近期，上海交通大学医学院附属第九人民医院汤亭亭在科爱出版创办的期刊Bioactive Materials上发表文章：该研究制备了骨肉瘤3D生物打印模型，通过和2D平面培养、微球培养的比较发现，3D打印模型具有不同的基因表达特征及药物敏感性，细胞表现出更高的自噬水平，对自噬抑制剂尤为敏感；同时证实自噬水平与骨肉瘤分级密切相关。在骨肉瘤基础转化研究和药物筛选方面，该3D生物打印骨肉瘤模型有望成为一个新的研究工具。

肿瘤微环境（TME）是影响肿瘤进展的主要因素。其中，细胞外基质（ECM）是TME的主要组成部分，它调节细胞的迁移、粘附、增殖、分化和细胞间通讯等诸多表型。在骨肉瘤的机制研究和药物筛选中，传统的二维（2D）细胞培养和肿瘤干细胞微球培养模型已被广泛使用；然而它们因为缺乏ECM而无法复现真正的骨肉瘤组织学特征。本研究旨在建立骨肉瘤的生物3D打印模型（图1），以更好模拟骨肉瘤的组织结构和微环境，并进行相应的基因组学和药物筛选研究。

本研究所使用的三种体外骨肉瘤模型如图2A所示，包括2D细胞培养(2D)、肿瘤干细胞球（CSC）和3D生物打印模型（3D）。论文中对3D生物打印模型的杨氏模量和力学强度进行了表征（图2B-D），同时证实该模型具有良好的药物渗透能力。CCK-8实验表明，3D模型中肿瘤细胞增殖情况良好，增殖速率低于2D培养。

通过转录组RNA测序（RNA-seq）、GSEA富集分析和KEGG富集分析等方法，作者发现在转录组学水平上3D模型与传统模型的区别，主要集中于细胞周期、代谢、粘附连接等信号通路。进一步的qPCR验证研究证实，与2D模型相比，3D骨肉瘤模型显示出弱合成代谢和强分解代谢状态。

通过DNA甲基化组分析、差异甲基化位点(DMP)的KEGG富集分析发现，支链氨基酸降解、代谢通路、肌动蛋白细胞骨架的调节通路、粘着斑信号通路等在3D模型与传统模型之间同时具有显著的基因表达和甲基化差异。此外，多组学联合分析显示， 3D打印模型中自噬水平上调。

MAP（甲氨蝶呤、多柔比星和顺铂）方案是骨肉瘤治疗的金标准方案，作者首先在三种模型中测试了这三种化疗药物的敏感性，发现2D骨肉瘤模型显示出比3D模型更高的药物敏感性（图3A-C，I）。接着作者测试了一些新的靶向药物，如铁死亡激活剂依莱斯汀（ERA）、酪氨酸激酶抑制剂索拉非尼（SORA）和VEGFR抑制剂阿帕替尼（APAT），通过计算IC50，发现这三种药物在2D和3D模型中的疗效相似（图3D-F，I）。

依维莫司（EVE）是一种靶向TSC2的mTOR抑制剂并能够激活自噬，而氯喹（CHQ）是一种自噬抑制剂。通过对EVE和CHQ两种药物的IC50分析表明，自噬相关药物在3D骨肉瘤模型中比在2D模型中更有效（图3G-I），其中3D模型对自噬抑制剂CHQ比对自噬激活剂EVE更敏感。

作者还使用骨肉瘤组织芯片分析了临床样本中自噬标志LC3的表达情况，发现IVB期骨肉瘤中LC3表达水平显著升高（p < 0.05）。然后根据免疫组化分析结果将样本分为两组：LC3高表达组（LC3-high）和LC3低表达组（LC3-low），进行病理相关分析。结果显示，LC3表达与肿瘤分期明显相关（p < 0.05），表明高LC3表达会增加骨肉瘤的恶性程度。接下来，作者使用R2平台，选中包括全基因组基因表达数据的高级别骨肉瘤数据库进行分析（图4D-F），发现自噬与生存时间显著相关，且自噬水平越强，生存时间越短。结合3D模型中骨肉瘤细胞对CHQ特别敏感这一发现，表明自噬在骨肉瘤进展中起着重要作用，可能是骨肉瘤治疗新的靶点。

总之，本论文研究发现，3D打印模型中的骨肉瘤细胞表现出不同的增殖、代谢和粘附连接特征；呈现出较高的自噬水平，并且对自噬抑制剂氯喹（CHQ）较敏感。3D打印骨肉瘤模型对自噬的研究结果，在人骨肉瘤芯片和数据库中得到良好验证；该3D生物打印骨肉瘤模型有望为骨肉瘤的机制研究和药物筛选提供一个全新的研究平台。

上海交通大学医学院附属第九人民医院骨科2019级硕士研究生。

教授、博士生导师、上海市骨科内植物重点实验室主任、上海交通大学医学院附属第九人民医院骨科副主任。主要研究领域为骨科生物材料研究、骨软骨退变和骨肿瘤研究等。目前兼任中国生物材料学会理事、中国生物技术学会骨组织库分会副主任委员等多个国际、国内学会的职务，为国际华人骨研学会（ICMRS）前任主席；并担任JOT、Bone Research、JBMR、中华创伤骨科杂志、中华关节外科杂志等杂志的副主编、编委等职。

博士，上海交通大学医学院附属仁济医院助理研究员。2017年毕业于上海交通大学Bio-X研究院（导师郭熙志教授），2017-2021年在上海交通大学医学院附属第九人民医院从事博士后研究（合作导师汤亭亭教授）。主持国家自然科学基金，中国博士后科学基金等课题。

该研究得到了上海市科技发展基金(18DZ2291200)、国家自然科学基金(92068205、81802679)、中国博士后科学基金(2018M632136、2019T120348) 的支持。

Yixuan Lin, Yiqi Yang, Kai Yuan, Shengbing Yang, Shuhong Zhang, Hanjun Li*,
Tingting Tang*. Multi-omics analysis based on 3D-bioprinted models innovates therapeutic target discovery of osteosarcoma. 

Bioactive Materials, 18, (2022) 459-470.

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