Tanmay Mathur在显微镜下观察由血细胞制成的芯片上血管器官
信用:德克萨斯A&M工程公司 芯片上的器官技术为发现治疗各种罕见且被忽视的疾病的新药提供了动力，而目前的模型要么不存在，要么缺乏精确性
特别是，这些平台可以包括患者的细胞，从而导致患者特异性的发现
举个例子，尽管镰状细胞病在20世纪初首次被描述，但是当试图治疗病人时，这种疾病的严重程度带来了挑战
由于这种疾病在经济贫困和代表性不足的少数群体中最普遍，由于社会经济不平等，普遍缺乏发现新治疗策略的动力，使其成为全球最严重的孤儿疾病之一
丹梅·马图尔，博士研究生
德克萨斯A&M大学生物医学工程系的Abhishek Jain实验室正在开发个性化血管，以提高对镰状细胞病和其他罕见血管疾病中血管功能障碍的认识并获得治疗方法
目前用于血管模型的细胞使用诱导多能干细胞(IPSCs)，其来源于患者的内皮细胞
然而，马图尔说，这些细胞有局限性——它们很快就会过期，不能长时间储存
Mathur的研究提供了另一种选择——从患者血液中分离出内皮细胞
只需要50到100毫升的血液
Mathur说:“所涉及的设备和试剂也非常便宜，在大多数临床环境中都可以买到。”
“这些细胞是内皮祖细胞，这意味着它们有很高的增殖能力，所以如果你继续给它们它们想要的食物，一个月内，我们将有足够的细胞，这样我们就可以成功地永远继续培养它们。”
" 这张图展示了个性化血管如何为镰状细胞病患者带来更多针对患者的治疗
信用:丹梅·马图尔/德克萨斯·A&M工程公司 然而，问题是，在芯片上器官的背景下，BOECs是否像IPSCs一样工作，芯片上器官是一种允许研究人员创建这些血管模型的微型设备
这是马图尔最近在《美国心脏协会杂志》上发表的一篇论文中回答的问题
“通过将我们的血管芯片分析与下一代核糖核酸测序相结合，我能够表明，与其他细胞相比，BOECs在任何统计方面都没有区别，”Mathur说
“你不仅可以用BOECs进行针对患者的研究，还可以用这些细胞作为现有细胞的替代品，因为归根结底，它们仍然主要是人类细胞
如果有一种方法可以让你用最少的努力获得病人来源的细胞，那永远是最好的方法
" Mathur的下一步是开始测试更多镰状细胞病的血液样本，并通过机器学习和人工智能将计算引入项目
通过开发一个可以预测凝血时间、炎症等变量的芯片模型，该算法可以将每个患者的病史和治疗与其疾病状态联系起来
“假设我用100个病人做了一个模型，”Mathur说
“如果你给我第101个患者，我对这些细胞运行相同的方法，我的算法应该能够预测该患者是重度、中度还是轻度镰状细胞病患者
这很重要，因为临床医生想知道什么是对患者最有效的短期和长期治疗策略
" Jain说:“Tanmay的工作为组织工程和器官芯片技术的未来以及这些平台在个性化医疗中的积极影响奠定了基础。”
开发这种算法将有助于减少临床医生在制定治疗计划时的猜测
“目前，我们不知道给一个轻度患者服用多少药物
这就是我们对并发症矫枉过正或矫枉过正的原因，”马图尔说
“每种药物都会有一定的副作用，你只能尽量减少
最小化的最好方法是为每个患者量身定制治疗方案
我正试图最小化这个迭代，最小化成本，以及最大化患者治疗的成功
"
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