The clinical potential of patient-derived microphysiological systems: a narrative review

Taeim Lee; Jaehong Min; Yedam Lee; Jihoon Ko

doi:10.5124/jkma.25.0082

J Korean Med Assoc > Volume 68(10); 2025 > Article

환자 유래 미세생리학적 시스템의 임상 활용 잠재력

Focused Issue of This Month

Microphysiological System in Clinical Application: Current Status and Perspectives

J Korean Med Assoc 2025; 68(10): 637-652.

Published online: October 10, 2025

DOI: https://doi.org/10.5124/jkma.25.0082

환자 유래 미세생리학적 시스템의 임상 활용 잠재력

이태임^*, 민재홍^*, 이예담^*, 고지훈

가천대학교 바이오나노학과

The clinical potential of patient-derived microphysiological systems: a narrative review

Taeim Lee, PhD^*

, Jaehong Min, PhD^*

, Yedam Lee, PhD^*

, Jihoon Ko, PhD

Department of Bionano Technology, Gachon University, Seongnam, Korea

Corresponding author: Jihoon Ko E-mail: koch@gachon.ac.kr

^*These three authors contributed equally to this study as co-first authors.

Received June 11, 2025 Accepted July 4, 2025

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

Purpose: The development of patient-derived microphysiological systems (P-MPS) marks a pivotal advancement in precision medicine. This review aims to assess the clinical relevance, technological evolution, and translational utility of P-MPS by examining how these systems integrate patient-specific biological materials into physiologically meaningful platforms for disease modeling and therapeutic decision-making.
Current Concepts: P-MPS utilize primary cells, organoids, or induced pluripotent stem cells derived from individual patients, incorporating them into dynamic in vitro systems that recapitulate native tissue architecture and function. These platforms advance beyond conventional preclinical models by enabling more accurate simulation of patient-specific disease mechanisms, drug responses, and cellular interactions. Recent engineering innovations—including microfluidic integration, perfusion control, and scalable chip designs—have enhanced the physiological fidelity, throughput, and reproducibility of P-MPS. Simultaneously, advancements in AI-based imaging analytics and immune cell integration have further broadened their clinical applicability across a range of organ systems and disease states.
Discussion and Conclusion: As healthcare continues to shift toward precision and functional medicine, P-MPS serve as a practical bridge between bench research and clinical application. These systems facilitate patient stratification, therapeutic screening, and personalized treatment development, while reducing dependence on animal models and enhancing translational predictability. Nevertheless, widespread adoption will require ongoing efforts in platform standardization, workflow integration, and regulatory validation. With continued progress in bioengineering and data analytics, P-MPS are poised to transform clinical research and empower clinicians with actionable, patient-specific insights.

Key words: Patient-derived organoids; Microphysiological systems; Organ-on-a-chip; Precision medicine; Drug response prediction

찾아보기말: 환자 유래 오가노이드; 미세생리시스템; 장기 온어칩; 정밀의료; 약물반응예측

서론

정밀의학의 발전에 따라, 환자 특이적인 생물학적 복잡성과 이질성을 정밀하게 모사할 수 있는 실험 모델의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 전임상 모델인 2차원(2-dimensional, 2D) 세포 배양 및 동물 실험은 복잡한 인체 조직의 미세환경을 효과적으로 재현하지 못하므로, 임상 결과에 대한 예측력이 낮고 신약 개발 과정에서 높은 실패율을 유발하는 한계가 존재한다[1].

과학적 한계를 넘어 윤리적•사회적 문제 또한 현재 생물의학 연구 패러다임에 점차 큰 도전으로 작용하고 있다. 신약 개발 비용의 증가, 소수 환자군에 대한 반영 부족, 동물 모델에 대한 지속적인 의존성 등은 인간 중심의 환자 맞춤형 접근법의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 아울러, 치료 내성, 질병의 재발, 예측 바이오마커의 부족과 같은 임상적으로 여전히 충족되지 않은 수요를 해결하기 위한 실험 모델에 대한 수요 또한 증가하고 있다[2]. 최근 제정된 Food and Drug Administration Modernization Act 2.0을 비롯한 규제 변화는 기존 전임상 모델의 과학적•윤리적 한계를 보완할 수 있는 대안으로서, 장기 온어칩(organ-on-a-chip) 및 미세생리시스템(microphysiological systems, MPS)을 공식적으로 인정하며 이러한 전환을 뒷받침하고 있다.

오가노이드(organoid) 기반 모델과 장기 온어칩 기술을 포함한 MPS 플랫폼은 인체 조직의 구조와 기능을 보다 정밀하게 복제할 수 있어, 기존 모델의 한계를 보완하는 유망한 대안으로 주목받고 있다. 이러한 시스템은 복잡한 조직 구조, 동적인 세포 간 상호작용, 생리학적으로 관련된 생화학적 및 기계적 환경을 모사할 수 있는 특성을 지닌다. 특히, 일차 세포(primary cell), 조직 생검, 혈액 샘플, 유도만능줄기세포(induced pluripotent stem cell, iPSC) 등 환자 유래 물질과 결합할 경우, MPS는 환자 특이적인 조직 미세환경을 구현할 수 있다[3]. 이를 통해 약물 평가뿐만 아니라 질병 기전 연구, 치료 표적 식별, 임상 의사결정 지원에도 활용 가능한 개인 맞춤형 질환 모델을 개발할 수 있다. 이러한 환자 맞춤형 플랫폼은 치료 반응에 대한 예측력을 향상시키고, 질병 진행을 정밀하게 모니터링하며, 기존 모델에서 제한적으로만 제공되던 정보를 보완함으로써 맞춤형 치료 전략 수립에 기여할 수 있는 잠재력을 가진다.

그러나 중개 연구 및 임상 연구에 MPS를 도입하는 데에는 여전히 여러 가지 기술적•현실적 어려움이 존재한다. 생리학적 관련성, 재현성, 확장성, 처리량 등 실질적 요구사항들 사이에서 균형을 확보하는 것은 여전히 해결해야 할 과제이다. 고차원(high-dimensional) 수준의 MPS 모델은 생물학적 정밀도가 높다는 장점이 있으나, 재현성의 한계, 복잡한 제작 및 운영 절차, 높은 비용 등의 문제로 인해 일관된 적용이 어렵다. 이러한 제약은 연구 환경뿐 아니라 임상 현장에서도 MPS의 광범위한 활용을 저해할 수 있으며, 이와 같은 장애 요인을 극복하는 것은 MPS를 임상적으로 유효한 도구로 정착시키는 데 필수적이다[4].

이 논문에서는 환자 유래 미세생리시스템(patient-derived MPS, P-MPS)의 임상적 관련성과 중개 연구에서의 적용 가능성을 중심으로 고찰한다. 특히, 이러한 플랫폼이 인간 질환에 대한 보다 정밀하고 개인화된 질환 모델을 제공함으로써, 실험 연구와 실제 환자 치료 간의 간극을 어떻게 해소할 수 있는지를 살펴본다. 또한, 다양한 장기 시스템을 기반으로 한 모델 개발 전략과, 재현성 및 확장성을 확보하기 위한 실질적 고려사항에 대해 논의한다. 마지막으로, P-MPS가 임상 현장에서 지속적으로 제기되는 문제들을 해결하고, 환자 맞춤형 치료 전략의 개발을 가속화하는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 제시한다.

기존 체외 및 생체 내 모델의 한계

기존의 시험관 내(in vitro) 및 생체 내(in vivo) 모델은 생물의학 연구와 약물 개발 과정에서 핵심적인 역할을 수행해왔다. 2D 세포 배양은 세포의 생리적 행동, 분자 신호 전달, 약물 반응 등을 분석하는 데 널리 활용되어 왔다. 또한, 인간 조직을 면역결핍 동물에 이식하여 구축한 환자 유래 이종이식(patient-derived xenograft, PDX) 모델은 환자 특이적 환경을 부분적으로 재현함으로써, 종양 생물학 및 치료 효능에 대한 중요한 통찰을 제공해 왔다[5]. 그러나 이러한 기존 모델들은 인간 생리의 복잡성을 온전히 반영하지 못하며, 임상 결과를 정확히 예측하는 데 있어 본질적인 한계를 지니고 있다[6].

이렇듯 기존 플랫폼은 인체 조직 및 장기의 복잡한 생리학적 조건을 정밀하게 재현하는 데 한계를 지닌다. 표준적인 2D 배양 시스템은 공간적 구조, 기계적 자극, 다세포 간 상호작용 등 인간 생리의 정밀한 모사를 위해 필수적인 요소들이 결여되어 있어, 결과적으로 과도하게 단순화된 모델을 형성하며 예측력이 낮은 데이터를 생성할 수 있다[7]. 더욱 발전된 3차원(3-dimensional, 3D) 구형 모델의 경우, 생리학적 관련성은 일부 향상되었으나, 영양분 및 산소의 확산이 제한되고 관류 가능한 혈관 구조가 부족하며, 실험 전반에 걸쳐 재현성이 낮다는 단점이 존재한다[8]. 이러한 제한점들은 질병의 복잡한 병태생리를 이해하고 환자의 치료 반응을 정확히 예측하는 데 있어 해당 모델의 활용도를 제약하는 요인으로 작용한다[9].

