在藥物研發領域，傳統二維細胞培養模型因缺乏生理相關性，常導致實驗結果與臨床療效脫節。高通量氣液界面（Air-Liquid Interface, ALI）培養系統通過模擬人體組織真實微環境，為藥物篩選提供了更接近生理狀態的實驗平臺，成為抗腫瘤、抗感染及吸入制劑開發的核心工具。

一、技術原理：三維結構與動態微環境的融合

ALI系統的核心在于將細胞或類器官培養于透性支持物（如Transwell插入膜）上，形成上表面暴露于空氣、下表面浸沒培養基的立體結構。這種設計完美復現了人體呼吸道、皮膚及腸道等組織的生理界面：

1.三維分層結構：以皮膚類器官為例，通過ALI培養可誘導囊泡狀結構轉化為平面構型，形成包含毛囊、皮脂腺及黑色素細胞的完整表皮層，其屏障功能與天然皮膚高度相似。

2.動態流體剪切力：集成微流控技術的ALI系統可模擬體內血流或呼吸氣流。例如，AKITA Plate-96肺芯片通過動態微通道實現肺泡上皮細胞與血管內皮細胞的共培養，在剪切力作用下，細胞形成更緊密的屏障結構，滲透性較靜態培養降低40%。

3.氣體交換與代謝調控：系統配備獨立氣路控制模塊，可精確調節CO?濃度（精度±0.1%）、氧氣分壓及濕度，支持長時間培養。塔望科技SES-MW系統通過360°溫控設計，可對氣溶膠進行預加熱，更真實模擬呼吸道對吸入氣體的處理過程。

二、高通量設計：效率與精度的雙重突破

傳統ALI培養受限于操作復雜度，難以實現規模化篩選。新一代系統通過模塊化設計突破瓶頸：

1.多孔板集成化：標準96/384孔板格式兼容自動化液體處理工作站。例如，CULTEX RFS compact系統支持24通道獨立氣路控制，每個通道流量精度達0.5%，單次實驗可處理96個樣本，較傳統Transwell培養效率提升10倍。

2.微流控芯片技術：追光生物OptoBot?平臺結合光電鑷與微流控芯片，可在單芯片上并行操控數萬個單細胞，實現抗體藥開發中漿細胞的高通量篩選。該系統將傳統2-3個月的篩選周期縮短至1-2周，成本降低60%。

3.實時監測與數據分析：集成高內涵成像系統與AI算法，可動態追蹤類器官形態變化。例如，Phindr3D算法通過體素級特征學習，自動量化3D成像數據中的藥物反應表型，識別靈敏度較人工分析提升3倍。

三、應用場景：從基礎研究到臨床轉化

1.抗腫瘤藥物篩選：ALI培養的腫瘤類器官保留原始組織病理特征及免疫微環境。研究顯示，ALI模型中PD-1抑制劑對黑色素瘤的抑制率較二維培養高25%，且可預測患者對免疫治療的響應。

2.吸入制劑開發：塔望科技系統通過高精度氣溶膠發生器（粒徑2.5-6μm），精確模擬PM2.5或藥物氣溶膠在肺部的沉積模式。在哮喘模型中，該系統成功篩選出可降低氣道高反應性的新型β2受體激動劑。

3.感染性疾病研究：ALI培養的分化人呼吸道上皮細胞可形成纖毛-黏液層，支持流感病毒、SARS-CoV-2等病原體的氣溶膠感染研究。英國曼徹斯特大學利用該技術發現，奧司他韋在ALI模型中的抗病毒活性較二維培養提高15倍。

四、技術挑戰與未來方向

盡管ALI系統已取得顯著進展，但仍面臨標準化與自動化挑戰：

1.培養基優化：需開發更接近生理條件的無血清培養基，減少動物源性成分干擾。

2.跨器官互作模型：結合器官芯片技術構建多器官系統，模擬藥物代謝與毒性級聯反應。

3.AI驅動的虛擬篩選：整合高通量數據構建機器學習模型，實現藥物活性預測與劑量優化。

高通量ALI培養系統正推動藥物研發向更精準、高效的方向邁進。隨著微流控、AI與3D生物打印技術的融合，這一平臺將在個性化醫療與再生醫學領域發揮更大價值，為人類健康事業注入新動能。