科技日报记者 金凤
一块巴掌大小的透明的微流控芯片板内，分布着几十个迷你“房间”，里面“住着”小米粒大小的心肌球。从高倍显微镜中看去，它们一下一下地自主搏动，一旁的电脑屏幕上，显示出一张人工智能（AI）算法分析出的“心电图”。“迷你心脏”的跳动幅度、周期一目了然。
在9月22日开幕的2026国际微生理系统联盟（iMPSS）亚太峰会暨第九届类器官与器官芯片学术会议中，产品技术展区演示的这一幕，将AI“联姻”器官芯片的“化学反应”呈现在大家面前。
“器官芯片能生成临床试验和动物试验里无法生成的数据，这些数据是开发AI工具的基础。但器官芯片不可能覆盖全部疾病模型，需要借助AI与细胞试验、动物试验的数据整合，生成‘数字虚拟人’，预测在研药物的药效。”数字医学工程全国重点实验室主任、东南大学器官芯片研究院院长顾忠泽教授描绘出AI与器官芯片“双向奔赴”的星辰大海。
在这场汇聚100余家国际顶尖机构、300余位行业专家的会议中，多位专家学者表示，AI+类器官、器官芯片，将塑造人源化、数据驱动的药物研发和疾病治疗新模式。
器官芯片生产数据，AI担纲药效预测
在中国科学院院士、北京大学教授程和平看来，类器官与器官芯片等微生理系统的核心价值，“在于能够突破传统二维细胞模型和动物实验的局限，在体外构建出更加接近人体真实生理状态的复杂系统。”
进入AI时代，器官芯片的价值得到更大彰显。今年初，苏州贝伦生物科技有限公司、东南大学器官芯片研究院、南京鼓楼医院等团队发起国际首个融合器官芯片与AI的个性化mRNA肿瘤疫苗临床研究。
“我们先用非小细胞肺癌患者的病理样本构建类器官芯片，将实验获得的数据喂给AI模型，找到肿瘤特异的抗原并设计出治疗肺癌的药物分子，然后将药物分子在器官芯片上测试。得到的实验数据投喂给AI模型，AI模型在确认药物活性的同时进行模型迭代。”会议中，苏州贝伦生物科技有限公司CEO张育坚介绍，个性化mRNA肿瘤疫苗与传统药物研发不同。由于每个人体内的免疫复合物都不一样，所以每个人需要的药物分子的结构都不同。
“AI的价值就在于能够个性化地设计药物分子，并借助算法模拟药物分子在体内的过程，判断是否对肿瘤有效，而器官芯片可以为模型和算法生成高质量、可控的个性化数据，供AI做解析。”张育坚说。
北京大学药学院教授艾晓妮团队，也借助AI与类器官芯片这两个“搭档”，加速药物药效筛选、靶点发现和机制探索以及药物毒性评估、肿瘤药物敏感性试验。
“以前临床药物敏感性检测是基于实验数据，现在我们将AI模型与临床药敏检测的实验数据结合，将药敏准确性进一步提高。”艾晓妮说。
“AI+器官芯片”尚存挑战，数据规模、质量需提升
数据是AI的“燃料”，AI是数据的解析器。“利用AI+类器官芯片进行药物研发，主要的挑战是缺乏高质量数据。”艾晓妮告诉记者，类器官、器官芯片、类器官芯片技术正逐渐成熟，现在需要建立标准化流程，快速生产高质量和规模化的数据。
这与顾忠泽的观点不谋而合。“目前器官芯片领域已经有了心脏、肝脏、肠道、皮肤、血管、肿瘤等模型，但不同模型之间没有统一的技术标准，产生的数据也千差万别。”顾忠泽说。
如何提高数据的规模和质量？艾晓妮认为，可以提高仪器的自动化水平，同时在生物学、工程学、材料学等领域提升模型的仿生性，打通不同器官芯片之间的技术标准。此外，需要用类器官芯片高质量数据调优AI模型。
顾忠泽则选择器官芯片的成像精度和生物相容性以及数据工业化产出的路径，提升数据品质。9月11日，顾忠泽团队与江西沃格光电集团股份有限公司签署战略合作协议，共同推动玻璃基器官芯片产业化，并全球首发全玻璃基器官芯片系统AWA-HT系列产品，共建基于AI的生物人源数据基础设施暨全球生物芯片设计制造基地。
“沃格光电此前在半导体级精密制造领域积累较深，有批量制造器官芯片的生产能力，这将有利于持续产出适合AI解析的标准化可溯源数据。”顾忠泽表示，团队同时与百图生科共建器官芯片AI数据工厂，构建“AI设计—芯片验证—数据回馈—模型迭代”的研发闭环。
“中国要发展创新药，一定要在药物研发技术上有所变革，尤其是人源化模型以及AI大规模数据的积累。”艾晓妮表示，也许未来，借助AI+类器官芯片，每个患者都能找到适合自己的、物美价廉的药物。
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