PDX 모델은 인간 종양의 유전학적 특성과 이질성을 비교적 높은 수준으로 반영할 수 있다는 장점을 지닌다. 그러나 면역 기능, 기질 구성, 약물 대사 등에서 나타나는 종간 차이로 인해 생리학적 관련성에는 여전히 한계가 존재한다[6]. 또한, 동물 모델에 대한 지속적인 의존은 윤리적 논란을 야기할 뿐만 아니라, 높은 실험 비용, 낮은 처리량, 장기화된 실험 일정 등 다양한 현실적 제약을 동반한다. 이러한 한계로 인해, 동물 모델은 고처리량(high-throughput) 약물 스크리닝이나 환자 맞춤형 치료의 적시 평가에는 적합하지 않다. 특히, 개인화된 치료 전략에 대한 수요가 증가함에 따라, 일반화된 모델이 질병의 진행 양상과 치료 반응에서 환자 간 이질성을 충분히 반영하지 못한다는 점이 더욱 부각되고 있다[10].

실험실 모델과 임상 결과 간의 해석적 격차가 지속적으로 확대됨에 따라, 생물학적 관련성과 운영상의 확장성을 동시에 갖춘 실험 플랫폼에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이러한 배경 속에서 MPS는 유망한 대안으로 주목받고 있다. MPS는 인체 유래 조직 및 세포를 삼차원적 구조 내에서 관류 가능하고 기계적으로 동적인 미세환경에 통합할 수 있는 특징을 지닌다. 이를 통해 질병의 병태생리와 치료 반응을 보다 정밀하게 재현할 수 있으며, 궁극적으로 임상 적용을 위한 예측 가치를 향상시킬 수 있다[11].

이러한 맥락에서, 기존 모델에서 MPS로의 전환은 단순한 기술적 진보를 넘어선 의미를 지닌다. 이는 인간 생물학을 탐구하고, 그 결과를 임상에 적용하는 방식에 있어 근본적인 패러다임의 변화를 반영한다. 이후에 설명할 바와 같이, 환자 유래 샘플을 기반으로 구축된 MPS 플랫폼은 기존 모델이 지닌 여러 한계를 극복할 수 있는 잠재력을 갖추고 있다. 이는 생물의학 연구 및 개인 맞춤형 의학 분야에서 보다 정확하고 윤리적이며, 효율적인 접근법을 가능하게 하는 새로운 기회를 제공한다(Table 1) [7–13].

임상 관련 MPS에 대한 공학적 고려 사항

MPS의 개발은 인체 조직의 복잡성을 정밀하게 복제하면서도, 연구 및 임상 환경 모두에서 확장성, 재현성, 접근성을 동시에 확보해야 한다는 요구에 의해 촉진되고 있다. 미세유체공학, 조직 제작, 3D 바이오프린팅 기술의 발전은 기존 세포 배양 모델의 한계를 극복하고, 보다 정교한 체외(in vitro) 모델을 구현할 수 있는 역량을 크게 향상시켰다. 이러한 기술적 진보를 바탕으로, MPS 플랫폼은 혈관 관류[14], 조직 간 인터페이스[15], 세포외기질(extracellular matrix, ECM) 구성[16], 그리고 정밀하게 제어된 환경 내에서의 면역 세포 간 상호작용 등 주요 생리학적 특성들을 시뮬레이션할 수 있게 되었다[17].

이러한 시스템에 환자 유래 생물학적 물질을 통합함으로써, 질병의 발현 양상과 치료 반응에 나타나는 개인 간 이질성을 반영할 수 있어 임상적 관련성을 더욱 높일 수 있다. 그러나 생리학적 관련성만으로는 임상적 혹은 중개적(translational) 효용성을 확보하기에 충분하지 않다. MPS 플랫폼이 실제 연구 및 임상 환경에서 효과적으로 채택되기 위해서는, 재현성, 사용 편의성, 확장성 등과 같은 실질적인 요구사항을 동시에 충족해야 한다. 이를 위해서는 생리학적 관련성, 성능의 일관성, 처리 용량 간의 공학적 우선순위 사이에서 신중한 균형이 요구된다.

1. 생리학적 관련성을 유지하면서 처리량 개선하기

신속하고 비용 효율적인 전임상 평가에 대한 수요가 증가함에 따라, MPS는 고처리량이 요구되는 응용 분야에서 점차 널리 활용되고 있다. 이러한 플랫폼은 다양한 실험 조건 또는 환자 샘플에 대한 병렬 분석을 가능하게 하여, 약물 스크리닝의 효율성과 속도를 크게 향상시킨다. 처리량 개선을 위한 주요 공학적 전략으로는 소형화된 멀티웰 형식의 구현, 모듈형 칩 구조의 적용, 그리고 복잡한 외부 장비 없이 작동 가능한 개방형 미세유체 설계(open microfluidic design)의 도입 등이 포함된다.

Phaseguide 기반 유체 제어[18], 중력 구동 관류(gravity-driven perfusion), 사출 성형된 미세유체 칩(injection-molded microfluidic chips)과 같은 기술은 표준화된 분석 형식 내에서 혈관화된 오가노이드 및 종양 스페로이드(spheroid)의 확장 가능한 배양을 가능하게 하였다. 예를 들어, 96웰 또는 384웰 플레이트(well plate)와 호환되는 MPS 플랫폼은 다양한 환자 유래 조직에서 약물 반응을 동시에 평가할 수 있으며, 재현성이 향상되고 장치 간 변동성이 최소화된다[19]. 또한, 이러한 시스템 중 다수는 자동화에 최적화되어 액체 처리 로봇, 플레이트 리더기, 고함량 이미징(high-content imaging) 플랫폼 등과의 통합이 가능하다. 기존 실험실 인프라와의 높은 호환성은 MPS의 임상 및 제약 분야 워크플로우(workflow)에의 광범위한 도입을 위한 핵심 요소로 작용한다.

2. 표준화 및 재현성 보장

MPS는 상당한 기술적 가능성을 제공하지만, 기기 설계, 제작 공정, 분석 프로토콜의 표준화 부족은 여전히 광범위한 채택을 저해하는 주요한 장벽으로 작용하고 있다[4]. 웰 플레이트나 트랜스웰 인서트(Transwell insert)와 같은 기존 표준화된 플랫폼과 달리, 많은 MPS 장치는 맞춤형으로 제작되며 실험실 간 설계 및 운용 방식에 큰 차이를 보인다. 이로 인해 연구 전반에서 결과의 일관성이 떨어지고, 재현성이 제한되는 문제가 발생하고 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 최근의 공학적 접근은 사출 성형(injection molding) [20], 핫 엠보싱(hot embossing) [21], 3D 프린팅 등 확장 가능한 제조 기술을 활용하여 표준화된 MPS 플랫폼을 개발하는 데 초점을 맞추고 있다[22]. 이러한 기술들은 일관된 성능을 지닌 균일한 디바이스의 대량 생산을 가능하게 한다. 더불어, 세포 농도, 유량, ECM 구성, 배지 교환 절차 등 핵심 실험 요소에 대한 체계적인 가이드라인도 마련되고 있다. 이러한 표준화된 지침은 다기관 연구 간의 변동성을 최소화하고, 실험의 재현성을 향상시키는 데 기여할 수 있다.

산업계에서도 최근에는 상호 운용(interoperable) 가능한 형식의 개발을 적극적으로 장려하고 있다. 호환성 있는 크기 및 인터페이스로 설계된 MPS 플랫폼은 기존의 실험실 장비와 원활하게 통합될 수 있으며, 이를 통해 더 폭넓은 사용을 촉진하고 임상적으로 번역 가능한 데이터의 생성을 개선할 수 있다.

3. 이미지 기반 분석과 인공지능의 통합

MPS의 핵심 강점 중 하나는 조직 구조, 면역 세포 활동, 약물 반응 양상 등을 실시간 이미징을 통해 관찰함으로써 고차원의 생물학적 데이터를 풍부하게 생성할 수 있다는 점이다[23]. 그러나 이와 같은 이미징 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라, 기존의 분석 방법만으로는 효율적 처리에 한계가 존재한다.

이를 해결하기 위해 인공지능(artificial Intelligence, AI) 및 머신러닝 기반의 이미지 분석 기법이 MPS 워크플로우에서 필수적인 도구로 자리잡고 있다[24]. 이러한 기술은 자동화된 이미지 분할, 표현형의 정량적 분류, 치료 결과에 대한 예측 모델링 등을 지원하며, 특히 컨볼루션 신경망(convolutional neural network)을 포함한 딥러닝 기반 접근은 복잡한 3D 조직 모델로부터 생물학적으로 의미 있는 특징을 효과적으로 추출하는 데 강력한 성능을 보이고 있다. 이를 통해 더 빠르고 객관적이며 재현 가능한 분석이 가능해진다.

또한, 가상 염색(virtual staining) 기술과 결합된 비표지(non-label) 이미징 기법은 기존의 면역조직화학(immunohistochemistry) 또는 형광 기반 라벨링에 대한 의존도를 낮출 수 있다. 이러한 AI 기반 분석 방법은 실험 절차를 간소화하고, 실험적 편향을 줄이며, 데이터 품질을 향상시키는 데 기여한다[25]. 이와 같은 기술적 발전은 분석 처리량을 개선할 뿐만 아니라, 실시간 및 해석 가능한 진단 평가를 지원함으로써 MPS 플랫폼의 임상 적용 가능성을 더욱 높이고 있다.

