在生物医药领域，类器官作为疾病建模、药物筛选和再生医学的重要工具，正迎来从实验室走向产业化应用的关键阶段。
随着 FDA 对类器官模型在药物筛选和毒性测试中应用的认可度提高，标准化、规模化培养已成为行业迫切需求。美谷分子紧跟技术前沿，推出针对体外模型尤其是类器官高效培养与质控的 CellXpress.ai 解决方案，利用机器学习自主管理换液、铺板、传代、类器官生长质控、终点检测和复杂图像分析，实现整个类器官长期、复杂的培养流程的自动化。助力用户实现：
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自平台推出以来，CellXpress.ai 已积累了丰富的成功案例。以下是几个代表性案例的分享。
基于人工智能的健康人肠道类器官化合物毒性筛选。抗癌药物对肠道细胞的损害是化疗最常见且限制剂量的副作用之一，往往制约治疗效果。本研究中成功构建了一个基于人类肠道类器官的化合物肠道毒性自动化评估平台。该平台采用 CellXpress.ai 和高内涵 ImageXpress HCS.ai，实现了人类肠道类器官培养、化合物添加及染色流程的全自动化。在化合物测试中，类器官暴露于八种已知具有肠道毒性的药物中进行评估。
人肠道类器官（HIOs）药物筛选全自动工作流程：使用 CellXpress.ai 系统将类器官接种至 96 孔 U 底板，每 24 小时通过透射光成像进行监测，第 2 天添加抗癌化合物处理。接种后第 5 天采用 ImageXpress HCS.ai 系统进行活细胞成像（终点分析通过 IN Carta 软件进行人工智能驱动的表型分析）
CellXpress.ai 监测示例：展示在 96 孔 U 型底板中培养的人肠道类器官，通过明场显微镜（TL）进行成像
利用 ImageXpress HCS.ai 高内涵系统检测化合物处理 72 小时后的类器官表型响应
因其来源丰富、可个性化制备及伦理优势，成为产业焦点。CellXpress.ai 系统已被成功验证可用于 iPSC 诱导的类器官的大规模培养和功能检测。本研究重点对 iPSC 源性 3D 神经类器官自发钙振荡活动进行功能表征以及对神经活性化合物进行评估。
实验流程示意图。（1-4）类器官制备与分化：采用 STEMCELL Technologies 系列产品（接种液、形成培养基、扩增培养基和分化培养基），从人多能干细胞定向分化获得类器官；（5）类器官维持培养（6）检测与成像分析：采用 Molecular Devices FLIPR Penta 高通量检测系统及 ImageXpress Micro 共聚焦系统完成
CellXpress.ai 体外模型自动化工厂示意图。96 孔板培养的神经类器官的显微图像
背侧前脑类器官基线钙振荡与药物响应特征分析。通过 FLIPR Penta 系统的动力学钙成像技术记录 Ca2+ 波动信号，并采用 Peak Pro 2 软件进行分析。结果显示：（左图）未添加化合物时，类器官表现出稳定的基础电生理活动；（右图）加入指定化合物（图示为 0.4μM 浓度，共测试 4 个剂量梯度）后，钙振荡模式发生特异性改变
人源 iPSC 衍生的 3D 三细胞共培养心脏细胞球的自动化培养及功能分析。利用人诱导多能干细胞（iPSC）衍生细胞类型构建人体组织模型，是一种有望加速药物开发与安全性/毒性评估的新策略。通过将 iPSC 衍生心肌细胞（CM）、iPSC 衍生内皮细胞（EC）和 iPSC 衍生心脏成纤维细胞（CF）共培养成心脏细胞球模型，利用 CellXpress.ai 完成细胞球形成与维持的全流程自动化，在化合物效应评估与心脏毒性早期检测方面展现出显著应用潜力。
CellXpress.ai 系统运行实例。(A) 显示系统在 384 孔板中进行培养基更换操作。(B) iPSC 衍生的 3D 三细胞共培养心脏球体在 96 孔板中的明场图像。(C) 通过自定义模块编辑器（CME）实现 3D 培养过程中的自动分割与量化分析
（A）使用 CellXpress.ai 系统对用 Calcium 6 染料染色的用于 FLIPR 检测的心脏微组织进行成像。（B）展示经细胞活性染料（包括 Hoechst（蓝色）、Calcein AM（绿色）和 EtHD（红色））染色的细胞最佳焦距投影图像（10 倍）。用心脏毒性化合物处理细胞，包括 100 μM 多柔比星和 10 μM 星形孢菌素。图像分析评估了不同荧光基团的细胞球面积和平均强度。细胞活性可通过活细胞/死细胞平均荧光强度的标准化比值来呈现
使用 3D 细胞球进行钙检测。用各种化合物处理 3D 心脏细胞球后测得的钙振荡（浓度单位 μM）。使用 FLIPR Penta 系统通过动力学钙成像记录 Ca2+ 波形，并使用 Peak Pro 2 软件进行分析。添加指定化合物后，代表性轨迹显示其产生的波形模式与对照信号有很大不同。针对不同的化合物和浓度，对峰值频率、振幅、峰值延长和其他测量值进行了评估
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在类器官产业化这条路上，选择经过验证的解决方案远比追逐概念更重要。CellXpress.ai 用 1 年多时间和数十家用户的实践成果，证明了 AI 支持的类器官自动化培养技术真正落地应用的可行性。
