疾病建模&小分子系列 | 炎症建模：如何选对你的炎症造模搭子？
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2026-05-15
炎症是把“双刃剑”。它是机体抵御病原体的第一道防线，但失控的炎症反应也是关节炎、炎症性肠病乃至新冠重症的核心病理基础。据研究，炎症性疾病是全球致残率升高的主要推手之一。 为了攻克这些难题，科学家们在实验室中“重现”炎症——即炎症建模，成为了从机制到药物的关键桥梁。从经典的动物足肿胀模型，到前沿的AI空间组学预测，本文将梳理炎症建模的演进之路，并为您提供高效的科研解决方案。
一、 经典重现：体内与体外炎症模型的基石
在选择炎症模型时，研究者常面临“体内”与“体外”的抉择。一篇发表在《International Immunopharmacology》的综述详尽对比了12种常用模型。
1. 体内模型： 模拟全身或局部的复杂免疫反应
急性炎症模型： 如角叉菜胶诱导的大鼠足肿胀(翌圣产品：κ-卡拉胶，货号：60755ES 、λ-角叉胶，货号：60756ES 是构建该模型的理想选择），这是筛选抗炎化合物的“金标准”，具有高重现性，主要通过诱发局部前列腺素等介质产生作用。
痛风炎症模型： 单钠尿酸盐（MSU）诱导的急性痛风模型是研究痛风性关节炎的关键。翌圣生物提供的 Uric acid sodium salt (尿酸钠，货号：61402ES)能稳定诱导炎症反应。
慢性炎症模型： 如完全弗氏佐剂（CFA）诱导的关节炎，常用于类风湿关节炎研究，模拟了T细胞介导的免疫应答。此外，60316系列 Dextran sulfate sodium salt（DSS） 不同分子量的产品，特别是MW 36000-50000，是构建溃疡性结肠炎（IBD）模型的“金标准”。
无菌炎症模型： 如TPA诱导的小鼠耳水肿，通过激活蛋白激酶C，模拟皮肤炎症。翌圣生物的Taurocholic acid Sodium Salt（牛磺胆酸钠，货号：60398ES） 等胆汁酸类产品也可用于特定炎症模型的研究。
2. 体外模型： 聚焦分子机制与细胞互作
巨噬细胞模型： LPS刺激RAW264.7或THP-1细胞是经典的“炎症开关”模型。翌圣生物提供多种细胞因子重组蛋白（如TNF-α、IL-1β），可用于诱导特定细胞炎症模型。
特定细胞模型： 如在骨关节炎研究中，常用TNFα诱导的软骨细胞炎症模型。值得注意的是，相关研究表明，该模型根据构建方式分为单层、3D构建体和外植体模型，其中10 ng/mL的TNFα刺激P1代软骨细胞24小时是最常见的参数组合。
二、 视角革新：从“二维平面”到“三维时空”
传统模型往往忽略了细胞在体内复杂的空间异质性。如今，建模技术正在经历从“还原论”向“系统论”的转变。
1. 空间建模与AI的结合
炎症不是一个孤立的事件，细胞所处的“微环境”即细胞生态位（Cellular Niches） 决定了其命运。相关研究通过空间转录组学技术，结合AI算法，成功绘制了鼻息肉和肠道的“炎症地图”。
例如，中山七院团队开发的HE2Signature模型，能够通过病理切片直接预测鼻息肉内部的炎症异质性，识别出哪些区域高表达关键致病基因。 这提示我们，未来的炎症建模将不再局限于培养皿，而可以利用翌圣生物的高效RNA提取与建库试剂盒，在数字空间中还原真实的人体病理生理图景。
图1 利用可解释人工智能从鼻息肉组织学中预测炎症和空间异质性[3]
2. 合成转录组学建模
面对炎症网络中复杂的细胞因子互作（如IL-1β、TNF-α对RUNX2的抑制），传统实验难以逐一解析。科学家开始利用合成转录组数据结合图自编码器，预测炎症环境下牙周韧带干细胞的成骨分化命运。这种“干湿结合”的策略，既能模拟炎症抑制再生的动态过程，又能为翌圣生物的高灵敏度qPCR探针和细胞因子检测ELISA试剂盒提供验证靶点，从而形成从“预测”到“验证”的完整闭环。同时，翌圣提供的多种信号通路小分子抑制剂，如JSH-23 (NF-κB抑制剂，货号：53852ES） 、Apocynin (NADPH氧化酶抑制剂，货号：56350ES )，是解析这些分子机制的强大工具。
图2 利用合成转录组数据与图自编码器（GAE）构建炎症细胞因子网络调控干细胞成骨的预测模型[5]
三、 前沿突破：类器官与数字孪生
如果说空间转录组是“快照”，那么类器官芯片和免疫数字孪生就是“电影”。
免疫类器官： 随着类器官技术的成熟，构建具有免疫微环境的肿瘤类器官或肺泡类器官，成为研究炎症相关癌症（如肠炎相关结直肠癌）的理想模型。翌圣生物提供从基质胶到全套小分子工具箱，包括干细胞培养必需的小分子化合物（如 Stem Cell Compound Library，货号：59600ES；IDE1/IDE2，货号：53234ES），以及用于分化调控的Retinoic acid（维甲酸，货号：53001ES） 等，为这类复杂3D模型的构建提供了完整的解决方案。
数字孪生（Digital Twins）： 通过整合多尺度数据（分子-细胞-组织），研究者正试图建立虚拟的患者免疫模型，以预测药物反应。例如，针对LPS诱导的内毒素血症，已开发出基于常微分方程的数学模型，准确模拟心率、体温及细胞因子（TNF-α, IL-6）的动力学变化。 这为翌圣生物布局数字化科研工具提供了前瞻性的应用场景。
翌圣生物：【炎症建模】一站式解决方案
面对从经典到前沿的多种模型，翌圣生物为您提供从样本到数据的一站式解决方案：
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建模维度 |