생리적 관련성과 실용적 유용성의 균형 유지

P-MPS가 임상적 유용성을 확보하기 위해서는 생물학적 복잡성과 실험 표준화 사이에서 신중한 균형을 유지하는 것이 필수적이다. 생리학적 관련성은 환자별 반응을 정밀하게 모델링하는 데 핵심 요소이지만, 모델의 복잡성이 증가할수록 재현성 저하, 확장성 제한, 처리량 감소 등의 문제가 발생할 수 있다. 본 섹션에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 전략을 제시하고자 한다[26]. 특히, 세포 간 상호작용, ECM 구성, 기계적 단서(mechanical cues) 등 조직 미세환경의 핵심 특성을 보존하면서도, 중개 연구 및 임상 워크플로우와의 호환성을 유지할 수 있는 P-MPS 플랫폼 설계 방안을 중점적으로 다룬다. 이와 같은 균형을 달성하는 것은 실제 의료 환경에서 MPS를 실용적이고 널리 적용 가능한 기술로 정착시키는 데 핵심적인 요소이다.

1. 주요 조직 수준 기능 통합

인체 조직의 생리학을 정밀하게 모사하기 위해, 최근의 P-MPS는 조직 수준의 기능을 결정짓는 핵심적인 구조적•기능적 요소들을 포함하도록 설계되고 있다. 이 중에서도 관류 가능한 미세 혈관 네트워크는 필수적인 구성 요소로 간주된다. 기존의 정적인 내피세포 단층과 달리, 최근 접근법은 공간적으로 패턴화된 세포 시딩과 하이드로젤(hydrogel) 기반 임베딩을 통해 내강을 갖는(lumenized) 계층적 혈관 구조를 형성한다[27]. 이러한 혈관 네트워크는 영양분 및 산소 의 공급을 지원할 뿐 아니라[28], 면역 세포 이동을 가능하게 하며[29], 종양 침윤과 같은 유동 기반 생물학적 과정을 매개함으로써[30], 조직 생존력과 생리학적 관련성을 동시에 향상시킨다. 해당 기능적 요소들은 Figure 1에 요약되어 있다.

혈관 구조 외에도, 모듈형 스캐폴드(modular scaffold)와 패턴화된 생체재료는 관류 환경 내에서 오가노이드의 공동 배양을 가능하게 한다[31]. 이는 세포와 주변 ECM 간의 생리학적 상호작용을 유지하면서, 내피 간 물질 교환과 세포의 방향성 이동을 촉진한다. 더불어, 해당 플랫폼은 실시간 이미징 및 기능 분석에 최적화되어 있다.

장기 특이적 장벽 기능의 구현 또한 생리학적 관련성을 더욱 향상시킨다. 예를 들어, 혈액-뇌 장벽(blood-brain barrier) 모델은 성상세포와 내피세포의 공동 배양을 통해 긴밀한 세포 접합(tight junction)과 선택적 투과성을 재현한다[32]. 장 온어칩(gut-on-a-chip) 플랫폼은 점액 분비 및 공간적 세포 분화를 재현하는 하이드로젤 기반 상피층을 포함하고 있어, 편광된 약물 투여 및 장벽 기능의 동적 모니터링이 가능하다.

면역 구성 요소의 통합은 생리학적 관련성을 한층 더 강화한다. 조직 상주 대식세포 또는 순환 T 세포와 같은 국소 면역 세포는 염증 반응, 면역 회피, 섬유화와 같은 면역 기반 생리 현상의 모델링에 기여할 수 있다[33]. 예를 들어, 종양 온어칩 모델에서 대식세포를 포함한 시스템은 종양-면역 상호작용을 재현하며, 간 온어칩 플랫폼에서 쿠퍼 세포(Kupffer cell)를 포함하는 구성은 사이토카인(cytokine)에 의한 조직 리모델링을 모사할 수 있다[34].

이러한 통합적 기능은 다양한 질환 모델에 적용되고 있다. 혈관화된 종양 온어칩 플랫폼은 약물 침투 및 치료 저항성 평가에 활용되며[35]. 스킨 온어칩(skin-on-a-chip) 시스템은 피부, 표피, 혈관 구획을 계층적으로 구성하여 경피 약물 전달에 대한 연구를 가능하게 한다[36]. 이러한 설계 전략은 임상적 예측성과 개인 맞춤형 연구를 위해 생물학적으로 사실적인 조직 환경을 구현하는 것이 얼마나 중요한지를 보여준다.

2. 복잡성 대 재현성: 실용적인 트레이드오프

P-MPS는 인체 조직의 생리적 행동을 정밀하게 재현할 수 있는 강점을 지니지만, 모델의 복잡성이 증가할수록 재현성이 저하되는 경향이 있다. 특히, 규제 승인, 치료제 스크리닝, 개인 맞춤형 의학과 같이 일관되고 확장 가능한 플랫폼이 요구되는 임상 번역 단계에서는 이러한 상충 관계가 중요한 과제로 대두되고 있다.

재현성 저하의 주요 원인 중 하나는 3D 조직 형성을 위해 사용되는 ECM에 있다. 일반적으로 마우스 종양에서 유래된 매트릭스로 구성된 매트리젤(Matrigel)은 수천 종의 정의되지 않은 단백질을 포함하고 있으며, 강도, 성장인자 함량, 기계적 특성 등에서 배치(batch) 간 편차가 크다. 이러한 불일치는 특히 전립선이나 장 오가노이드 모델과 같이 조직 구조가 민감한 시스템에서 형태 및 기능에 중대한 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 각 생산 배치에 대한 사전 테스트가 필요해지는 경우도 많다[37]. 합성 하이드로젤 또는 탈세포화된 인간 조직 유래 ECM과 같은 대체 소재들이 연구되고 있으나, 편리성과 접근성으로 인해 현재까지도 다수의 실험실에서 매트리젤이 기본 ECM 재료로 사용되고 있다.

또한, 일차 세포 또는 환자 유래 세포를 사용할 경우 생물학적 이질성(biological heterogeneity)이 추가적으로 발생할 수 있다[38]. 서로 다른 환자 간, 또는 동일 종양 내에서도 부위에 따라 세포는 유전적, 후성유전적, 치료 이력 등에 따라 상이한 생물학적 특성을 보일 수 있다. 예를 들어, P-MPS를 기반으로 구축된 유방암 모델에서는 동일한 배양 프로토콜을 적용하였음에도 불구하고, 세포 이동성 및 HER2, CD44와 같은 바이오마커 발현에서 개체 간 변동성이 관찰되었다. 이러한 생물학적 변동성은 실제 환자 간 차이를 반영한다는 점에서 의미가 있지만, 임상 응용 또는 신약 개발을 위한 표준화된 벤치마크 수립에는 복잡성을 야기할 수 있다.

기기 설계 및 미세유체 제어 또한 MPS의 재현성에 중요한 영향을 미친다. 이들 시스템은 정밀한 유체 역학(fluid dynamics)에 의존하기 때문에, 채널의 치수, 표면 처리, 제작 품질 등 미세한 차이만으로도 전단 응력, 영양소 구배, 약물 노출 조건이 달라질 수 있다[39]. 이러한 민감한 변수들은 특히 유동 조건이 중요한 모델에서 실험 결과에 유의미한 차이를 초래할 수 있다[40].

운영 절차 또한 변동성의 주요 원인 중 하나이다. 많은 MPS 플랫폼은 여전히 칩 조립, 배지 교환, 튜브 연결 등의 과정을 수동으로 수행하고 있으며, 이 과정에서 발생하는 미세한 기술적 차이는 불규칙한 유속, 압력 불안정, 오염 등의 문제로 이어질 수 있다[11]. 엄격한 품질 관리 체계가 미비할 경우 이러한 문제는 감지되지 않은 채 데이터의 신뢰성을 저해할 수 있다. 아울러, 사용자와 기관 간의 이미징 프로토콜 및 데이터 해석 방식의 차이도 실험 결과에 추가적인 복잡성을 야기한다[41].

이러한 점을 고려할 때, 복잡성이 높은 P-MPS 플랫폼은 고처리량 스크리닝이나 일상적인 진단 응용에는 적합하지 않은 경우가 많다. 이에 따라 최근에는 계층화된 접근 전략(stratified approach)이 점차 채택되고 있다. 예를 들어, 초기 단계의 대규모 테스트에는 단순한 모델을 적용하고, 기전 연구나 생리학적 정밀성이 요구되는 개인 맞춤형 응용에는 고도화된 시스템을 사용하는 방식이다[42]. 이러한 전략은 생리학적 관련성과 임상 및 중개 연구의 실질적인 요구사항 간 균형을 달성하는 데 기여할 수 있다.

P-MPS의 임상 적용

기존 MPS는 기존 모델에 비해 생리학적 관련성이 개선되었지만, 환자 유래 생물학적 물질의 통합은 임상적 유용성을 향한 핵심 단계이다. P-MPS는 개별 환자의 일차 세포, 생검 샘플, 오가노이드 또는 iPSC를 생리적으로 의미 있는 체외 환경에 통합한다. 이를 통해 각 환자의 유전적, 표현형적, 병리 생리학적 특성을 반영하는 개인 맞춤형 모델을 생성할 수 있다[43]. 이를 통해 P-MPS는 환자별 맥락에서 질병 진행, 약물 반응 및 치료 내성을 보다 정확하게 모델링할 수 있다. 이러한 시스템은 환자 계층화, 바이오마커 식별, 표적 치료법 선택과 같은 임상 목표에 부합하는 데 매우 적합하다.

