肿瘤药物研发面临的最大挑战是临床前研究与成功临床试验之间的差距，这使得肿瘤药物的发现变得异常困难。肿瘤领域的临床试验成功率令人惊讶地低，相关数据显示，尽管大多数疾病药物的获批率徘徊在10-20%之间，肿瘤药物却仅为5%。这在很大程度上归因于临床前的成功难以转化为实际的临床益处。此外，药企开发新药的成本不断攀升，据统计，FDA每批准一个新的肿瘤药物的费用高达26亿美元。

肿瘤药物开发失败率高的主要原因是缺乏有效的预测模型。虽然活体动物模型（如患者衍生肿瘤模型，PDX）提供了重要视角，但无法再现肿瘤微环境，因而在模拟人类疾病的转化医学价值上显得有限。此外，动物模型面临着日益严重的伦理争议。另一方面，传统的2D体外模型显然存在局限性，缺乏肿瘤组织内重要组成部分如血管、胞外基质和间质细胞，使其难以充当有效的研究模型。尽管肿瘤球和类器官等3D组织模型逐渐进入研究领域，但绝大多数仍然缺乏全面的组织微环境特征，例如免疫组成成分和血管化。

器官芯片模型能够有效模拟肿瘤细胞、基质成分和免疫系统之间的相互作用，通过再现真实的肿瘤微环境（TME），成功搭建了简单的2D培养与复杂动物研究之间的桥梁，实现更高效的药物渗透、有效性及副作用评估。此外，患者来源的肿瘤组织为临床前研究与患者真实反应之间的鸿沟提供了替代方案，进而推动个性化肿瘤治疗的发展。

针对肿瘤组织的快速生长，它需要丰富的营养物质，因而形成了密集的血管网络。抑制血管生成的相关疗法，单独或与其他治疗结合，被认为是许多实体瘤（如肝癌、结直肠癌等）临床治疗中重要的手段。然而，2D体外模型无法模拟血管生成过程，PDX模型由于与人体间的种属差异难以克服，而3D类器官模型也往往由上皮细胞主导，缺少血管化的特点。

在此背景下，研究者开始 explore 高通量无膜屏障芯片，用于构建体外血管化模型，并借助该模型研究促/抗血管化药物的机制。研究者利用高通量无膜屏障芯片构建可灌注的3D血管出芽模型，模拟血管生成的生理特征。此模型整合了血流灌注和生化浓度梯度，证实了其用于生理性血管出芽和微血管形成模型的可行性。

随着对血管生成因子的刺激，微血管会出芽并穿过凝胶屏障，趋化向血管生成因子的通道生长。研究者可以通过对出芽数量、平均长度、圆形度和直径的多维度比较，评估促血管生成药物的效果。通过测试不同浓度的化合物，研究者可以确认其对内皮细胞的无毒性，进而得到有效的促血管生成结果。

此外，利用高通量无膜屏障芯片筛选蛋白酶抑制剂（PKIs）的抗血管出芽效果也是本研究的重点之一。筛选过程中，微血管模型暴露于促血管生成诱导因子，并随后加入PKIs，评估其抗血管出芽疗效。研究发现，53种PKIs展示出高效的抗血管生成效果且毒性较低，其中44种涉及之前未关联的信号通路。

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