研究重点 |
翌圣解决方案 |
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经典模型构建 |
动物模型药效评价 |
高纯度LPS、60755ES κ-卡拉胶、61402ES 尿酸钠、60316系列 DSS（结肠炎建模）、61403ES Imiquimod 咪喹莫特（银屑病模型），确保模型诱导的稳定性；炎症因子ELISA试剂盒（IL-6, TNF-α, IL-1β），精准定量。 |
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细胞机制解析 |
信号通路（NF-κB， MAPK） |
Hieff UNICON® 系列qPCR预混液（高灵敏度检测炎症基因）、细胞因子重组蛋白（TNF-α, IL-4等）、信号通路小分子抑制剂（如53852ES JSH-23、56350ES Apocynin）。 |
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前沿空间组学 |
组织微环境、空间异质性 |
组织/单细胞RNA提取试剂盒、Hieff NGS® 建库试剂盒，完美适配10x Genomics等平台，助力AI模型验证。 |
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3D与类器官模型 |
免疫互作、屏障功能 |
翌圣基质胶、类器官培养基、干细胞/类器官相关小分子库（59600ES）、低吸附培养耗材，构建更真实的生理/病理模型。 |
炎症建模正处于技术爆炸的黄金时代。无论是利用经典的角叉菜胶模型筛选化合物，还是利用AI解读复杂的“炎症地图”，选择稳定、可靠、可重复的试剂耗材是科研成功的基石。翌圣生物愿与您一同，探索炎症世界的每一个未知角落。
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另针对类器官、干细胞等应用场景，翌圣生物均可提供完整解决方案：
干细胞领域：Nature重磅发文，首次实现化学小分子诱导多潜能干细胞
参考文献：
[1] Bernardette Martínez-Rizo A, Fosado-Rodríguez R, César Torres-Romero J, César Lara-Riegos J, Alberto Ramírez-Camacho M, Ly Arroyo Herrera A, Elizabeth Villa de la Torre F, Ceballos Góngora E, Ermilo Arana-Argáez V. Models in vivo and in vitro for the study of acute and chronic inflammatory activity: A comprehensive review. Int Immunopharmacol. 2024 Jun 30;135:112292. doi: 10.1016/j.intimp.2024.112292. Epub 2024 May 23. PMID: 38788446.
[2] Wang S, Kurth S, Burger C, Wirtz DC, Schildberg FA, Ossendorff R. TNFα-Related Chondrocyte Inflammation Models: A Systematic Review. Int J Mol Sci. 2024 Oct 8;25(19):10805. doi: 10.3390/ijms251910805.
[3] Wang K, Ren Y, Ma L, Han L, Xu L, Guan H, Cui Y, Wu L, Liu C, Liu W, Wang J, Liu H, Fan Y, Shi J, Sun Y. Explainable artificial intelligence predicts inflammatory and spatial heterogeneity from nasal polyp histology. J Allergy Clin Immunol. 2025 Dec;156(6):1573-1587. doi: 10.1016/j.jaci.2025.08.016
[4] Tan MJT, Kapetanaki M, Benos PV. Engineering Spatial and Molecular Features from Cellular Niches to Inform Predictions of Inflammatory Bowel Disease. ArXiv [Preprint]. 2025 Sep 12:arXiv:2509.09923v1.
[5] Arumuganainar D, Yadalam PK. Predictive modeling of stem cell suppression by inflammatory cytokine networks: A synthetic transcriptomic approach for periodontal tissue engineering. J Oral Biol Craniofac Res. 2026 Jan-Feb;16(1):180-188. doi: 10.1016/j.jobcr.2025.11.019.