Table 2에 요약된 바와 같이 P-MPS 플랫폼은 세포 공급원, 기술적 특징, 임상 적용 분야가 다양하다[44–51]. 각 유형은 질병 메커니즘 모델링, 치료 반응 예측, 임상 의사 결정 지원에 있어 뚜렷한 이점을 제공한다. 환자 유래 세포는 종양 고유의 이질성과 면역 상호작용을 유지한다. 오가노이드는 구조적 충실도와 장기 생존력을 제공하며, iPSC 기반 모델은 계통별 분화 및 복잡한 발달 및 유전 질환의 요약이 가능하다. 이러한 다양한 형식은 종양학, 면역 치료, 신경학, 심장학, 희귀질환 연구 전반에 걸쳐 P-MPS의 임상 적용 범위를 확장한다. P-MPS는 환자별 구성 요소를 활용하여 개인화된 맥락에서 질병 진행, 약물 효능 및 치료 내성에 대한 기능적 모델링을 가능하게 한다. 이러한 시스템은 바이오마커 식별, 치료 계층화, 개인화된 요법 선택과 같은 임상 목표에 부합한다. 게놈 및 병리학 데이터를 기능적으로 보완하는 능력은 표준 분석이 부족한 환경에서 특히 유용하다.

1. 환자 유래 오가노이드 기반 MPS

오가노이드는 환자 유래 줄기세포 또는 조직으로부터 자가 조직화되어 형성된 3D 구조체로, 고유한 조직 구조, 생물학적 기능, 그리고 질병 특이적 표현형의 핵심 특징을 재현할 수 있다. 오가노이드를 MPS에 통합하면 생체 내 환경과 유사한 조건에서 관류가 가능해지고, 역동적인 미세환경 속에서 유지될 수 있다[52]. 이러한 구성은 생리학적으로 중요한 영양분과 산소의 구배 형성, 효율적인 노폐물 제거, 약물 노출의 향상, 그리고 신호 전달의 정확도 향상을 가능하게 한다(Figure 2A) [44,53,54].

환자 유래 오가노이드(patient-derived organoids, PDO)의 중요한 특징은 질병 상태를 반영하는 형태학적 및 분자적 변화를 표현할 수 있다는 점이다. 예를 들어, 염증성 장질환(inflammatory bowel disease) 환자에서 유래한 결장 오가노이드는 크기가 작고, 돌출 구조가 감소하며, 내강이 탁하고, 정단면이 외부를 향하는 역극성을 나타낸다(Figure 2B) [44,45]. 이러한 구조적 변화는 CXCL8 및 MCP-1과 같은 염증성 마커의 발현 증가를 동반한다. 건강한 오가노이드 역시 전염증성 사이토카인에 노출되면 유사한 표현형을 보일 수 있으며, 이러한 반응은 5-아미노살리실산, 코티코스테로이드(corticosteroid), 그리고 항- tumor necrosis factor α 항체와 같은 임상 승인 약물로 치료할 경우 완화될 수 있다. 이러한 관찰 결과는 통제된 반복 가능한 조건에서 장 염증을 모델링하고, 약물 반응을 평가하는 데 있어 PDO 기반 MPS 플랫폼이 효과적인 도구가 될 수 있음을 보여준다[55,56].

PDO는 단일 세포로 분리된 후, 조직 특이적 구조를 모사한 공학적 미세환경 내에서 재구성될 수 있다. 한 예로, 레이저 패터닝된 하이드로젤을 이용하여 자연 결장과 유사한 미세융모 구조를 생성한 연구가 보고된 바 있다[45]. 해당 스캐폴드에 배양된 단일세포 유래 오가노이드는 장기간 동안 안정적인 상피 단층을 형성하며 유지되었다. 이 플랫폼을 기반으로 수행한 약물 스크리닝 결과, SN-38과 AZD7762의 병용 투여는 정상 상피세포에는 영향을 미치지 않으면서 대장암 유래 PDO를 선택적으로 제거하는 것으로 나타났다. 반면, 5-플루오로우라실(5-fluorouracil)은 암세포뿐 아니라 정상 조직에도 독성을 유발하였고, 레고라페닙(regorafenib)은 제한적인 항암 효능을 보였다[57]. 또한, 암 관련 섬유아세포와의 공동 배양 환경에서는, 대장암 PDO의 침습성과 상피-중간엽 전이(epithelial–mesenchymal transition) 경향이 증가하였으며, 이는 matrix metalloproteinase 7 및 interleukin-1β를 포함한 특정 신호 전달 경로의 활성화와 관련이 있었다[58]. 이러한 변화는 경로 특이적 억제제를 통해 효과적으로 억제되었다. 더불어, 섬유아세포는 종양 침윤 림프구의 활성을 저해하는 기전으로 알려진 programmed death-ligand 1의 발현을 유의하게 증가시켰으며, 이에 따른 면역 억제 효과는 아테졸리주맙 처리로 역전되어 T세포 기능이 회복되었고, 이를 통해 본 플랫폼에서 면역 체크포인트 억제제의 효과를 평가할 수 있음을 입증하였다.

유사한 전략을 통해 이중 채널 미세유체 장치 내에서 췌관 선암종을 모델링한 연구가 보고되었다(Figure 2C) [46]. 해당 시스템은 상업적으로 이용 가능한 마이크로플레이트 형식을 기반으로 설계되었으며, 관류 및 저산소 조건 하에서 췌장 유래 PDO와 췌장 성상세포를 공동 배양하는 환경을 구현하였다. 이 플랫폼은 섬유화, 산소 고갈, 화학 저항성 등 췌장 종양 미세환경의 주요 특징을 성공적으로 재현하였다[59]. 저산소증 유도 인자 1-알파의 활성화를 통해 젬시타빈에 대한 저산소 유도 내성이 관찰되었으며, 에키노마이신(echinomycin) 병용 투여 시 치료 민감성이 회복되었다. 이 결과는 종양 미세환경에서의 생리학적 단서가 약물 효능에 중대한 영향을 미침을 시사한다[60].

또 다른 사례에서는 공압으로 구동되는 웰 구조의 미세유체 칩을 활용하여 장 연동 운동을 모사하고, 해당 조건 하에서 오가노이드를 기계적 자극에 노출시켰다[47]. 이러한 환경에서 대장암 PDO는 줄기세포 마커인 Lgr5 및 증식 마커인 Ki67의 발현이 증가하였다. [61] 암세포의 크기 확대와 함께 항암제에 대한 내성도 증가하는 것으로 나타났다. 특히 미셀 제형의 엘립티신(ellipticine)을 처리한 결과, 주기적인 기계 자극에 노출된 오가노이드에서는 약물 흡수율이 감소하였다. 이는 기계적 자극으로 인한 세포막 장력 증가 및 세포골격 리모델링에 따라, 클라트린 매개 세포 내 유입에 장애가 발생했기 떄문인 것으로 해석된다[62].

이러한 첨단 PDO 통합 MPS 플랫폼은 신속하면서도 임상적으로 유의미한 약물 감수성 평가를 가능하게 한다. 다양한 연구에서 PDO 기반 MPS에서 관찰된 약물 반응 패턴이 실제 임상 치료 결과와 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 P-MPS가 정밀의료를 위한 예측 도구로 활용될 수 있는 가능성을 시사한다[63].

2. iPSC 기반 MPS

환자의 체세포에서 재프로그래밍되어 다양한 조직별 계통으로 분화되는 iPSC는 환자별 생물학을 모델링하기 위한 강력한 플랫폼을 제공한다. iPSC는 개별 유전적 배경을 유지하면서 발달 경로를 재현할 수 있기 때문에, 유전 질환, 희귀 질환, 환자 조직 확보가 어려운 질환을 연구하는 데 특히 유용하다. 이러한 iPSC를 MPS에 통합함으로써, 생리학적 관련성을 높이는 동시에 확장성과 재현성을 갖춘 다세포 관류형 조직 모델을 구축할 수 있다[11].

iPSC 기반 MPS의 대표적인 응용 분야 중 하나는 혈액-뇌 장벽 모델링이다. 한 가지 예로, iPSC 유래 내피세포, 성상세포, 주변세포를 사용하여 3D 혈액-뇌 장벽 온어칩 모델을 구축한 사례가 있다(Figure 3A) [49]. 이 플랫폼은 긴밀한 세포 접합 형성, 선택적 투과성, 생리학적으로 관련된 전기 저항 등 혈액-뇌 장벽의 주요 기능을 재현한다. 또한, 연속 관류가 가능한 미세유체 기반 OrganoPlate 시스템을 활용하여 384웰 형식으로 실시간 이미징 및 분석이 가능하다. ZO-1, 오클루딘(occludin), 클라우딘-5 (claudin-5)와 같은 접합 단백질은 iPSC 유래 내피세포에서 발현되며, 성상세포와 주변세포는 장벽의 성숙을 촉진한다[64]. 해당 시스템은 신경계 질환에서의 약물 수송, 신경 염증, 장벽 손상을 연구하는 데 활용되고 있다.

