申请/专利权人：零壹人工智能科技研究院(南京)有限公司

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117625541B

主分类号：C12N5/09

分类号：C12N5/09;C12Q1/02;G01N21/76;G01N21/64;G01N24/08;G01N17/00;G01N3/10;G01N3/307;G01N15/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明公开一种脑胶质瘤类器官构建方法及药敏检测方法，涉及脑胶质瘤类器官技术领域，解决脑胶质瘤类器官构建质量不足和无法实现脑胶质瘤类器官药敏检测问题，其中制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块实现精确控制细胞三维培养环境，提高脑胶质瘤类器官模型构建质量，力学应力测试和化学腐蚀测试对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试，基质胶包裹细胞检测模块、化学发光方法检测模块和ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，核磁共振检测方法和细胞剖面仪统计软件确定所选药物对细胞的生长或代谢的影响，实现脑胶质瘤类器官模型的药敏检测。

主权项：1.一种脑胶质瘤类器官构建方法，其特征在于：所述构建方法包括如下步骤：步骤一、采用组织细胞原代分离从脑胶质瘤样本中分离出细胞，所述细胞根据细胞计数结果进行接种培养；步骤二、采用三维细胞培养方法在三维生物支架上种植细胞，将细胞培养成三维结构的脑胶质瘤类器官模型，所述三维细胞培养方法包括制备支架模块、支架表面修饰模块和细胞三维培养模块；在步骤二中，所述制备支架模块的输出端与所述支架表面修饰模块的输入端连接，所述支架表面修饰模块的输出端与所述细胞三维培养模块的输入端连接；步骤三、采用化学磨损测试对脑胶质瘤类器官模型的三维生物支架进行力学性能测试和耐腐蚀性测试，所述化学磨损测试包括力学应力测试和化学腐蚀测试；步骤四、通过化学和物理检测方法评估脑胶质瘤类器官模型的生物学特性和效能，所述化学和物理检测方法包括基质胶包裹细胞检测模块、化学发光方法检测模块和ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块；在步骤四中，所述基质胶包裹细胞检测模块的输出端与所述化学发光方法检测模块的输入端连接，所述化学发光方法检测模块的输出端与所述ATP三磷酸腺苷定量分析检测模块的输入端连接；步骤五、将所选药物添加到具有脑胶质瘤类器官模型的培养板中，通过核磁共振检测方法和细胞剖面仪统计软件确定所选药物对细胞的生长或代谢的影响，实现脑胶质瘤类器官模型的药敏检测，所述所选药物至少包括替莫唑胺、甲基苄肼+洛莫司汀+长春新碱、卡莫斯汀、依托泊苷、伊立替康、顺铂和卡铂及贝伐珠单抗；所述细胞三维培养模块通过将基质胶三维生物支架浸泡在细胞培养液中，使细胞侵入基质胶三维生物支架内部，所述细胞三维培养模块采用模型预测控制算法控制细胞培养液的压力、温度和浓度，实现精确控制细胞三维培养环境，所述模型预测控制算法的工作方法为：步骤一、采用状态空间方程建立培养液的压力、温度和浓度之间的动态方程，所述动态方程用于描述压力、温度和浓度的变化规律，所述模型预测控制算法基于代数方程组理论将动态方程中的培养液的压力、温度和浓度作为未知变量，利用反应速率常数和生长速率构建培养液动态模型，所述动态方程的计算公式为： （1）在公式（1）中，为动态方程，为培养液的压力，为培养液的温度，为培养液的浓度，为状态空间方程的系数矩阵；步骤二、所述培养液动态模型通过系统动力学方法将细胞三维培养环境看作由单元格组成的空间网格，每个单元格内包含1营养物，所述培养液动态模型基于单元格之间相互作用关系和细胞自身行为规律预测培养液的压力、温度、二氧化碳的未来变化的情况,所述培养液动态模型预测培养液的压力变化量的计算公式为： （2）在公式（2）中，为培养液动态模型预测培养液的压力变化量，为单元格之间的细胞粘附力，为培养液动态模型预测培养液的当前压力值，为细胞迁移速度；所述培养液动态模型预测培养液的温度变化量计算公式为： （3）在公式（3）中，为培养液动态模型预测培养液的温度变化量，为加热器的加热功率，为培养时间，为细胞三维培养环境导热速率，为细胞三维培养环境容量；所述培养液动态模型预测培养液的二氧化碳浓度变化量计算公式为： （4）在公式（4）中，为培养液动态模型预测培养液的二氧化碳浓度变化量，为细胞生长速率，为二氧化碳供应系统功率，为细胞代谢产物生成速率；步骤三、采用主控制器根据培养液动态模型预测结果和细胞三维培养环境的目标设定值实时输出控制信号，所述模型预测控制算法根据控制信号调整加热器功率、排气阀门开度和二氧化碳供应系统使压力、温度和浓度保持在目标设定值，所述控制信号的计算公式为： （5）在公式（5）中，为控制信号，为模型预测控制算法的比例增益，为主控制器输出控制信号时间，为限制输出控制信号的大小范围的饱和限幅。

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