《Small Science》：Ultrastructural Study of Microphysiological Systems of the Tumor Microenvironment
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本研究针对肿瘤微环境（TME）芯片模型缺乏超微结构表征的难题，建立了适用于水凝胶基癌症芯片的FIB-SEM/TEM样品制备与成像流程，成功揭示了3D肿瘤结构的细胞间连接、基质沉积及细胞外囊泡（EV）介导的通讯机制，为纳米尺度研究TME提供了关键技术支撑。
在癌症研究的战场上，科学家们越来越意识到，肿瘤的“凶险”不仅在于癌细胞本身，更在于它周围那个复杂的“小社会”——肿瘤微环境（TME）。这个由各种细胞、信号分子和细胞外基质（ECM）构成的复杂网络，深刻影响着癌症的进展、转移以及对药物的抵抗。为了在实验室里精准复刻这个环境，微生理系统（MPS），特别是癌症芯片（cancer-on-a-chip） 技术应运而生。这类模型能在微流控芯片中培养3D的肿瘤细胞结构（如类器官、球体），模拟真实的生理和病理过程，是进行药物筛选和机制研究的理想平台。
然而，这些精致的模型长期以来面临一个技术瓶颈：“看不清”。传统的光学显微镜和荧光显微镜虽然能看细胞的大致形态和分子标记，但分辨率有限，无法揭示纳米级别的超微结构细节，比如细胞之间是如何紧密连接的、细胞如何与基质“对话”、以及微小的细胞外囊泡（EV） 是如何传递信息的。电子显微镜（EM）本是观察这些细节的利器，但常规的样品制备流程（如切片、脱水）对于娇嫩的、水凝胶基的芯片模型极不友好，容易导致结构塌陷，使得这一维度的研究几乎空白。
这项发表在《Small Science》上的研究，正是为了打破这一僵局。研究团队开发了一套适配于水凝胶基癌症芯片模型的样品制备与成像流程，成功将双束聚焦离子束扫描电镜（FIB-SEM） 和透射电镜（TEM） 应用于两种不同类型的肿瘤微环境模型（胰腺癌和肺癌），首次实现了对芯片上3D肿瘤结构从表面到内部的高分辨率“CT式”解析。
关键技术方法
研究选取了实验室已有的两种代表性MPS模型：胰腺导管腺癌（PDAC） 模型（PANC-1细胞/蛋清白-明胶水凝胶）与肺腺癌（LAC） 模型（A549细胞/胶原I型水凝胶）。技术核心在于优化了从芯片内固定、锇酸后固定、乙醇梯度脱水到临界点干燥（CPD）的全流程，解决了水凝胶易碎、易收缩的难题。利用FIB-SEM对样品进行原位切割（Cross-section）和层析成像，并利用FIB制备超薄切片（Lamella）进行TEM观察，实现了对细胞连接、基质纤维和EVs的定量分析。
研究结果
3.1 胰腺导管腺癌（PDAC）MPS模型：PANC-1细胞在蛋清白/明胶水凝胶中的超微结构
在PDAC模型中，FIB-SEM表面成像清晰地展示了PANC-1细胞形成的3D多细胞球状结构。高倍镜下，细胞表面密布微绒毛和丝状伪足，细胞之间通过紧密连接和桥粒紧密“拥抱”。更有趣的是，研究人员观察到了球体与球体之间的直接接触，形成了复杂的网络。当使用FIB离子束像“手术刀”一样切开球体后，内部的细胞形态、细胞器（如线粒体、内质网）以及细胞核清晰可见。此外，图像中大量存在的、直径约100-200纳米的细胞外囊泡（EVs） 揭示了细胞间活跃的通讯行为。定量分析显示，细胞分泌的ECM纤维直径约为20纳米，长度可达数微米，这些纳米级的纤维网络构成了细胞生存的“脚手架”。
3.2 肺腺癌（LAC）MPS模型：A549细胞在胶原I型水凝胶中的超微结构
在LAC模型中，A549细胞在胶原凝胶中形成了更为分散的3D聚集体。FIB-SEM截面显示，细胞与周围的胶原纤维形成了紧密的相互作用，细胞伸出伪足“抓住”胶原纤维。通过FIB制备的TEM超薄切片进一步将分辨率推向极致：不仅能看到清晰的细胞膜、核膜和染色质，还能看到细胞内部的自噬泡以及细胞外基质中的胶原纤维横纹结构。这证明了该制备方法能完好地保存细胞和基质的原始超微结构，没有因制备过程而产生人为损伤。
3.3 细胞外囊泡（EVs）的定量分析
对两种模型中的EVs进行尺寸统计发现，PDAC模型（PANC-1细胞）中的EVs平均尺寸略大于LAC模型（A549细胞）。这些EVs主要分布在细胞间空隙和基质中，是TME中细胞“远程操控”的重要信使。该结果证明了MPS模型能够支持EVs介导的细胞通讯研究，这是传统2D培养难以实现的。
结论与意义
这项研究成功建立并验证了一套适用于微型化水凝胶基癌症芯片的超微结构分析流程。它打破了电子显微镜技术在此类模型中的应用壁垒，首次在纳米尺度上可视化了3D肿瘤结构的内部组织、细胞-基质相互作用以及细胞外囊泡的分布。这不仅为“癌症芯片”模型增加了一个高分辨率的结构维度，使其在模拟TME方面更加逼真，也为未来研究肿瘤耐药、免疫逃逸等机制提供了强大的工具。通过将MPS与高级电子显微镜联用，研究人员现在可以更全面地“看到”肿瘤的微观世界，从而加速新的治疗靶点的发现。