심혈관 분야에서도 iPSC 기반 MPS 플랫폼은 혈관화된 심장 조직 모델링에 적용되고 있다(Figure 3B) [50]. iPSC 유래 심근세포, 내피세포, 섬유아세포를 미세유체 칩 내에서 공동 배양함으로써, 수축성이 유지되는 관류 가능한 심장 조직을 구현하였다. 내피 네트워크와 심장 구획 사이에는 양방향 문합이 형성되어 생리학적인 누화(cross-talk)를 촉진하였다. 해당 모델은 시간 경과에 따라 안정성을 유지하였으며, 동기화된 수축성과 염증 및 대사 자극에 대한 강한 반응성을 나타내었다. 인터루킨-1β 또는 산화질소 합성효소 억제제에 노출되었을 때 기능적 장애가 유도되었으며, 이는 혈관이 형성되지 않은 대조군에서는 관찰되지 않았다[65]. 이러한 결과는 질병 모델링 및 약물 효능 평가에서 내피세포와 심근세포 간 상호작용의 중요성을 강조한다.

iPSC 기반 모델은 안과 질환 연구에도 크게 기여해왔다[51]. 예를 들어, 노화 관련 황반변성(age-related macular degeneration)을 모사한 3D 모델은 하이드로젤 스캐폴드에 내장된 iPSC 유래 망막 색소 상피세포(retinal pigment epithelium, RPE), 내피세포, 중간엽 줄기세포를 활용하여 구축되었다(Figure 3C). 해당 매트릭스는 혈관 조직 형성과 조직 통합을 촉진하기 위해 분해 가능한 가교제와 세포 접착 모티프를 기반으로 설계되었다. 결과적으로 생성된 조직은 맥락막(choroid)의 관통 혈관 구조를 재현하고, 장기적인 공동 배양을 가능하게 하였다. RPE 기능 장애는 혈관 위축 및 비정상적인 신생혈관 형성을 유도하였으며, 이는 노화 관련 황반변성의 주요 병리적 특징을 잘 반영하였다[66]. 또한, 해당 모델은 국소 세포 신호와 전신 혈청 요인의 영향을 모두 포착할 수 있어, 약물 평가 및 기전 연구에 적합한 시스템으로 활용되고 있다[67].

iPSC 유래 세포는 개별 장기 모델을 넘어, 전신 약리학적 반응 및 질병 진행 과정을 탐구하기 위한 다중 장기 MPS (multi-organ MPS)에도 통합되고 있다[68]. 페가소(PEGASO) 플랫폼은 장, 간, 면역계, 뇌, 혈액-뇌 장벽 등 5개의 장기 모듈을 공유 혈관 회로를 통해 연결한 시스템이다(Figure 3). 각 모듈에는 신경세포, 간세포, 내피세포 등 iPSC에서 유래한 다양한 세포 유형이 포함되어 있으며, 모듈식 투명 3D 프린팅 하우징을 기반으로 동적 관류 환경을 유지한다. 알츠하이머 치료제 도네페질(donepezil)을 이용한 연구에서, 이 플랫폼은 약물의 흡수, 간 대사, 뇌 투과 및 신경 효소 억제 효과를 성공적으로 입증하였다[69]. 이와 같은 통합형 모델은 환자 맥락에 기반한 복잡한 약물 작용과 장기 간 상호작용을 시뮬레이션할 수 있는 iPSC 기반 MPS의 잠재력을 잘 보여준다.

3. P-MPS의 임상적 관련성 및 중개적 유용성

P-MPS는 임상적 의사결정을 지원하는 유망한 도구로 주목받고 있다. 이러한 플랫폼은 환자 유래 세포를 생리학적으로 관련된 환경에 통합함으로써, 약물 반응, 질병 진행, 치료 내성에 대한 기능적 인사이트를 제공한다. 또한, 통제된 시험관 내 조건에서 개별 치료 반응을 동적이고 실시간으로 분석할 수 있어, 게놈 정보 및 병리학적 데이터를 보완하는 역할을 한다[70].

임상적 관심 분야 중 하나는 P-MPS를 활용하여 환자 맞춤형 약물 반응을 예측하는 것이다. 한 연구에서는 위암 환자로부터 추출한 종양 스페로이드를 고처리량 분석이 가능한 표준화된 미세유체 장치에서 배양하였다[71]. 해당 플랫폼은 혈관 네트워크 형성을 지원하며, 종양 유발 혈관 신생 과정을 모델링하였다. 라무시루맙(ramucirumab) 및 HER2 표적 치료제와 같은 항혈관신생 억제제를 적용한 결과, 환자 샘플 간 다양한 반응이 관찰되어 기능적 계층화 및 개인 맞춤형 병용요법 평가가 가능함을 입증하였다[72].

또 다른 예로는 혈관형 골육종 오가노이드 온어칩 모델의 개발이 있다[73]. 이 시스템은 자가조립된 미세혈관 구조와 지속적인 관류 기능을 갖추고 있어, 종양의 행동 및 약물 반응을 동적으로 모니터링할 수 있다. 해당 모델은 전이 가능성의 임상적 차이를 시험관 내에서 재현하였으며, VEGFR2 억제제인 아파티닙(apatinib)을 활용한 실험에서는 환자별로 상이한 효능이 확인되었다. 이러한 결과는 고형 종양에서 치료 전략을 수립하는 데 있어 P-MPS의 실용적 가능성을 강조한다.

P-MPS 플랫폼은 iPSC 유래 세포를 활용하여 유전적으로 복잡하고 드문 질환 연구에도 적용되고 있다. 유전성 출혈성 모세혈관확장증 1형(hereditary hemorrhagic telangiectasia type 1)에 대한 한 연구에서는, 동종 iPSC 유래 내피세포를 사용하여 3D 혈관 온어칩 모델을 구축하였다. 기존의 2D 배양에서는 이상이 관찰되지 않았지만, 3D 혈관 네트워크에서는 내피세포 간 상호작용 결함, 접합 단백질의 국소화 장애, 혈관 투과성 증가와 같은 질환 특이적 이상이 나타났다[74]. 이 사례는 P-MPS가 기존 분석법으로는 탐지되지 않는 기능적 결함을 밝혀낼 수 있다는 점에서 그 연구적 가치를 보여준다.

면역 치료의 맥락에서 P-MPS는 환자 특이적 미세환경 내에서 면역–종양 상호작용을 분석하는 데 활용되어 왔다. 한 연구에서는 자가 암세포, CD8 양성 T세포, 콜라겐 기반 매트릭스에 포함된 암 관련 섬유아세포를 이용하여 폐 종양 온어칩 모델을 구축하였다[75]. 이 시스템은 실시간 이미징과 관류 기반 면역 치료제의 전달을 가능하게 하였으며, 환자 샘플 간 세포독성 T세포 활성의 현저한 변동성이 관찰되었다. 특히, 섬유아세포 활성화 단백질(fibroblast activation protein) 양성 섬유아세포의 존재는 면역 체크포인트 억제제의 효능을 저하시켜, 치료 결과에 영향을 미칠 수 있는 면역 억제 메커니즘을 밝혀내었다[76].

P-MPS는 질병 모델링과 약물 반응 예측을 넘어, 임상시험 설계 측면에서도 실질적인 가치를 제공한다. 이 시스템은 약물 반응을 사전에 시험관 내에서 평가할 수 있도록 함으로써, 환자 등록 전에 대상 환자군을 분류하고, 임상시험의 실패율을 줄이며, 적응형 임상 전략 수립을 가능하게 한다[77]. 또한, 바이오마커 발굴, 약물 내성 메커니즘 규명, 종단적 치료 반응 모니터링과 같은 다각적인 연구 활동도 지원할 수 있다. 최근에는 순환 종양 세포(circulating tumor cells) 및 기타 액체 생검 유래 물질을 활용함으로써, P-MPS의 임상적 유용성이 더욱 확장되고 있다[78]. 이러한 접근은 전이성 혹은 재발성 종양의 시간에 따른 진화를 반영할 수 있는 개인 맞춤형 종양 아바타(tumor avatar)를 구현하는 데 기여한다. 이를 통해 반복적이고 최소 침습적인 방식으로 치료 민감도를 평가할 수 있으며, 장기적 모니터링이 필요한 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 중요한 도구로 활용될 수 있다[79].

상용 플랫폼 및 최종 사용자 MPS 통합

실험실 수준의 도구에서 임상적으로 의미 있는 플랫폼으로 MPS를 전환하기 위해서는 생물학적 정교함만으로는 충분하지 않다. 실제 임상 및 연구 현장에서의 구현을 위해서는 MPS가 사용 용이성, 재현성, 그리고 임상의•생물학자•중개 연구자들이 일반적으로 사용하는 워크플로우와의 호환성을 갖추어야 한다. 이러한 최종 사용자에게 있어 MPS의 성공 여부는 견고하고 조작이 쉬우며, 표준화되고 해석 가능한 데이터를 생성할 수 있는 플랫폼인가에 달려 있다. 이러한 격차를 해소하기 위해 다수의 생명공학 기업들이 상용 솔루션을 개발해왔다. Table 3에서는 대표적인 MPS 플랫폼과 그 임상 적용 분야를 요약하였으며, 각 기업을 핵심 기술, 주요 기능, 질환 모델링 영역에 따라 분류하였다. 이는 특정 연구 및 임상 목적에 적합한 플랫폼을 선택하는 데 실질적인 참고 자료로 활용될 수 있다.

예를 들어, Emulate사는 인체 생리학을 정밀하게 모사하고 독성학, 대사 및 질환 모델링을 위한 검증된 엔드포인트를 제공하는 장기 온어칩 플랫폼을 개발하였다. MIMETAS는 고처리량 3D 조직 배양을 지원하는 OrganoPlate 시스템을 출시하였으며, 자동화된 액체 처리 시스템 및 이미징 장비와의 호환성을 갖추어 기존 실험실 인프라에 쉽게 통합할 수 있다.

CURIOCHIPS는 면역 세포 행동, 장벽 무결성, 사이토카인 방출의 실시간 모니터링이 가능한 혈관 및 장벽 모델을 제공하여 임상의 및 중개 연구자의 요구를 충족하고 있다. AIM Biotech는 idenTx 플랫폼을 통해 동적 관류 환경 내에서 환자 유래 세포의 공동 배양을 지원하며, 면역종양학 및 약물 스크리닝 연구에 적합하다. MEPSGEN은 종양학 중심의 워크플로우를 위한 모듈형 시스템을 개발하여, 환자별 종양 샘플을 활용한 배치 테스트에 활용되고 있다.

