瘤类器官模型的药敏检测。
在进一步的实施例中，一种脑胶质瘤类器官药敏检测方法应用于所述一种脑胶质瘤类器官构建方法，所述药敏检测方法包括如下步骤：
步骤一、将脑胶质瘤类器官培养板转移至生物安全柜中，采用移液枪吸取孔中的脑胶质瘤类器官转移至无菌15mL离心管内，反复吹打，然后在-4℃ - 4℃的离心机中离心，弃上清留下沉淀，根据沉淀体积采用培养基重悬，取等体积的细胞悬液和台盼蓝溶液按1:1充分混匀后计数，根据药物推荐方案进行药敏铺板和培养；
步骤二、将脑胶质瘤类器官模型分为替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗的药物处理组和对照组；
步骤三、在每个药物处理组中分别添加替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗分别以0.1g/ml、0.2g/ml、0.3g/ml、0.4g/ml和0.5g/ml的浓度逐渐增加获得药物浓度-效应关系数据，所述对照组不添加药物，所述药物处理组和对照组的培养板放入培养箱中培养；
步骤四、每个药物处理组和对照组的培养板孔加入等量的ATP发光检测试剂，采用带发光检测功能的酶标仪进行检测，每个样本中的细胞数值采用核磁共振检测方法和细胞剖面仪统计软件进行处理分析，检测药物对细胞的生长或代谢的影响；
步骤五、将药物处理组和对照组中的细胞生长或代谢情况相对应比较，最终得出替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗对脑胶质瘤类器官的药敏性。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
Claims (10)
1.一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述构建方法包括如下步骤：
步骤一、采用组织细胞原代分离从脑胶质瘤样本中分离出细胞，所述细胞根据细胞计数结果进行接种培养；
步骤二、采用三维细胞培养方法在三维生物支架上种植细胞，将细胞培养成三维结构的脑胶质瘤类器官模型，所述三维细胞培养方法包括制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块；
在步骤二中，所述制备支架模块的输出端与所述支架表面修饰模块的输入端连接，所述支架表面修饰模块的输出端与所述细胞三维培养模块的输入端连接；
步骤三、采用化学磨损测试对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试，所述化学磨损测试包括力学应力测试和化学腐蚀测试；
步骤四、通过化学和物理检测方法评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，所述化学和物理检测方法包括基质胶包裹细胞检测模块、化学发光方法检测模块和ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块；
在步骤四中，所述基质胶包裹细胞检测模块的输出端与所述化学发光方法检测模块的输入端连接，所述化学发光方法检测模块的输出端与所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块的输入端连接；
步骤五、将所选药物添加到具有脑胶质瘤类器官模型的培养板中，通过核磁共振检测方法和细胞剖面仪统计软件确定所选药物对细胞的生长或代谢的影响，实现脑胶质瘤类器官模型的药敏检测，所述所选药物至少包括替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗。
2.根据权利要求1所述的一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述制备支架模块采用基质胶作为三维生物支架材料，所述支架表面修饰模块通过三氯甲基硅烷在基质胶三维生物支架形成二氧化硅层，提高基质胶三维生物支架的机械强度为6.5 MPa，所述支架表面修饰模块通过离子注入处理在基质胶三维生物支架表面形成孔径为150的凹坑,提升细胞附着性。
3.根据权利要求1所述的一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述细胞三维培养模块通过将基质胶三维生物支架浸泡在细胞培养液中，使细胞侵入基质胶三维生物支架内部，所述细胞三维培养模块采用模型预测控制算法控制细胞培养液的压力、温度和浓度，实现精确控制细胞三维培养环境，所述模型预测控制算法的工作方法为：
步骤一、采用状态空间方程建立培养液的压力、温度和浓度之间的动态方程，所述动态方程用于描述压力、温度和/>浓度的变化规律，所述模型预测控制算法基于代数方程组理论将动态方程中的培养液的压力、温度和/>浓度作为未知变量，利用反应速率常数和生长速率构建培养液动态模型，所述动态方程的计算公式为：
（1）
在公式（1）中，为动态方程，/>为培养液的压力，/>为培养液的温度，/>为培养液的/>浓度，/>为状态空间方程的系数矩阵；
步骤二、所述培养液动态模型通过系统动力学方法将细胞三维培养环境看作由单元格组成的空间网格，每个单元格内包含1营养物，所述培养液动态模型基于单元格之间相互作用关系和细胞自身行为规律预测培养液的压力、温度、二氧化碳的未来变化的情况,所述培养液动态模型预测培养液的压力变化量的计算公式为：
（2）
在公式（2）中，为培养液动态模型预测培养液的压力变化量，/>为单元格之间的细胞粘附力，/>为培养液动态模型预测培养液的当前压力值，/>为细胞迁移速度；
所述培养液动态模型预测培养液的温度变化量计算公式为：
（3）
在公式（3）中，为培养液动态模型预测培养液的温度变化量，/>为加热器的加热功率，/>为培养时间，/>为细胞三维培养环境导热速率，/>为细胞三维培养环境容量；
所述培养液动态模型预测培养液的二氧化碳浓度变化量计算公式为：
（4）
在公式（4）中，为培养液动态模型预测培养液的二氧化碳浓度变化量，/>为细胞生长速率，/>为二氧化碳供应系统功率，/>为细胞代谢产物生成速率；
步骤三、采用主控制器根据培养液动态模型预测结果和细胞三维培养环境的目标设定值实时输出控制信号，所述模型预测控制算法根据控制信号调整加热器功率、排气阀门开度和二氧化碳供应系统使压力、温度和浓度保持在目标设定值，所述控制信号的计算公式为：
