High-Throughput Morphological Profiling of Patient-Derived Human Liver Organoids for Hepatotoxicity Hazard Identification and Compound Prioritization

肝脏是人体的化学加工厂，负责过滤血液中的毒素并分解药物，以便其被利用或安全地排出体外。由于这个器官工作强度极大，它也是药物引起损伤最常见的部位。当一种药物损害肝脏时，可能会导致严重的疾病，或迫使一种极具前景的疗法被迫退出市场，这种失败会耗费多年的研究心血，并让患者失去治愈的机会。几十年来，科学家们一直试图在药物进入人体患者之前，预测哪些药物会对肝脏造成伤害。他们一直依赖于使用动物细胞或在塑料板上生长的简单人类细胞层进行测试。然而，这些旧模型往往无法达到预期效果，因为它们缺乏真实肝脏那种复杂的、三维的结构，也缺乏不同人群特有的遗传构成。因此，许多在实验室中看起来安全的药物在临床应用中却变得危险，而另一些本可以安全的药物则被过早地淘汰了。

密歇根大学的一个研究小组开发了一种新的药物安全性测试方法，填补了这一差距。他们不再使用扁平细胞或动物，而是利用从真实患者身上提取的干细胞，培育出微小的、三维的人类肝脏组织簇，即“类器官”。这些微小的组织包含了多种协同工作的肝脏细胞，就像是器官本身的微缩版。随后，研究人员将这些活体组织暴露在各种药物中，并使用先进的照相机拍摄了数千张关于细胞外观和行为的详细照片。通过训练计算机识别细胞形状和结构的细微变化，该团队创建了一个系统，能够在细胞实际死亡之前发现肝脏受损的早期迹象。这种方法提供了一种更接近人类生理特征的方式来筛选药物，有望比以往任何时候都更早、更准确地捕捉到危险的副作用。

为了构建这个系统，科学家们首先收集了来自七个人的血液样本：其中六名患者此前曾遭受过药物诱导的肝损伤，一名健康人士则没有肝脏问题的病史。他们将这些血液样本中的细胞重新编程为干细胞，而干细胞可以转化为体内的任何类型的组织。随后，这些干细胞被引导生长成肝类器官。由于这些类器官源自真实的人类，它们携带了捐赠者独特的遗传指纹。这意味着研究人员可以观察到不同人的肝脏对同一种药物会有何种反应，从而捕捉到人类群体中存在的自然差异。研究团队培育了这些类器官，将其分解为单个细胞，并将其放入培养板上的微小孔中，在那里对 74 种不同的药物进行了处理。其中一些药物已知会导致肝损伤，而另一些则已知是安全的。

在暴露于药物三天后，研究人员固定了细胞，并使用特殊的荧光染料对细胞的特定部分进行染色，例如细胞核、产生能量的线粒体和脂肪滴。然后，他们使用高倍显微镜捕捉了每个孔中数千个细胞的详细图像。这项创新的关键不仅在于拍摄照片，还在于如何分析这些照片。他们并没有简单地计数有多少细胞存活或死亡，而是使用计算机程序测量了细胞形状和纹理的数百个微小细节。计算机学会了识别代表压力或损伤的特定模式，例如细胞核形状的变化或脂肪的堆积。这种方法使他们能够检测到那些仅观察细胞死亡的传统测试所会遗漏的微妙预警信号。

结果显示，这种新方法在区分危险药物和安全药物方面非常有效。当计算机分析类器官的图像时，它能以极高的准确度识别出有害药物，表现远优于仅测量细胞存活率的测试。该系统非常敏感，甚至在细胞仍然存活时就能发现早期问题。有趣的是，研究人员发现，使用来自所有七位捐赠者的类器官组合能获得最佳结果。虽然每位捐赠者的肝脏细胞反应略有不同，但通过取其平均反应，比仅依赖一种类型的细胞建立了一个更可靠的安全网。这表明，使用多样化的真人组织面板进行药物测试，对于捕捉人们对药物反应的广泛差异至关重要。

研究还揭示了肝脏对药物的反应并不总是相同的。某些药物会导致所有类器官产生类似的改变，而另一些药物则会根据捐赠者的不同而触发截然不同的反应。例如，一种药物会导致某些捐赠者的细胞发生大规模形态转变，但在其他捐赠者身上几乎没有任何影响。这种变异性反映了现实世界的情况，即有些人会对某种药物产生不良反应，而其他人则不会。通过精确测量导致这些变化的药物剂量，研究人员可以根据其潜在危害程度对药物进行排名。他们发现，对于许多药物而言，在实验室中引起损伤所需的剂量与人体血液中的水平接近，这表明该测试与现实世界的暴露情况具有相关性。

最重要的发现之一是，该系统可以根据观察到的视觉模式检测出特定类型的肝损伤。计算机根据药物如何改变细胞将其分为若干类。一组药物导致细胞看起来像是能量生产出现问题，而另一组药物则导致细胞充满脂肪或改变其膜结构。这种观察“损伤特征”的能力有助于科学家理解不仅是药物具有毒性，而且是它如何伤害肝脏。在一个显著的案例中，一种名为舒林酸（sulindac）的药物此前曾被该系统漏掉，但当研究人员在测试中加入少量的炎症信号时，它被正确识别为具有危险性。这表明该系统可以通过调整来捕捉那些仅在特定条件下（如身体已处于炎症状态时）才会引起损伤的药物。

尽管取得了成功，研究人员也谨慎地指出了他们工作的局限性。该系统旨在标记潜在风险并按风险等级对药物进行排序，而不是精确预测谁会在何时生病。它最适合作为一种早期预警工具，帮助科学家决定哪些药物可以继续推进，哪些应该被舍弃。研究还强调，由于类器官缺乏人体内完整的免疫系统，一些已知会导致罕见免疫相关肝损伤的药物仍然难以检测。然而，通过在测试中添加炎症信号的能力，为进一步改进该系统提供了路径。

最终，这项研究证明，通过培育微小的、源自患者的肝脏组织并利用先进照相机进行观察，可以比旧方法更清晰地描绘药物安全性图景。通过捕捉细胞结构的细微早期变化并考虑人与人之间的自然差异，这种方法为保护患者免受肝损伤提供了一种强有力的新途径。它代表了一种转变——从仅仅询问药物是否杀死细胞，转变为询问药物如何改变细胞，从而为药物如何与我们的身体相互作用提供更深层次、更符合人类生理逻辑的理解。随着药物研发不断转向脱离动物实验，像这样的工具对于确保新疗法能够服务于多样化的人群并兼顾有效性与安全性将变得至关重要。