TissUse는 MPS의 적용 범위를 단일 장기를 넘어 전신 생리학까지 확장하고 있다. 이들의 다중 장기 플랫폼은 약물 노출 하에서의 장기 간 상호작용을 시뮬레이션할 수 있어, 약동학 및 독성학 연구에 매우 유용하다. CN Bio Innovations는 간 질환 및 대사 장애에 특화된 단일 및 다중 장기 모델을 모두 포함하는 PhysioMimix 플랫폼을 제공한다. Hesperos는 미국에 기반을 둔 기업으로, 제약 개발 파이프라인 내에서 약물의 독성 및 효능 평가를 위한 통합형 다중 장기 시스템을 제공하고 있다.

몇몇 기업은 특정 임상 분야에 집중하고 있다. 예를 들어, 프랑스의 NETRI는 뇌 및 피부 모델을 전문으로 하며, 미용 독성 평가를 포함한 신경과학 및 피부과 응용을 위해 고처리량 구획화된 칩을 제공하고 있다. 네덜란드의 Bi/ond는 inCHIPit 및 comPLATE와 같은 맞춤형 플랫폼을 통해 기계적 자극 및 관류 제어 기능을 통합하고 있으며, 심장, 신장, 종양 조직의 정밀 모델링을 지원한다.

이러한 상용 플랫폼의 공통된 우선순위는 임상 및 중개 연구자들을 위한 접근성(accessibility) 확보이다. Mimetas, AIM Biotech, NETRI 등의 기술은 직관적인 사용자 인터페이스, 사전 검증된 프로토콜, 표준 실험실 장비와의 높은 호환성을 특징으로 하여, 공학적 배경이 없는 사용자들도 MPS 기술을 효과적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 이러한 시스템들은 필수적인 생물학적 복잡성을 유지하면서도, 환자 맞춤형 질환 과정을 실질적으로 재현할 수 있다는 점에서 의미가 크다.

향후 환자 유래 MPS의 보다 광범위한 채택을 위해, 상용 플랫폼은 생리학적 관련성과 운영 타당성이라는 두 가지 요구를 지속적으로 충족해야 한다. 간독성 평가, 종양–면역 상호작용 모델링, 신경혈관 기능 분석 등에 사용되는 이들 시스템은 다양한 연구 환경의 실질적 요구를 수용하면서도, 재현 가능하고 임상적으로 관련성 있는 데이터를 제공할 수 있어야 한다. Emulate, MIMETAS, CURIOCHIPS, AIM Biotech, MEPSGEN, TissUse, CN Bio Innovations, Hesperos, NETRI, Bi/ond 등은 이러한 흐름을 선도하며, 임상의, 중개 연구자, 정밀의료 전략의 진화하는 요구에 부합하는 기술을 지속적으로 개발하고 있다.

결론

P-MPS는 체외 실험과 임상 적용 간의 격차를 해소함으로써, 생물의학 연구 및 중개 의학 분야에서 혁신적인 발전을 이끌고 있다. 이들 시스템은 환자 유래 생물학적 물질을 생리학적으로 관련된 플랫폼에 통합함으로써, 인간 질환의 정밀한 모델링, 치료 반응 예측, 개인 맞춤형 치료 전략 개발을 가능하게 한다. P-MPS는 과학적 가치를 넘어, 동물 모델에 대한 의존을 줄이고, 재현성을 개선하며, 다양한 인구 집단을 대상으로 한 인간 중심 연구의 접근성을 확대함으로써, 주요 임상 및 사회적 요구에도 부응할 수 있어야 한다. 의료 분야에서 정밀의학과 기능 의학이 점차 확산됨에 따라, P-MPS의 통합은 진단 정확도 향상, 치료법 선택 최적화, 임상에서의 시행착오 최소화를 위한 실질적인 경로를 제공한다. 이러한 잠재력을 실현하기 위해서는 기술의 확장성, 분석 방법의 표준화, 디지털 분석 기법과의 통합 등에서 지속적인 발전이 필요하다. 미세유체학, 오가노이드 공학, 환자 유래 모델링 기술, AI 기반 해석 기법의 진보는 P-MPS가 인간 질환을 연구하고, 이해하고, 치료하는 방식에 있어 새로운 패러다임을 제시하고 있음을 시사한다.

Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Funding

This work was supported by the Ministry of Education of the Republic of Korea and the National Research Foundation of Korea (RS-2024-00441103). This research was supported by a grant of Korean ARPA-H Project through the Korea Health Industry Development Institute (KHIDI), funded by the Ministry of Health & Welfare, Republic of Korea (RS-2024-00512240).

Data Availability

Not applicable.

Figure 1.

Engineered vascular networks support key physiological functions in microphysiological systems. (A) Formation of perfusable microvessels using co-culture of endothelial cells (ECs) and fibroblasts (FBs) within a patterned microfluidic hydrogel, enabling continuous lumen structures and open vessel connections. (B) Integration of vasculature with tumor tissues and immune cells. Left: ECs (CD31, green) surrounding patient-derived tumor spheroids (MDA-MB-231, red) with infiltrating immune cells (yellow arrows). Right: 3-dimensional reconstruction showing lumen formation within the vascular network. (C) Application of vascularized platforms to model tumor-immune interactions. Co-culture of human umbilical vein endothelial cells (HUVECs) (green), colorectal cancer cells (HCT116, red), and T cells (blue) illustrates compartmentalized immune migration and tumor targeting across vascular interfaces.

Figure 2.

Patient-derived organoid-based microphysiological systems (PDO-MPS) for morphological and pharmacological analysis. (A) Morphological and molecular differences between colon organoids derived from inflammatory bowel diseases (IBD) and non-IBD patients reflect key features of intestinal inflammation. Adapted from d'Aldebert E, et al. Front Cell Dev Biol 2020;8:363, according to the Creative Commons license [44]. (B) Schematic of a single-cell-based colon organoid culture system designed to evaluate long-term drug responses and tumor–stroma–immune interactions within a structurally engineered microenvironment. Lorenzo-Martín, et al. Nat Biotechnol 2025;43:727–736, with permission [45]. (C) Dual-channel MPS platform supporting patient-derived pancreatic ductal adenocarcinoma organoids for assessment of morphology and drug response under normoxic and hypoxic conditions in monoculture and triculture settings. Adapted from Geyer et al. Cell Death Discov 2023;9:20, according to the Creative Commons license [46].

Figure 3.

Induced pluripotent stem cell (iPSC)-based microphysiological system (MPS) models for disease research and drug evaluation. (A) Blood-brain barrier model incorporating iPSC-derived endothelial cells, astrocytes, and pericytes, showing expression of tight junction and transporter proteins under continuous perfusion. Adapted from Fengler, et al. Biomaterials 2022;286:121525, according to the Creative Commons license [49]. (B) Cardiovascular disease model using iPSC-derived cardiomyocytes, endothelial cells, and fibroblasts to form vascularized cardiac tissues with functional integration and contractility. Adapted from Arslan, et al. Stem Cell Reports 2023;18:1394–1404, according to the Creative Commons license [50]. (C) Model of age-related macular degeneration using iPSC-derived retinal pigment epithelium, endothelial cells, and mesenchymal stem cells embedded in a vascularized hydrogel matrix. Adapted from Manian, et al. Cell Stem Cell 2021;28:846–862, according to the Creative Commons license [51]. (D) Multi-organ MPS platform incorporating iPSC-derived cells to simulate systemic drug absorption, metabolism, distribution, and target engagement across gut, liver, immune system, brain, and blood-brain barrier compartments. Adapted from Fanizza, et al. Lab Chip 2025;25:1854–1874, according to the Creative Commons license [68].

Table 1.

Limitations of traditional in vitro and in vivo models and the need for MPS

Model type	Advantages	Limitations	Implications for clinical translation	Reference
2D cell culture	- Simple and cost-effective	- Lacks 3D tissue architecture	- Limited predictive value	[7]
	- High-throughput screening	- Poor cell-cell/ECM interaction	- Poor correlation with in vivo human outcomes
		- Non-physiological drug response
3D spheroid culture	- Better mimic of cell-cell interactions	- No perfusable vasculature	- Incomplete modeling of tissue-level functions	[8,9]
	- Some structural complexity	- Hypoxic core/necrosis	- Limited reproducibility
		- Batch-to-batch variability
Patient-derived xenograft	- Maintains patient-specific tumor genetics	- Interspecies differences in stroma/immune system	- Limited scalability	[10]
	- Useful for oncology studies	- Long setup time	- Ethical concerns and high cost
		- Low throughput
Animal models	- Systemic physiology present	- Species-specific differences in immune/metabolic pathways	- Inadequate for modeling human-specific pathophysiology and drug metabolism	[12,13]
Animal models	- Regulatory familiarity	- Ethical and reproducibility issues		[12,13]

2D, 2-dimensional; 3D, 3-dimensional; ECM, extracellular matrix.

Table 2.