（5）
在公式（5）中，为控制信号，/>为模型预测控制算法的比例增益，/>为主控制器输出控制信号时间，/>为限制输出控制信号的大小范围的饱和限幅。
4.根据权利要求1所述的一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述力学应力测试采用液压系统对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行振动或荷载，模拟人体内部环境下的力学应力对三维生物支架的使用情况，所述液压系统采用PID控制算法根据测试需求设置液压缸的压力和流量，实现液压缸将液体转化为机械运动作用于脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架样品，所述液压系统通过传感器获取测试过程中脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架荷载和形变的测试数据，所述液压系统采用LabVIEW数据分析软件对得到的测试数据进行分析和处理，所述LabVIEW数据分析软件采用曲线拟合函数将测试数据与理论模型进行比较，获得三维生物支架的屈服强度性能。
5.根据权利要求1所述的一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述化学腐蚀测试采用碳酸钠-氢氧化钾缓冲溶液模拟人体内部环境下三维生物支架的降解情况，所述脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架样品在碳酸钠-氢氧化钾缓冲溶液中浸泡7天后，所述化学腐蚀测试采用扫描电镜对试验前后的样品形貌、质量和化学成分进行比较，评估脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架在模拟人体内部环境下的耐腐蚀性。
6.根据权利要求1所述的一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述基质胶包裹细胞检测模块利用基质胶模拟脑胶质瘤类器官细胞在体内的环境，观察和分析脑胶质瘤类器官细胞在三维空间中的增值情况，所述基质胶包裹细胞检测模块采用流式细胞检测方法对荧光素PI染色后的基质胶模拟脑胶质瘤类器官细胞样品进行检测，所述流式细胞检测方法通过检测荧光素PI的荧光强度确定每个细胞所包含的DNA含量，所述流式细胞检测方法根据DNA含量散点图区分不同周期的细胞，确定样品中不同周期细胞所占比例，细胞周期包括G1期、S期、G2期和M期四个阶段，所述流式细胞检测方法最后根据各个周期细胞所占比例计算出细胞增殖率和周期分析结果。
7.根据权利要求1所述的一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述化学发光方法检测模块采用偶联荧光素酶染色实现对凋亡细胞的选择性标记，所述凋亡细胞经偶联荧光素酶催化后产生发光信号，所述化学发光方法检测模块使用荧光显微镜和滤波器来观察和筛选出发射光谱，获得对凋亡细胞的高度选择性和灵敏度，实现检测细胞凋亡情况。
8.根据权利要求1所述的一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块采用三氯乙酸与脑胶质瘤类器官模型混合，所述三氯乙酸与脑胶质瘤类器官模型混合液通过超声波机械破碎将脑胶质瘤类器官模型中的组织细胞破碎并释放ATP三磷酸腺苷，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块采用离心机、ATPIase抑制剂和氯仿有机溶剂将组织破碎后的混合液进行离心、防ATP三磷酸腺苷降解和分离出上清中的ATP三磷酸腺苷处理，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块采用荧光素、过氧化氢和荧光素酶催化剂与分离出的ATP三磷酸腺苷混合反应生成可发出荧光信号的产物，所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块最后通过荧光检测仪观察和分析产生的荧光信号，根据荧光强度定量计算ATP含量，实现测定脑胶质瘤类器官模型的活性和提高脑胶质瘤类器官药敏检测的便利性和准确性。
9.根据权利要求1所述的一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述核磁共振检测方法采用离心机、过滤膜和PBS缓冲液对细胞培养液进行预处理，去除细胞培养液中气泡和颗粒，所述核磁共振检测方法通过核磁共振仪器利用细胞培养液中代谢产物和化合物产生特定的核磁共振信号，探测细胞培养液中不同分子的信号，所述核磁共振检测方法再通过所述细胞剖面仪统计软件将分子的信号进行核磁共振图谱分析，确定代谢产物和化合物在样品中所占比例，所述核磁共振检测方法最后根据代谢产物和化合物在样品中所占比例说明所选药物对细胞的生长或代谢的影响。
10.一种脑胶质瘤类器官药敏检测方法，其特征在于：应用于权利要求1-9中任意一项权利要求所述一种脑胶质瘤类器官构建方法，所述药敏检测方法包括如下步骤：
步骤一、将脑胶质瘤类器官培养板转移至生物安全柜中，采用移液枪吸取孔中的脑胶质瘤类器官转移至无菌15mL离心管内，反复吹打，然后在-4℃ - 4℃的离心机中离心，弃上清留下沉淀，根据沉淀体积采用培养基重悬，取等体积的细胞悬液和台盼蓝溶液按1:1充分混匀后计数，根据药物推荐方案进行药敏铺板和培养；
步骤二、将脑胶质瘤类器官模型分为替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗的药物处理组和对照组；
步骤三、在每个药物处理组中分别添加替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗分别以0.1g/ml、0.2g/ml、0.3g/ml、0.4g/ml和0.5g/ml的浓度逐渐增加获得药物浓度-效应关系数据，所述对照组不添加药物，所述药物处理组和对照组的培养板放入培养箱中培养；
步骤四、每个药物处理组和对照组的培养板孔加入等量的ATP发光检测试剂，采用带发光检测功能的酶标仪进行检测，每个样本中的细胞数值采用核磁共振检测方法和细胞剖面仪统计软件进行处理分析，检测药物对细胞的生长或代谢的影响；
