本文原载“大橡科技”公众号

器官芯片：来自美国NSF I-Corps 上百位专家

访谈的行业洞察

齐云龙

器官芯片（OoC）技术旨在通过微流控和组织工程，在体外构建高度仿生的人体组织模型，以更精准、低成本、符合伦理的方式研究疾病机制和药物反应。尽管学术界在过去十年中开发了大量平台并成立初创公司，但其在制药和生物技术行业的实际应用却十分有限，未能对药物发现和个性化医疗产生预期的重大影响。

为科学评估OoC的商业化潜力，本文作者团队参加了美国国家科学基金会创新团（NSF I-Corps™）项目[1,2](编者注：这是一个沉浸式创业培训项目，旨在促进发明转化为影响力。这个为期七周的体验式培训项目帮助科学家和工程师将关注点拓展到大学实验室之外，从而加速NSF资助项目以及其他准备走向商业化的基础研究项目的经济和社会效益。I-Corps在美国和国际上被广泛认为是一项有效的培训项目)。该团队完成了102次深度访谈，对象涵盖制药公司科学家、生物技术专家、监管人员、工程师和学术研究者（如图1）。访谈内容通过定性分析工具进行编码，提炼出阻碍OoC商业化的关键主题。

图1 102次NSF I-Corps访谈中展示的OoC开发者、学术界、制药研发领域、合同研究组织和生物技术初创企业的核心利益相关者的角色和职位。

根据专业角色，受访者被分为不同的客户类型，包括终端用户、决策者、影响者、经济型买家、推荐者、破坏者和其他类型（如图2所示）。

图2 将NSF I-Corps访谈对象按不同客户原型分类：破坏者、决策者、影响者、经济型买家（有明确的预算限制）、推荐者、终端用户和其他。被归类为“其他”的访谈对象包括：具有创业经验但未直接从事微流控或OoC技术的人员、其他与微流控或OoC技术无关的学术领域教授，或对微流控几乎不了解或缺乏经验的访谈对象。

本文并非技术综述，而是基于真实市场反馈，为OoC开发者提供一份“商业化路线图”，旨在弥合学术创新与产业需求之间的巨大鸿沟，为我们提供了非常具有借鉴意义的观点。

01

巨大潜力与残酷现实

药物研发是OoC最被看好的应用领域。当前研发过程成本高昂、失败率极高，约90%进入I期临床的药物最终失败，主因是动物模型和2D细胞培养等传统模型无法准确预测人体反应。动物模型存在种属差异、成本高、伦理争议大；2D培养则缺乏体内微环境的关键要素。

OoC技术通过模拟血流、力学刺激和多细胞相互作用，能提供更生理相关的数据。类器官芯片、带血管化/免疫系统的模型以及多器官芯片等新进展，进一步拓展了其应用边界。2022年《FDA现代化法案2.0》的通过，允许使用OoC等细胞基检测替代动物实验，为技术落地提供了政策东风。

在访谈中，行业专家普遍认同对更精准预测工具的迫切需求。有受访者表示，一个能模拟人体免疫系统的OoC平台可用于疫苗开发；一个附带完整数据包的“即用型”平台可为药企节省数年内部开发时间。然而，尽管前景光明，制药和生物技术行业对OoC的采纳依然缓慢。

02

核心障碍：五大痛点阻碍落地

通过102次访谈，团队识别出阻碍OoC融入药物研发流程的五大核心障碍：可重复性差、易用性低、通量不足、缺乏标准化、验证不充分（如图3所示）。

图3 展示了NSF I-Corps访谈中，在OoC领域报告的常见挑战和机会领域。当被问及OoC系统的常见挑战以及当前采用障碍时，NSF I-Corps受访者的回答被归类为“挑战”和“机会”。

1 可靠性与易用性：两大致命伤

可重复性

是药企最关心的指标之一。受访者指出，体外平台的变异系数（CV）应低于10%（即重复性>90%）。然而，当前OoC系统在不同实验室和用户间表现差异巨大，源于细胞来源、培养条件、材料和操作流程的不统一。

易用性

是另一个普遍痛点。一位用户直言：“我们大部分时间都在‘赶气泡’（编者注：因器官芯片的微通道设计过于复杂，导致实验操作中气泡易进入通道内部，研究人员需花费大量时间和精力排查、清除气泡）”，形象地描述了因微通道设计复杂导致的操作困难，耗费大量精力解决琐碎技术问题。学术界开发的平台往往追求功能复杂，牺牲了工业界的易用性。陡峭的学习曲线、缺乏标准化操作程序（SOP）、与现有自动化设备不兼容等问题，让工业界用户望而却步。部分初创公司创始人坦言，为客户提供现场培训和故障排除耗费了巨大资源，甚至有公司考虑从卖设备转向提供检测服务（CRO模式）。