Types and applications of P-MPS

P-MPS type	Source material	Key features	Common applications	Clinical utility	Reference
Patient-derived cells	Tumor tissues, surgical specimens, blood-derived cells	High genetic fidelity, preserved tumor microenvironment, inter-patient heterogeneity	Cancer drug screening, tumor-immune modeling, patient-specific assays	Drug efficacy prediction, biomarker discovery, personalized treatment profiling	[44,45]
Patient-derived organoids	Patient tissue biopsies or stem-cell-derived organoids	3D tissue architecture, disease-specific phenotypes, dynamic perfusion via MPS	Organoid-on-a-chip for colorectal, pancreatic, lung, and breast cancers	Therapy stratification, treatment response prediction, tumor behavior analysis	[46–48]
iPSCs	Patient somatic cells reprogrammed to iPSCs and differentiated	Lineage-specific differentiation, developmental modeling, genetic disease relevance	BBB modeling, cardiac/pancreatic/retinal MPS, rare disease modeling	Modeling of genetic disorders, systemic disease modeling, longitudinal analysis	[49–51]

P-MPS, patient-derived microphysiological system; 3D, 3-dimensional; iPSC, Induced pluripotent stem cell; BBB, blood-brain barrier; MPS, microphysiological system.

Table 3.

Commercial MPS platforms and their clinical applications

Company	Platform name	Key features	Application focus	Country
Emulate	Organ-Chips	High physiological fidelity, validated toxicology endpoints	Drug metabolism, toxicity, disease modeling	USA
MIMETAS	OrganoPlate	High-throughput 3D culture, automation-compatible	Barrier function, co-culture models, imaging	Netherlands
CURIOCHIPS	Barrier- and Vascular-Chip	Real-time immune cell migration, cytokine profiling	Inflammation, barrier models	Korea
AIM Biotech	idenTx	Perfused co-culture of patient-derived cells	Immuno-oncology, drug screening	Singapore
MEPSGEN	Modular MPS Platforms	Oncology-focused, customizable chip design	Personalized cancer models	Korea
TissUse	Multi-Organ-Chip	Human systemic physiology simulation	Multi-organ interactions, systemic pharmacology	Germany
CN Bio	PhysioMimix	Liver-centric single and multi-organ systems	Hepatotoxicity, metabolic disease	UK
Hesperos	Human-on-a-Chip	Integrated efficacy and toxicity testing across multiple organs	Pharmaceutical R&D, multi-organ modeling	USA
NETRI	Brain-on-a-Chip, Skin Models	Compartmentalized designs, high-throughput	Neuroscience, dermatology, cosmetics	France
Bi/ond	inCHIPit, comPLATE	Perfusion control, mechanical stimulation, modular systems	Heart, kidney, tumor modeling, regenerative medicine	Netherlands

MPS, microphysiological system; 3D, 3-dimensional.

References

1. Vella N, Fenech AG, Petroni Magri V. 3D cell culture models in research: applications to lung cancer pharmacology. Front Pharmacol 2024;15:1438067.

2. Azizgolshani H, Coppeta JR, Vedula EM, et al. High-throughput organ-on-chip platform with integrated programmable fluid flow and real-time sensing for complex tissue models in drug development workflows. Lab Chip 2021;21:1454–1474.

3. Zhang L, Liu F, Weygant N, et al. A novel integrated system using patient-derived glioma cerebral organoids and xenografts for disease modeling and drug screening. Cancer Lett 2021;500:87–97.

4. Fabre K, Berridge B, Proctor WR, et al. Introduction to a manuscript series on the characterization and use of microphysiological systems (MPS) in pharmaceutical safety and ADME applications. Lab Chip 2020;20:1049–1057.

5. Tentler JJ, Tan AC, Weekes CD, et al. Patient-derived tumour xenografts as models for oncology drug development. Nat Rev Clin Oncol 2012;9:338–350.

6. Abdolahi S, Ghazvinian Z, Muhammadnejad S, Saleh M, Asadzadeh Aghdaei H, Baghaei K. Patient-derived xenograft (PDX) models, applications and challenges in cancer research. J Transl Med 2022;20:206.

7. Jensen C, Teng Y. Is it time to start transitioning from 2D to 3D cell culture? Front Mol Biosci 2020;7:33.

8. Nashimoto Y, Okada R, Hanada S, et al. Vascularized cancer on a chip: The effect of perfusion on growth and drug delivery of tumor spheroid. Biomaterials 2020;229:119547.

9. Shoval H, Karsch-Bluman A, Brill-Karniely Y, et al. Tumor cells and their crosstalk with endothelial cells in 3D spheroids. Sci Rep 2017;7:10428.

10. Blanchard Z, Brown EA, Ghazaryan A, Welm AL. PDX models for functional precision oncology and discovery science. Nat Rev Cancer 2025;25:153–166.

11. Ko J, Song J, Choi N, Kim HN. Patient-derived microphysiological systems for precision medicine. Adv Healthc Mater 2024;13:e2303161.

12. Ericsson AC, Crim MJ, Franklin CL. A brief history of animal modeling. Mo Med 2013;110:201–205.

13. Levy N. The use of animal as models: ethical considerations. Int J Stroke 2012;7:440–442.

14. Jin G. Passive-flow-based MPS: emerging physiological flow-mimetic platforms for studying effects of flow on single tissues and inter-tissue interactions. Biochip J 2024;18:186–210.

15. Novak R, Ingram M, Marquez S, et al. Robotic fluidic coupling and interrogation of multiple vascularized organ chips. Nat Biomed Eng 2020;4:407–420.

16. Hinds S, Bian W, Dennis RG, Bursac N. The role of extracellular matrix composition in structure and function of bioengineered skeletal muscle. Biomaterials 2011;32:3575–3583.

17. Kwee BJ, Li X, Nguyen XX, Campagna C, Lam J, Sung KE. Modeling immunity in microphysiological systems. Exp Biol Med (Maywood) 2023;248:2001–2019.

18. Vulto P, Podszun S, Meyer P, Hermann C, Manz A, Urban GA. Phaseguides: a paradigm shift in microfluidic priming and emptying. Lab Chip 2011;11:1596–1602.

19. Rajasekar S, Lin DSY, Abdul L, et al. IFlowPlate: a customized 384-well plate for the culture of perfusable vascularized colon organoids. Adv Mater 2020;32:e2002974.

20. Lee Y, Choi JW, Yu J, et al. Microfluidics within a well: an injection-molded plastic array 3D culture platform. Lab Chip 2018;18:2433–2440.

21. Sun J, Zhuang J, Liu Y, et al. Development and application of hot embossing in polymer processing: a review. ES Mater Manuf 2019;6:3–17.

22. Bhattacharjee N, Urrios A, Kang S, Folch A. The upcoming 3D-printing revolution in microfluidics. Lab Chip 2016;16:1720–1742.

23. Zhang J, Tavakoli H, Ma L, Li X, Han L, Li X. Immunotherapy discovery on tumor organoid-on-a-chip platforms that recapitulate the tumor microenvironment. Adv Drug Deliv Rev 2022;187:114365.

24. Seng JK, Ang KL, Peter E, Mmonyi A. Artificial intelligence (AI) and machine learning for multimedia and edge information processing. Electronics 2022;11:2239.

25. Kim S, Lee J, Ko J, et al. Angio-Net: deep learning-based label-free detection and morphometric analysis of in vitro angiogenesis. Lab Chip 2024;24:751–763.

26. Gray RA, Pathmanathan P. Patient-specific cardiovascular computational modeling: diversity of personalization and challenges. J Cardiovasc Transl Res 2018;11:80–88.

27. Wan Z, Zhong AX, Zhang S, et al. A robust method for perfusable microvascular network formation in vitro. Small Methods 2022;6:e2200143.

28. Hall E, Mendiola K, Lightsey NK, Hanjaya-Putra D. Mimicking blood and lymphatic vasculatures using microfluidic systems. Biomicrofluidics 2024;18:031502.

29. Marchetti L, Engelhardt B. Immune cell trafficking across the blood-brain barrier in the absence and presence of neuroinflammation. Vasc Biol 2020;2:H1–H18.

30. Buchanan CF, Verbridge SS, Vlachos PP, Rylander MN. Flow shear stress regulates endothelial barrier function and expression of angiogenic factors in a 3D microfluidic tumor vascular model. Cell Adh Migr 2014;8:517–524.

31. Lai BF, Lu RX, Davenport Huyer L, et al. A well plate-based multiplexed platform for incorporation of organoids into an organ-on-a-chip system with a perfusable vasculature. Nat Protoc 2021;16:2158–2189.

32. Dao L, You Z, Lu L, et al. Modeling blood-brain barrier formation and cerebral cavernous malformations in human PSC-derived organoids. Cell Stem Cell 2024;31:818–833.e11.

33. Maharjan S, Cecen B, Zhang YS. 3D Immunocompetent organ-on-a-chip models. Small Methods 2020;4:2000235.

34. Kostrzewski T, Maraver P, Ouro-Gnao L, et al. A microphysiological system for studying nonalcoholic steatohepatitis. Hepatol Commun 2019;4:77–91.

35. Kim S, Park J, Ho JN, Kim D, Lee S, Jeon JS. 3D vascularized microphysiological system for investigation of tumor-endothelial crosstalk in anti-cancer drug resistance. Biofabrication 2023;15.

36. Sutterby E, Thurgood P, Baratchi S, Khoshmanesh K, Pirogova E. Microfluidic skin-on-a-chip models: toward biomimetic artificial skin. Small 2020;16:e2002515.

37. Goldstein AS, Drake JM, Burnes DL, et al. Purification and direct transformation of epithelial progenitor cells from primary human prostate. Nat Protoc 2011;6:656–667.

38. Jeibouei S, Monfared AK, Hojat A, et al. Human-derived tumor-on-chip model to study the heterogeneity of breast cancer tissue. Biomater Adv 2024;162:213915.

