器官芯片（Organ-on-a-Chip, OoC）技术，作为微生理系统（MPS）的核心代表，自2010年“肺芯片”里程碑式论文发表以来，便以其在体外精准模拟人体器官结构与功能的巨大潜力，被誉为可能彻底变革药物研发、疾病建模和个性化医疗的颠覆性技术。它通过在微流控芯片上构建三维、灌注式的生物仿生组织，提供了比传统二维细胞培养和动物模型更具生理相关性、更经济且更符合伦理的科研平台。
尽管学术界研发热情高涨，初创公司不断涌现，但其商业化进程似乎陷入了“叫好不叫座”的窘境。亚利桑那州立大学Mehdi Nikkhah教授团队参与了美国NSF I-Corps™项目，与102位来自制药公司、生物技术企业、学术界、临床领域、监管机构及投资界的资深人士进行了深度访谈，关于器官芯片的这一行业深度洞察最近发表在《Lab Chip》。
1. OoC产业需求：
当前模型缺陷：
2D细胞模型：缺乏体内真实的细胞微环境、流动性和空间结构；
动物模型：因物种差异，其预测人体反应的能力极差，导致约90%进入I期临床试验的候选药物由于有效性和安全性问题而最终失败。
OoC技术优点：
能够模拟生物力学力、分子梯度，整合多种细胞类型（基质细胞、免疫细胞、血管细胞），并嵌入传感器进行实时数据监测。
在个性化用药和系统毒理学评估方面的巨大潜力。
美国2022年《FDAModernization Act 2.0》通过，为使用OoC等非动物模型进行药物安全性评估扫清了监管障碍。
2. OoC技术产业化核心障碍
可重复性与可靠性问题
这是所有挑战中最受关注的一点。产业界要求体外筛选平台的变异系数（CV）至少低于10%，而目前的OoC系统在用户间和实验室间均表现出高变异性。这种不一致性源于：
生物源差异：细胞/组织来源、培养条件、化学试剂的批次间差异。
平台设计复杂性：复杂的微流道设计和集成组件（如泵、传感器）引入的操作变量。
材料问题：广泛使用的PDMS材料虽具生物相容性，但存在药物吸附和浸出问题，干扰实验结果。
缺乏稳健的质量控制措施和明确的验收标准，使得产业界和监管机构难以信任OoC生成的数据。
易用性不足与陡峭的“学习曲线”
OoC技术若想从学术原型转变为工业级工具，必须实现“去技能化”。然而，当前多数平台设计复杂，操作繁琐。
操作困难：一位受访者形象地描述，他们大部分时间都在芯片中“追逐气泡”。
协议缺失：缺乏标准操作规程（SOP），或现有协议过于复杂，导致不同平台间转换困难。
兼容性差：与现有实验室设备（如自动化液体处理系统）不兼容，难以融入标准化工作流。
这导致终端用户需要大量培训和时间成本，极大地降低了采纳意愿。一些初创公司因此不得不投入大量资源提供客户支持，甚至考虑从销售设备转向提供服务的商业模式（如CRO）。
量产能力与高通量筛选瓶颈
药物发现需要快速筛选成千上万的化合物，高通量是必备条件。OoC技术在这方面存在明显短板：
制造工艺限制：基于PDMS的软光刻技术适合学术研究，但耗时且难以大规模生产。
自动化缺失：大多数平台未设计为与机器人系统集成，依赖人工操作，限制了通量和一致性。
成本高昂：替代制造技术（如精密注塑、3D打印）前期投入成本高，且一旦产品化后难以修改设计。
标准化与监管验证
没有标准，就没有可比性，也就难以获得监管认可。
术语不统一：不同实验室对“OoC”的定义和性能指标缺乏共识。
设计与制造标准缺失：平台尺寸、接口、材料、生物组件等缺乏统一规范。
数据标准空白：数据如何采集、处理、报告和交换，没有统一标准。
验证不足：缺乏针对特定应用场景（Context of Use）的、与现有模型或临床数据对比的系统性验证研究，无法有力证明其预测价值。
制药行业本质上是保守和风险规避的。仅凭“更具生理相关性”或“更便宜”不足以驱动其改变已成熟的、受监管认可的工作流程。OoC开发者必须清晰地回答：我的平台能为客户解决哪个具体、且现有模型无法解决的痛点？ 过度宣传技术本身而非其可衡量的产出结果。此外，OoC技术涉及的伦理问题，如人源细胞的获取、患者知情同意、数据隐私与所有权等，也需要明确的指导方针。
3. 迈向产业化
面对重重挑战，核心在于协作与标准化。
标准化：
标准化是解决可重复性、可靠性、互操作性乃至监管接纳度的基石。
国际标准组织（ISO）：2024年成立了ISO/TC 276/SC 2技术委员会，专门致力于微生理系统和OoC的标准化。
经济合作与发展组织（OECD）：发布了《体外方法良好实践指南》（GIVIMP），为提升体外系统数据的可靠性和可重复性提供了最佳实践。
欧洲：成立了“器官芯片焦点小组”（FGOoC），以制定OoC技术标准化路线图。
美国FDA：2025年4月宣布了一项路线图，计划在未来3-5年内减少在单克隆抗体等药物临床前研究中对动物模型的依赖，并积极推动与新方法学（NAMs）的战略合作。
协作：
学术界与产业界的深度融合：从项目伊始就与潜在终端用户（制药公司、医生）沟通，确保技术解决的是真实存在的痛点。
早期介入监管：通过FDA的“药物开发工具（DDT）资格认证”项目（如ISTAND计划），在开发早期就与监管机构沟通，明确验证路径和资格要求。
发挥联盟与学会的作用：关注ORCHID、UNLOOC、TEX-VAL等联盟，以及国际MPS协会（IMPSS）、欧洲OoC协会（EUROOCs）等组织。
技术优化
设计简化：优先开发用户友好、“即插即用”且与现有实验室基础设施兼容的平台。
制造革新：探索注塑、3D打印等更适合大规模生产的制造工艺。
拥抱自动化和人工智能（AI）：将自动化与AI/机器学习（ML）集成，不仅能提升通量和数据一致性，还能从OoC产生的复杂多维数据中挖掘深层洞见。
聚焦特定应用场景：与其追求“万能平台”，不如先在一个明确的应用场景（如肝毒性筛选、特定肿瘤类型的药效测试）中证明其卓越价值，建立口碑。
总之，OoC技术产业化还有比较长的路要走。
参考文献： Lab Chip,2025,25,4828
