代谢类疾病——肝脏移植模型

        肝脏移植模型是研究肝移植技术、评估移植效果以及探索新治疗方法的重要工具。根据不同的研究需求，肝脏移植模型可以分为动物模型、生物工程模型和计算预测模型。以下是几种主要的肝脏移植模型及其研究进展：

1. 动物肝移植模型

        动物模型是研究肝移植手术技术、免疫排斥反应和术后并发症的基础工具，常用的动物包括大鼠、猪和小型猪等。

• 大鼠肝移植模型：

•        ●二袖套法和三袖套法：用于研究原位肝移植的手术技术和血流动力学变化。

•        ●减体积肝移植模型：模拟小肝综合征（SFSS），如仅移植36%的肝脏体积，研究门静脉高压和肝功能恢复。

• 猪肝移植模型：

•        ●劈离式肝移植：沿Taira线分割肝脏，研究半肝移植后的血管吻合和胆道并发症。

•        ●非转流模型：研究门静脉阻断对肠道缺血再灌注损伤的影响。

2. 3D生物打印与血管化肝组织模型

          近年来，生物工程技术的发展使得体外构建功能性肝组织成为可能。

• 3D生物打印肝窦模型：

•         ●香港大学团队利用多喷头生物打印技术，结合人间充质干细胞（hMSCs）和血管内皮细胞（HUVECs），构建了可移植的血管化肝窦结构，在小鼠实验中成功整合宿主血管系统。

• 血管化肝微组织（vLMs）：

•         ●中国研究团队结合成人干细胞（ASCs）和诱导多能干细胞（iPSCs）构建了具有完整血管网络的肝微组织，在急性肝衰竭小鼠模型中显著改善肝功能。

3. 类器官与干细胞衍生肝组织模型

• 人iPSC肝类器官（hiPSC-LOs）：

•        ●日本科学家利用诱导多能干细胞（iPSCs）生成肝类器官，在肝纤维化模型中通过免疫调节（如促进M2巨噬细胞极化）改善纤维化。

• 成人肝细胞类器官：

•        ●佐藤俊朗团队首次从冷冻保存的成人肝细胞中培养出功能性肝类器官，可长期维持代谢功能，为肝移植提供潜在替代方案。

4. 机器学习与肝移植预测模型

• GraftIQ模型：

•        ●基于多中心肝活检数据，利用混合神经网络预测肝移植后并发症（如急性排斥、胆道梗阻），AUC达0.902。

• TRIUMPH模型：

•        ●用于预测肝移植后肝癌复发风险，在2844例患者中验证，c-index达0.71，优于传统AFP/MORAL模型。

• DPSM算法：

•        ●通过机器学习模拟随机对照试验（RCT），评估活体肝移植（LDLT）与尸体肝移植（DDLT）的生存获益，发现LDLT可提高10.3%的10年生存率。

总结与展望

        肝脏移植模型的发展正从传统动物实验向生物工程和人工智能辅助预测转变。3D生物打印、类器官技术和机器学习模型的结合，为肝移植研究提供了更精准的工具，未来可能推动个性化肝移植和人工肝技术的发展。

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