步骤五、将药物处理组和对照组中的细胞生长或代谢情况相对应比较，最终得出替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗对脑胶质瘤类器官的药敏性。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410112018.4A CN117625541B (zh) | 2024-01-26 | 2024-01-26 | 一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410112018.4A CN117625541B (zh) | 2024-01-26 | 2024-01-26 | 一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117625541A true CN117625541A (zh) | 2024-03-01 |
| CN117625541B CN117625541B (zh) | 2024-04-02 |
Family
ID=90022027
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410112018.4A Active CN117625541B (zh) | 2024-01-26 | 2024-01-26 | 一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117625541B (zh) |
Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104403923A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-03-11 | 南京卡迪奥密生物技术有限公司 | 三维组织器官培养模型及其高通量自动化立体图像分析平台及其应用 |
| CN109554346A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-04-02 | 首都医科大学附属北京胸科医院 | 一种肺癌类器官模型及其在肿瘤研究中的应用 |
| US20190128870A1 (en) * | 2016-04-04 | 2019-05-02 | Humeltis | Diagnostic Methods For Patient Specific Therapeutic Decision Making In Cancer Care |
| CN111194407A (zh) * | 2017-08-14 | 2020-05-22 | 新加坡科技研究局 | 用于测量三维细胞结构的药物应答动力学的无标记方法和系统 |
| CN111197068A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-05-26 | 清华大学 | 一种基于超疏水微阵列芯片进行药敏测试的方法 |
| CN112680348A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-20 | 北京大橡科技有限公司 | 基于器官芯片的器官模型构建方法及器官模型 |
| CN112725279A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 纳肽得(青岛)生物医药有限公司 | 一种基于肿瘤类器官模型的药敏检测和标准建立方法以及微流控芯片结构的应用 |
| CN114032277A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-02-11 | 创芯国际生物科技(广州)有限公司 | 一种基于染色法的肿瘤类器官药物敏感性检测方法 |
| US20220106547A1 (en) * | 2019-05-09 | 2022-04-07 | EMULATE, Inc. | Compositions and methods of using partial gel layers in a microfluidic device |
| CN114958713A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-30 | 杭州赫贝科技有限公司 | 一种管状结构的三维细胞培养支架 |
| CN115747290A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-03-07 | 零壹人工智能科技研究院(南京)有限公司 | 一种对肠癌类器官进行药敏测试的新操作方法 |
| CN115876739A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-03-31 | 上海万何圆生物科技有限公司 | 一种原代肿瘤类器官的药物敏感性检测方法 |
| CN115948339A (zh) * | 2023-01-18 | 2023-04-11 | 郑乐民 | 高通量气液交界法培养神经胶质瘤类器官的方法 |
| CN116200267A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-06-02 | 天津大学 | 一种3d细胞、类器官动态培养设备 |
| CN117004572A (zh) * | 2023-08-11 | 2023-11-07 | 上海美迪西生物医药股份有限公司 | 病人来源的移植瘤类器官模型pdxo的构建方法与应用 |
| CN117017307A (zh) * | 2023-07-20 | 2023-11-10 | 南方科技大学 | 微电极阵列、微电极阵列的制备方法、脑类器官检测装置 |
| CN117230011A (zh) * | 2023-09-11 | 2023-12-15 | 江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院） | 卵巢交界性肿瘤类器官模型的构建方法 |
