對話艾名醫學：藥敏檢測從21天縮短至7天，讓自動化類器官藥敏檢測走入一線醫院

2025年，體內、體外CAR-T無疑是最為引人矚目的生物醫藥產業。在這一賽道，類器官技術正成為CGT企業加速研發的“標配”工具。——“在國內，我們接觸和服務了多家CGT公司。無論是從CGT療法特性還是毒理、藥理模型構建上，這類企業都更愿意擁抱類器官。”艾名醫學創始人游明亮博士在接受動脈網采訪時談到。

類器官（Organoid），即利用成體干細胞、多能干細胞或組織祖細胞在體外三維培養形成的具備器官結構與功能特征的三維細胞培養物，通過細胞外基質及特定生長因子誘導細胞自組織分化，形成包含多種器官特異性細胞類型的空間結構，其具有自我更新、自我組織和遺傳特征穩定性。與傳統的2D細胞相比，3D細胞更接近細胞真實形態，可以更好地模擬復雜結構和功能，為疾病研究、藥物開發、臨床診療提供更精準可靠的實驗模型。

CGT療法的靶向性、免疫原性等特性在傳統動物模型中難以準確模擬、對于企業自身而言，數據外推臨床的可靠性不足，將導致后期失敗率居高不下，形成研發成本和效率壓力。類器官可實現高通量藥物篩選、個性化療效預測、臨床患者篩選等，幫助企業在早期對管線實現二次驗證與淘汰。同時，隨著FDA、NMPA對CGT藥物安全性要求日趨嚴格，企業需要提供更充分的毒性數據（on-target/off-target）支持，來作為IND申報的關鍵證據鏈與補充材料。

游明亮博士指出：“當前醫藥研發端的需求不是概念性的，而是帶著明確成本計算與監管焦慮來找解決方案的。”這也解釋了為何類器官服務正從早期科研工具，迅速轉變為生物醫藥與產業鏈中不可或缺的“基礎設施”。

成立于2020年的艾名醫學，是一家以類器官技術為核心的研發型醫療科技企業，自主研發試劑、耗材、設備、軟件等類器官全產業鏈產品，集研發、生產、科研服務、醫學檢測四位一體，助力腫瘤精準醫療與新藥研發篩選。日前，動脈網特別邀請到艾名醫學創始人游明亮博士、聯合創始人申重陽博士，進行一場深度對話，談了談類器官的自動化與數字化迭代。

01

數據模型提升成功率，推出血管化、免疫細胞共培養類器官

不是追風口，而是在風口形成前建好跑道。

2020年，游明亮和申重陽接連從新加坡國立大學、新加坡癌癥科學研究所和美國耶魯大學回國，長期深耕干細胞、3D細胞培養領域。游明亮和申重陽發現，3D細胞及類器官模型在生物醫藥產業鏈中的應用尚屬起步，全球范圍內尚無法規或指南推薦。兩人一拍即合下，認為在早期研發與精準醫療中，類器官將是一個game changer。

不同于純技術驅動的Biotech，自誕生起，艾名醫學就定位為“精準醫學公司”，用自動化、數字化解決類器官產業化效率痛點。“Aiming”的命名暗藏戰略野心——既是“瞄準”精準醫學靶點，又以“現在進行時”宣告這場變革正在發生。Logo中心的紅色靶點被巧妙設計成類器官形態，象征從醫藥研發到精準醫學的一擊即中。

發展過程中，艾名醫學瞄準了類器官技術在行業應用中的三大痛點——產品化、自動化、數字化，基于底層技術創新，實現產品鏈條的全面迭代。

當前3D細胞培養試劑耗材通用性不足，導致類器官建模成功率低、批次差異大，嚴重制約商業化落地。艾名醫學試圖用“可計算的確定性”替代“不可控的手藝活”，讓培養基從消耗品變為可標準化復制的工業產品。

具體來看，艾名醫學搭建起一套包含數據驗算與反饋設計的培養基算法平臺。這套“3D細胞數學模型”的底層邏輯，徹底改變了傳統“試錯式”研發路徑——通過持續測序測試與數據回流，模型自動優化培養基成分配比，使類器官擴增速率與得率實現工業化級躍升。

“需求驅動、算法賦能的思維，貫穿了艾名醫學的產品體系。”申重陽強調，“艾名醫學培養基平均經歷10次以上版本迭代，每次升級都是數據模型跑出來的最優解，而非實驗室經驗的堆砌。”

具體來看，自研MasterAim?腫瘤類器官培養體系，成本僅為競爭對手的5%～50%、建模成功率高出30%、檢驗準確率超出1倍，已有25種腫瘤類器官培養試劑盒、17種正常小鼠組織類器官培養試劑盒。耗材方面，自研Signoid?類器官芯片可實現高通量均一大小的類器官培養；自研ProPEG?水凝膠成分確定，可替換現有動物來源基質膠，可實現批量生產，批次間質量更穩定。

但真正讓艾名醫學在技術服務端建立護城河的，是其對客戶需求、行業痛點的精準把握。

申博士提到——通過與一線的深入溝通，當前類器官產業鏈面臨兩大核心需求：缺乏血管化導致無法模擬真實藥物遞送與代謝微環境；缺失免疫細胞讓免疫療法的體外評估缺乏實證與路徑依據。因此，艾名醫學率先推出血管化類器官與免疫細胞共培養類器官，以及覆蓋肝、腎、腸、腦、心臟、肺、血管七大系統的iPS類器官培養產品矩陣。

