在药物研发领域，传统二维细胞培养模型因缺乏生理相关性，常导致实验结果与临床疗效脱节。高通量气液界面（Air-Liquid Interface, ALI）培养系统通过模拟人体组织真实微环境，为药物筛选提供了更接近生理状态的实验平台，成为抗肿瘤、抗感染及吸入制剂开发的核心工具。

一、技术原理：三维结构与动态微环境的融合

ALI系统的核心在于将细胞或类器官培养于透性支持物（如Transwell插入膜）上，形成上表面暴露于空气、下表面浸没培养基的立体结构。这种设计完美复现了人体呼吸道、皮肤及肠道等组织的生理界面：

1.三维分层结构：以皮肤类器官为例，通过ALI培养可诱导囊泡状结构转化为平面构型，形成包含毛囊、皮脂腺及黑色素细胞的完整表皮层，其屏障功能与天然皮肤高度相似。

2.动态流体剪切力：集成微流控技术的ALI系统可模拟体内血流或呼吸气流。例如，AKITA Plate-96肺芯片通过动态微通道实现肺泡上皮细胞与血管内皮细胞的共培养，在剪切力作用下，细胞形成更紧密的屏障结构，渗透性较静态培养降低40%。

3.气体交换与代谢调控：系统配备独立气路控制模块，可精确调节CO₂浓度（精度±0.1%）、氧气分压及湿度，支持长时间培养。塔望科技SES-MW系统通过360°温控设计，可对气溶胶进行预加热，更真实模拟呼吸道对吸入气体的处理过程。

二、高通量设计：效率与精度的双重突破

传统ALI培养受限于操作复杂度，难以实现规模化筛选。新一代系统通过模块化设计突破瓶颈：

1.多孔板集成化：标准96/384孔板格式兼容自动化液体处理工作站。例如，CULTEX RFS compact系统支持24通道独立气路控制，每个通道流量精度达0.5%，单次实验可处理96个样本，较传统Transwell培养效率提升10倍。

2.微流控芯片技术：追光生物OptoBot®平台结合光电镊与微流控芯片，可在单芯片上并行操控数万个单细胞，实现抗体药开发中浆细胞的高通量筛选。该系统将传统2-3个月的筛选周期缩短至1-2周，成本降低60%。

3.实时监测与数据分析：集成高内涵成像系统与AI算法，可动态追踪类器官形态变化。例如，Phindr3D算法通过体素级特征学习，自动量化3D成像数据中的药物反应表型，识别灵敏度较人工分析提升3倍。

三、应用场景：从基础研究到临床转化

1.抗肿瘤药物筛选：ALI培养的肿瘤类器官保留原始组织病理特征及免疫微环境。研究显示，ALI模型中PD-1抑制剂对黑色素瘤的抑制率较二维培养高25%，且可预测患者对免疫治疗的响应。

2.吸入制剂开发：塔望科技系统通过高精度气溶胶发生器（粒径2.5-6μm），精确模拟PM2.5或药物气溶胶在肺部的沉积模式。在哮喘模型中，该系统成功筛选出可降低气道高反应性的新型β2受体激动剂。

3.感染性疾病研究：ALI培养的分化人呼吸道上皮细胞可形成纤毛-黏液层，支持流感病毒、SARS-CoV-2等病原体的气溶胶感染研究。英国曼彻斯特大学利用该技术发现，奥司他韦在ALI模型中的抗病毒活性较二维培养提高15倍。

四、技术挑战与未来方向

尽管ALI系统已取得显著进展，但仍面临标准化与自动化挑战：

1.培养基优化：需开发更接近生理条件的无血清培养基，减少动物源性成分干扰。

2.跨器官互作模型：结合器官芯片技术构建多器官系统，模拟药物代谢与毒性级联反应。

3.AI驱动的虚拟筛选：整合高通量数据构建机器学习模型，实现药物活性预测与剂量优化。

高通量ALI培养系统正推动药物研发向更精准、高效的方向迈进。随着微流控、AI与3D生物打印技术的融合，这一平台将在个性化医疗与再生医学领域发挥更大价值，为人类健康事业注入新动能。