| WO2023246838A1 (en) * | 2022-06-22 | 2023-12-28 | Tsinghua University | Disease model and use thereof |
-
2024
- 2024-01-26 CN CN202410112018.4A patent/CN117625541B/zh active Active
Patent Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104403923A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-03-11 | 南京卡迪奥密生物技术有限公司 | 三维组织器官培养模型及其高通量自动化立体图像分析平台及其应用 |
| US20190128870A1 (en) * | 2016-04-04 | 2019-05-02 | Humeltis | Diagnostic Methods For Patient Specific Therapeutic Decision Making In Cancer Care |
| CN111194407A (zh) * | 2017-08-14 | 2020-05-22 | 新加坡科技研究局 | 用于测量三维细胞结构的药物应答动力学的无标记方法和系统 |
| CN109554346A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-04-02 | 首都医科大学附属北京胸科医院 | 一种肺癌类器官模型及其在肿瘤研究中的应用 |
| US20220106547A1 (en) * | 2019-05-09 | 2022-04-07 | EMULATE, Inc. | Compositions and methods of using partial gel layers in a microfluidic device |
| CN111197068A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-05-26 | 清华大学 | 一种基于超疏水微阵列芯片进行药敏测试的方法 |
| CN112725279A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 纳肽得(青岛)生物医药有限公司 | 一种基于肿瘤类器官模型的药敏检测和标准建立方法以及微流控芯片结构的应用 |
| CN112680348A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-20 | 北京大橡科技有限公司 | 基于器官芯片的器官模型构建方法及器官模型 |
| CN114032277A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-02-11 | 创芯国际生物科技(广州)有限公司 | 一种基于染色法的肿瘤类器官药物敏感性检测方法 |
| CN114958713A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-30 | 杭州赫贝科技有限公司 | 一种管状结构的三维细胞培养支架 |
| WO2023246838A1 (en) * | 2022-06-22 | 2023-12-28 | Tsinghua University | Disease model and use thereof |
| CN115747290A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-03-07 | 零壹人工智能科技研究院(南京)有限公司 | 一种对肠癌类器官进行药敏测试的新操作方法 |
| CN115876739A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-03-31 | 上海万何圆生物科技有限公司 | 一种原代肿瘤类器官的药物敏感性检测方法 |
| CN115948339A (zh) * | 2023-01-18 | 2023-04-11 | 郑乐民 | 高通量气液交界法培养神经胶质瘤类器官的方法 |
| CN116200267A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-06-02 | 天津大学 | 一种3d细胞、类器官动态培养设备 |
| CN117017307A (zh) * | 2023-07-20 | 2023-11-10 | 南方科技大学 | 微电极阵列、微电极阵列的制备方法、脑类器官检测装置 |
| CN117004572A (zh) * | 2023-08-11 | 2023-11-07 | 上海美迪西生物医药股份有限公司 | 病人来源的移植瘤类器官模型pdxo的构建方法与应用 |
| CN117230011A (zh) * | 2023-09-11 | 2023-12-15 | 江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院） | 卵巢交界性肿瘤类器官模型的构建方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| DEREK M. VAN PEL等: "Modelling glioma invasion using 3D bioprinting and scaffold-free 3D culture", JOURNAL OF CELL COMMUNICATION AND SIGNALING, 28 December 2018 (2018-12-28), pages 723 - 730 * |
| GUOFENG WEI等: "Three-dimensional coculture of primary hepatocytes and stellate cells in silk scaffold improves hepatic morphology and functionality in vitro", J BIOMED MATER RES A, 30 April 2018 (2018-04-30), pages 2171 - 2180 * |