2 技术瓶颈：制造与自动化之困

OoC的可制造性是商业化的核心瓶颈。学术界主流的PDMS材料虽具生物相容性，但存在药物吸附、结构强度不足、不适合量产等问题。行业专家强烈建议转向CNC加工（计算机数控加工）、3D打印或注塑成型等更适合大规模生产的技术。然而，先进制造的高启动成本使得产品定型后难以修改，因此必须在创业前完成充分的用户需求分析和设计验证。

自动化与AI集成被视为未来方向。手动操作是数据变异的主要来源，与机器人系统的集成能显著提升通量和一致性。AI/机器学习则可用于分析OoC产生的海量复杂数据。但多位专家强调，只有在底层数据本身稳健可靠的前提下，AI才能发挥作用。因此，标准化数据采集和管理是前提。

3 价值主张：必须用数据说话

许多开发者陷入“技术自嗨”，认为只要技术先进就自然有市场。访谈揭示，药企并不关心技术有多“酷”，他们只关心：这个平台能帮我解决什么具体问题？数据是否可靠？能否加速决策？

OoC开发者必须在特定应用场景中，用数据证明其平台优于现有金标准（动物模型或2D检测）。例如，开展对比研究，证明OoC在预测心脏毒性或肿瘤药物反应方面更准确。仅提供一个“更廉价”的替代方案是远远不够的，必须定义清晰、可量化的价值主张。

03

破局之道：标准化与协作

所有受访者达成的共识是：标准化是释放OoC全部潜力的唯一钥匙。它能解决可重复性、互操作性问题，并为监管接受铺平道路。

1 标准化：从术语到数据的全面规范

标准化工作需从基础做起：

1. 统一术语：首先就“OoC”、“MPS”等基本概念达成共识，避免沟通混乱。

2. 规范实验流程：针对特定应用场景（如肝毒性筛选），制定标准化的细胞来源、培养条件、检测终点和性能指标。

3. 工程标准：统一材料、接口尺寸、制造工艺，确保平台兼容性和可扩展性。

4. 数据标准：定义数据如何采集、处理、报告和交换，以支持AI分析和监管审查。

国际标准化组织（ISO）和经济合作与发展组织（OECD）正积极推动相关工作。2024年成立的ISO/TC 276/SC 2委员会专门负责微生理系统标准化，OECD也发布了《良好体外方法实践》（GIVIMP）指南。开发者应主动将这些标准融入研发流程。

2 协作：构建生态系统

OoC的商业化不是单打独斗，需要整个生态系统的协作：

• 学术界：需转变思维，采用“创业心态”，主动与产业界合作，确保研究解决真实痛点。

• 产业界：药企和生物技术公司应积极参与平台验证，提供真实应用场景和反馈。

• 监管机构：食品药品监督管理局（FDA）、国家标准与技术研究院（NIST）等机构正积极行动。FDA已宣布计划在未来3-5年减少临床前药物安全性研究中动物模型使用，并推出创新药物科学技术方法（ISTAND）等项目，支持创新工具的资格认证。早期与监管机构沟通至关重要。

• 联盟组织：ORCHID、EUROoCs等联盟在连接学界、业界和监管机构方面发挥着桥梁作用。

一个成功的案例是MatTek公司的EpiDerm™皮肤模型。通过与欧洲替代方法验证中心（ECVAM）合作进行严格验证，该技术最终被纳入OECD测试指南，成为官方认可的动物替代方案。

04

结论：务实前行，未来可期

来自100余位行业专家的洞见揭示了阻碍OoC商业化的核心挑战：缺乏标准化、可扩展性有限、自动化不足、通量低，以及可重复性、可靠性和易用性问题。其中，最关键的是对OoC技术验证和资格认证的投入严重不足。弥合学术创新与行业采纳之间的鸿沟，需要通过与监管机构合作推进标准化，并建立对OoC技术的信心。

对于希望推动OoC商业化的开发者而言，在商业化前必须尽量减少工程和研究风险，建立一个稳健、可重复、可靠的平台。然而，识别一个具有迫切未满足需求的关键最终用户，对于商业可行性更为关键。学术界与产业界的合作对于开发解决真实行业需求的解决方案至关重要。器官芯片平台应解决关键问题，提供具有高度可重复性和可靠性的具体可测量结果，以用作诊断或筛查平台。开发者需要对其器官芯片技术设定现实的预期，避免过度承诺或夸大其能力。相反，专家和开发者必须专注于展示平台的效力和对终端用户的价值。

通过战略性地解决这些挑战，OoC专家和利益相关者可以加速行业采纳和监管接受，使这些技术在医疗保健、药物发现和个性化医疗领域实现多样化和有影响力的利用。

尽管挑战重重，OoC技术的未来非常光明。

参考文献：

[1] https://www.nsf.gov/funding/initiatives/i-corps.

[2] 美评估创新合作计划实施成效:公共投资作用显著. https://news.cntv.cn/20120721/100781.shtml

[3] Komarnisky, Wootten, Friedman, Nikkhah (2025) Organ-on-a-chip: key industry insights, challenges, and opportunities from 100+ NSF I-Corps interviews. Lab Chip (IF: 5.4)  https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/lc/d5lc00426h