39. Squires TM, Quake SR. Microfluidics: fluid physics at the nanoliter scale. Rev Mod Phys 2005;77:977–1026.

40. DeMello AJ. Control and detection of chemical reactions in microfluidic systems. Nature 2006;442:394–402.

41. Silverio V, Guha S, Keiser A, et al. Overcoming technological barriers in microfluidics: leakage testing. Front Bioeng Biotechnol 2022;10:958582.

42. Baran SW, Brown PC, Baudy AR, et al. Perspectives on the evaluation and adoption of complex in vitro models in drug development: Workshop with the FDA and the pharmaceutical industry (IQ MPS Affiliate). ALTEX 2022;39:297–314.

43. Ingber DE. Human organs-on-chips for disease modelling, drug development and personalized medicine. Nat Rev Genet 2022;23:467–491.

44. d'Aldebert E, Quaranta M, Sébert M, et al. Characterization of human colon organoids from inflammatory Bowel disease patients. Front Cell Dev Biol 2020;8:363.

45. Lorenzo-Martín LF, Broguiere N, Langer J, et al. Patient-derived mini-colons enable long-term modeling of tumor-microenvironment complexity. Nat Biotechnol 2025;43:727–736.

46. Geyer M, Schreyer D, Gaul LM, Pfeffer S, Pilarsky C, Queiroz K. A microfluidic-based PDAC organoid system reveals the impact of hypoxia in response to treatment. Cell Death Discov 2023;9:20.

47. Fang G, Lu H, Al-Nakashli R, et al. Enabling peri[stalsis of human colon tumor organoids on microfluidic chips. Biofabrication 2021;14.

48. Zhang Y, Hu Q, Pei Y, et al. A patient-specific lung cancer assembloid model with heterogeneous tumor microenvironments. Nat Commun 2024;15:3382.

49. Fengler S, Kurkowsky B, Kaushalya SK, Roth W, Fava E, Denner P. Human iPSC-derived brain endothelial microvessels in a multi-well format enable permeability screens of anti-inflammatory drugs. Biomaterials 2022;286:121525.

50. Arslan U, Brescia M, Meraviglia V, et al. Vascularized hiPSC-derived 3D cardiac microtissue on chip. Stem Cell Reports 2023;18:1394–1404.

51. Manian KV, Galloway CA, Dalvi S, et al. 3D iPSC modeling of the retinal pigment epithelium-choriocapillaris complex identifies factors involved in the pathology of macular degeneration. Cell Stem Cell 2021;28:846–862.

52. Park SE, Georgescu A, Huh D. Organoids-on-a-chip. Science 2019;364:960–965.

53. Kratochvil MJ, Seymour AJ, Li TL, Paşca SP, Kuo CJ, Heilshorn SC. Engineered materials for organoid systems. Nat Rev Mater 2019;4:606–622.

54. Beck LE, Lee J, Coté C, et al. Systematically quantifying morphological features reveals constraints on organoid phenotypes. Cell Syst 2022;13:547–560.

55. Lucafò M, Muzzo A, Marcuzzi M, Giorio L, Decorti G, Stocco G. Patient-derived organoids for therapy personalization in inflammatory bowel diseases. World J Gastroenterol 2022;28:2636–2653.

56. Laudadio I, Carissimi C, Scafa N, et al. Characterization of patient-derived intestinal organoids for modelling fibrosis in Inflammatory Bowel Disease. Inflamm Res 2024;73:1359–1370.

57. Alzahrani SM, Al Doghaither HA, Al-Ghafari AB, Pushparaj PN. 5‑Fluorouracil and capecitabine therapies for the treatment of colorectal cancer (Review). Oncol Rep 2023;50:175.

58. Yang KD, Wang Y, Zhang F, et al. CAF-derived midkine promotes EMT and cisplatin resistance by upregulating lncRNA ST7-AS1 in gastric cancer. Mol Cell Biochem 2022;477:2493–2505.

59. Li K, Tandurella JA, Gai J, et al. Multi-omic analyses of changes in the tumor microenvironment of pancreatic adenocarcinoma following neoadjuvant treatment with anti-PD-1 therapy. Cancer Cell 2022;40:1374–1391.

60. Xiang L, Wang Y, Lan J, et al. HIF-1-dependent heme synthesis promotes gemcitabine resistance in human non-small cell lung cancers via enhanced ABCB6 expression. Cell Mol Life Sci 2022;79:343.

61. Shah CA, Strelez C, Amzaleg Y, et al. Abstract 1323: Peristalsis based modulation of colorectal cancer cells leads to changes in stemness and invasiveness in an organ on chip model. Cancer Res 2023;83(7 Suppl):1323–1323.

62. Kaksonen M, Roux A. Mechanisms of clathrin-mediated endocytosis. Nat Rev Mol Cell Biol 2018;19:313–326.

63. Tan SY, Feng X, Cheng LKW, Wu AR. Vascularized human brain organoid on-chip. Lab Chip 2023;23:2693–2709.

64. Wu YC, Sonninen TM, Peltonen S, Koistinaho J, Lehtonen Š. Blood-brain barrier and neurodegenerative diseases-modeling with iPSC-derived brain cells. Int J Mol Sci 2021;22:7710.

65. Gustafson DD. Diagnostic applications of circulating endothelial-centric biomarkers in cardiovascular diseases [dissertation]. University of Toronto; 2022.

66. Bharti K, den Hollander AI, Lakkaraju A, et al. Cell culture models to study retinal pigment epithelium-related pathogenesis in age-related macular degeneration. Exp Eye Res 2022;222:109170.

67. Apte RS, Chen DS, Ferrara N. VEGF in signaling and disease: beyond discovery and development. Cell 2019;176:1248–1264.

68. Fanizza F, Perottoni S, Boeri L, et al. A gut-brain axis on-a-chip platform for drug testing challenged with donepezil. Lab Chip 2025;25:1854–1874.

69. Zhang H, Zhao Y, Yu M, et al. Reassembly of native components with donepezil to execute dual-missions in Alzheimer's disease therapy. J Control Release 2019;296:14–28.

70. van Renterghem AW, van de Haar J, Voest EE. Functional precision oncology using patient-derived assays: bridging genotype and phenotype. Nat Rev Clin Oncol 2023;20:305–317.

71. Du Y, Wang YR, Bao QY, et al. Personalized vascularized tumor organoid-on-a-chip for tumor metastasis and therapeutic targeting assessment. Adv Mater 2025;37:e2412815.

72. Kim ST, Sa JK, Oh SY, et al. Comprehensive molecular characterization of gastric cancer patients from phase II second-line ramucirumab plus paclitaxel therapy trial. Genome Med 2021;13:11.

73. Ko J, Hyung S, Heo YJ, et al. Patient-derived tumor spheroid-induced angiogenesis preclinical platform for exploring therapeutic vulnerabilities in cancer. Biomaterials 2024;306:122504.

74. Hosseini V, Mallone A, Nasrollahi F, et al. Healthy and diseased in vitro models of vascular systems. Lab Chip 2021;21:641–659.

75. Veith I, Nurmik M, Mencattini A, et al. Assessing personalized responses to anti-PD-1 treatment using patient-derived lung tumor-on-chip. Cell Rep Med 2024;5:101549.

76. Dong J, Huang Y, Zhou Z, Sun M. Breaking immunosuppressive barriers by engineered nanoplatforms for turning cold tumor to hot. Adv Ther 2022;5:2200020.

77. Van Norman GA. Phase II trials in drug development and adaptive trial design. JACC Basic Transl Sci 2019;4:428–437.

78. Otero NO. Analysis and therapeutic targeting of circulating cells in metastatic cancer [dissertation]. Cornell University; 2019.

79. Ohman AW, Hasan N, Dinulescu DM. Advances in tumor screening, imaging, and avatar technologies for high-grade serous ovarian cancer. Front Oncol 2014;4:322.

Peer Reviewers’ Commentary

이 논문은 환자 유래 미세생리 시스템(patient-derived MPS, P-MPS)의 임상적 중개연구 가능성을 다루고 있으며, 전통적인 전임상 모델의 한계를 극복하기 위한 유력한 방법론이라는 점을 명확하게 제시하고 있다. P-MPS는 환자 맞춤형 샘플을 활용하여 인간 질병을 정확하게 모델링하고 치료 반응을 예측할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 특히 기존 모델로는 재현하기 어려운 혈관 반응, 면역세포 기능, 종양 침윤 등을 3차원 환경에서 구현하고, 인공지능 기반 영상 분석 및 정량화 기술과 통합될 수 있다는 점에서 진단 및 치료 반응 예측의 핵심 도구로 주목받고 있다. P-MPS는 개인의 유전적, 표현형적 특성을 반영하여 약물 반응 및 질병 진행을 정밀하게 분석하고, 바이오마커 식별, 표적 치료 선택, 개인화된 치료 전략 개발에 기여할 수 있다. 그러나 실제 적용을 위해서는 생리학적 관련성과 재현성, 사용 용이성 간의 균형을 고려한 디바이스 설계, 분석 자동화, 플랫폼 표준화 등의 공학적 요소가 필수적이다. 이 논문은 P-MPS가 임상 의사결정을 지원하고 정밀의학의 미래를 실현할 수 있는 기반 기술로서 중요한 역할을 할 것임을 강조하며, 병원 및 제약 산업과의 연계, 데이터 기반 플랫폼 확장이 향후 발전 방향임을 제시하고 있다.

[정리: 편집위원회]