2026 上半年文献盘点：类器官、AI 与药物筛选驱动高内涵研究创新

2026-07-14 11:58:00, 美谷分子仪器美谷分子仪器（上海）有限公司

过去几年，高内涵筛选（High Content Screening, HCS）正从传统细胞表型分析平台，逐步发展为连接复杂疾病模型、人工智能分析和药物发现的重要技术基础设施。

那么，高内涵研究正在关注哪些疾病领域？
未来技术演进方向又是什么？

为回答这些问题，我们对 2026 年上半年利用 ImageXpress 系列高内涵成像系统发表的 400+ 篇重点文献进行了梳理和分析。

2026 上半年高内涵相关文献主要应用领域分布（按主研究方向归类）

基于文献的摘要内容，并按照主研究方向进行归类，可以看到神经科学和肿瘤研究构成最主要的应用领域。其中，肿瘤相关研究不仅覆盖传统肿瘤生物学，还包括肿瘤免疫和肿瘤代谢等交叉方向。相比之下，免疫和代谢更多作为机制层，融入神经和肿瘤研究体系之中。

2026 上半年高内涵相关文献技术趋势分布

摘要关键词分析可以看到，当前研究正围绕三条核心技术路径展开：复杂模型构建（model）、高通量药物筛选（screening）以及数据驱动分析（AI）。

其中，药物筛选已成为贯穿多个研究方向的核心环节，而 3D 模型与类器官的广泛应用则显著提升了实验复杂度。同时，随着成像数据量的快速增长，基于图像的自动化分析与机器学习正在成为研究中的关键能力。

本期分享两篇类器官研究文章

Modeling pediatric low-grade glioma heterogeneity using human forebrain organoids, Molecular Cancer, 2026^[1]

本研究构建了基于人源脑类器官的儿童低级别胶质瘤（pLGG）模型，通过导入BRAF V600E 或KIAA1549::BRAF突变，成功模拟了患者肿瘤特征。类器官移植至小鼠后形成低级别胶质瘤样病灶，并呈现典型的细胞衰老和低增殖特征。分子分析显示，该模型与患者 pLGG 具有较高相似性。单细胞测序进一步证明模型保留了肿瘤细胞异质性，包含多种不同状态的肿瘤细胞亚群。该研究为儿童低级别胶质瘤的发病机制研究和新药开发提供了更接近临床实际的人源化模型。高内涵成像平台用于类器官的长期动态监测、多参数表型定量分析及药物响应评价，实现儿童低级别胶质瘤模型的构建与验证。

人诱导多能干细胞（hiPSC）来源背侧前脑类器官的活细胞成像及标志物表达

Necroptosis in both tumour and stromal compartments determines responsiveness to immunogenic cell death-based immunotherapy, Nature Communications, 2026^[2]

该研究利用 BRCA1/p53 缺失的三阴性乳腺癌（TNBC）类器官模型，系统研究坏死性凋亡（Necroptosis）在肿瘤免疫治疗中的作用。研究发现，RIPK1 驱动的免疫原性细胞死亡（ICD）能够显著增强抗 PD-1 治疗效果，诱导长期肿瘤控制和免疫记忆；而肿瘤细胞或基质细胞中关键坏死性凋亡因子缺失则明显削弱疗效。对于免疫“冷”肿瘤，STING 激动剂可提高其对 ICD 治疗的敏感性。研究表明，肿瘤细胞与肿瘤微环境中的协同坏死性凋亡是激活抗肿瘤免疫反应的关键机制。实验中，ImageXpress 高内涵成像系统被用于三维类器官药物筛选和细胞死亡分析，通过活细胞成像定量检测 PI/Hoechst 信号，评估 ASTX660、STING 激动剂等药物诱导的坏死性凋亡及免疫原性细胞死亡效应，为免疫治疗策略优化提供了重要技术平台。

高内涵用于类器官活死细胞分析工作流

相关产品链接：

ImageXpress HCS.ai 智能高内涵成像分析系统

参考文献

1. https://doi.org/10.1186/s12943-026-02612-x

2. https://doi.org/10.1038/s41467-026-70133-8

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