02

國內首臺全自動類器官培養及分析設備，將藥敏檢測從21天縮短至7天

類器官藥物敏感性檢測（PDTO）是腫瘤個體化治療的重要工具。但當前的應用層面，仍存在眾多應用推廣的困境——患者希望今天送樣明天出結果，實驗室卻需要14—21天培養周期；醫生想同時評估化療、靶向、免疫、放療全方案，企業卻只能提供靶向和化療兩種單一模型；醫院檢驗科難以為藥敏項目配置15人以上的專業團隊，而這恰恰是大多數類器官公司的最小培養單元。

事實上，三層困境即為臨床應用需求與前沿技術應用端的鏈接斷層：術后患者等待化療的黃金窗口期通常不超過7—10天，傳統類器官培養流程卻動輒3周，臨床價值在漫長的等待中急劇衰減；成本結構帶來極大挑戰——5~10人技術團隊、復雜手工操作、高昂試劑消耗，使得人力成本與檢測費用居高不下。“這三層困境不破除，類器官永遠停留在科研研發，成不了大面積應用的臨床工具。”游明亮一針見血指出，“這不是技術迭代能解決的問題，而是需要生產方式的重構。”

艾名醫學的答案是類器官系統培養鑒定智能工作島（Organoid Systematic Culture and Analysis Robot-AI,OSCAR-AI）。作為國內首臺全自動類器官培養及分析設備（藥敏工作島），OSCAR通過自動化、一站式集成培養和微量樣本極速制備，打造系統性解決方案。

OSCAR的核心突破在于微量樣本極速制備：只需10微升穿刺組織，通過微流控芯片模塊，5—7天內可自動化生成200—300個均質類器官微球，藥敏報告周期壓縮至7—9天，較傳統方法提速一倍以上。臨床端，這意味著術后患者能夠在首次化療前拿到個體化用藥方案。

更關鍵的是人力與成本的高度縮減。申重陽強調，系統性解決方案的本質，是將分散在15個人手中的操作，封裝進一臺設備的算法和培養體系。結合培養基迭代和算法驗算模型，經歷超10次版本升級，使集成的類器官擴增效率達到工業化水準。設備還支持“三模合一”——既能高通量生產微球類器官，也能兼容3D細胞培養、2D細胞及iPS細胞誘導分化，實現從科研到臨床的無縫切換。

商業模式來看，手工操作的類器官服務毛利率不足30%，且難以實現規模化、高通量、短時間培養；自動化設備則將人力成本壓縮80%，檢測通量提升超10倍，毛利率有望突破60%。尤其，它讓醫院檢驗科獨立開展檢測成為可能——操作標準化，無需自建昂貴技術團隊，將真正打開院內藥敏檢測市場的天花板。

據悉，艾名醫學OSCAR已進入全國頭部三甲醫院，并與區域類器官中心共建標準化實驗室，正加速臨床落地。

03

數字化、實時監測與小型桌面化，類器官的未來

在艾名醫學的發展版圖里，類器官不是終點，而是數據生產的生物礦。

傳統腫瘤治療的數據困境在于“稀疏性”：一個患者在一個時間點只對應一種用藥方案，形成單一數據點。而類器官藥敏檢測能在同期測試數十種藥物，產生多維反應矩陣。游明亮談道：“這不僅是效率提升，而是數據層面的指數級增長。”

通過三個維度，艾名醫學逐步構建出腫瘤類器官模型庫，提高數據利用率，希望打造出數字化腫瘤類器官模型（Digital Tumor Organoid Models，DTOMs）模型庫。例如，針對特定病種人群，將類器官藥敏數據結合基因組、轉錄組、蛋白組深度測序，形成對藥企極具價值的R&D數據資產；深度合作院端，構建個性化患者檔案，合并患者個體化信息，形成數據－應用－反饋－強化的正向循環，推動類器官向自動化、數字化不斷迭代。

與此同時，AI能力已內嵌到硬件產品中。OSCAR全自動類器官培養及分析設備集成了高通量AI視覺識別模塊，通過圖像算法自動判斷類器官生長狀態與藥物敏感性，替代實驗員在顯微鏡下的重復勞動。“2D細胞的高內涵篩選已經很成熟，我們在突破3D類器官的實時動態識別，”游明亮說，“這個模塊已申請專利，標準統一且可溯源，將為后續報告材料提供數字化證據鏈。”

“AI在醫療領域應用應當遵循4D標準：Digital（可數字化）、Deplicable（可重復）、Detectable（可檢測），以及最難的Definable（可解釋）。”游明亮解釋道，“醫生敢用AI的前提，是它能像臨床指南一樣給出證據鏈，而不是黑箱決策。”

進一步來看，艾名醫學作為重要產業合作伙伴，參與到昆士蘭科技大學（QUT）牽頭的 “微生理系統技術培訓中心（MiPSET）”。該項目入選了澳大利亞研究理事會（ARC）2025年度產業轉型培訓中心（ITTC）立項名單。艾名醫學是唯一入選的中國企業，也是亞洲僅有的兩家入選機構之一（另一家為日本企業）。

面向未來，申重陽強調，類器官芯片的未來需要進一步結合臨床端需求，比如對小型化、桌面級設備的需求；對多組學數據、代謝分析等的多維集成；對實時監控、動態評估的臨床空白。“在更長遠的未來，類器官需要從‘中心化服務’走向‘院內即時檢測’，進而成為常規診療項目。”游明亮總結道。

如果您想對接文章中提到的項目，或您的項目想被動脈網報道，或者發布融資新聞，請與我們聯系；也可加入動脈網行業社群，結交更多志同道合的好友。

聲明：動脈網所刊載內容之知識產權為動脈網及相關權利人專屬所有或持有。未經許可，禁止進行轉載、摘編、復制及建立鏡像等任何使用。文中如果涉及企業信息和數據，均由受訪者向分析師提供并確認。