| 孟倩等: "肿瘤类器官及其在合成生物学中的研究进展", 合成生物学, 11 August 2023 (2023-08-11), pages 1 - 11 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117625541B (zh) | 2024-04-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9416429B2 (en) | Apparatus and methods for manipulation and optimization of biological systems | |
| Lei et al. | Real-time and non-invasive impedimetric monitoring of cell proliferation and chemosensitivity in a perfusion 3D cell culture microfluidic chip | |
| CA2259984C (en) | Precise efficacy assay methods for active agents including chemotherapeutic agents | |
| CA2658126C (en) | Continuous culture apparatus with mobile vessel, allowing selection of fitter cell variants and producing a culture in a continuous manner | |
| CN106544270B (zh) | 一种用于细胞共培养的微流控芯片及其细胞培养方法 | |
| JP5416772B2 (ja) | バイオリアクター内で増殖した細胞を採取する時の予測器 | |
| Lopes et al. | Quantification of embryo quality by respirometry | |
| Carvalho et al. | Development of a bioreactor system for cytotoxic evaluation of pharmacological compounds in living cells using NMR spectroscopy | |
| CN117625541B (zh) | 一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法 | |
| EP2970854B1 (en) | Rotational dual chamber bioreactor: methods and uses thereof | |
| Chew et al. | Generating cerebral organoids from human pluripotent stem cells | |
| Lei et al. | Electrical impedance determination of cancer cell viability in a 3-dimensional cell culture microfluidic chip | |
| CN113684129A (zh) | 胚胎检测微流控芯片和胚胎检测系统 | |
| US11591558B2 (en) | Method for analysis and cell culture and an associated system | |
| Shi et al. | Tissue engineering and analysis in droplet microfluidics | |
| CN110616184A (zh) | 使用血小板和中性粒细胞诱导和监测NETs形成的体外方法 | |
| Möller et al. | Near-physiological cell cycle synchronization with countercurrent centrifugal elutriation | |
| US11377634B2 (en) | 3D micro fabrication and screening | |
| da Silva Pereira | Machine Learning Algorithms and Organs-on-Chips as New Technologies for the Modeling of Human Cardiac Toxicity and Disease | |
| US20230008576A1 (en) | A host-microbe co-culture perfusion bioreactor for discovery of secreted products and novel interactions at the human-microbiota interface | |
| US20230011168A1 (en) | Bio-Chips and Production Method Thereof | |
| WO2024089178A1 (en) | Systems comprising a microfluidic device and methods for obtaining a signal | |
| CN114164250A (zh) | 一种肿瘤组织匀浆液代血清微组织块个体化药敏检测方法 | |
| Pereira | Machine learning algorithms and organs-on-chips as new technologies for the modeling of human cardiac toxicity and disease | |
| CN116474846A (zh) | 一种精准模拟血糖波动和脉动剪应力协同作用的微流控芯片系统及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |