器官芯片是利用微加工技术，结合细胞培养，生物材料学等多种学科方法，在微流控芯片上建立的模拟人体组织器官的微生理系统。由于种间差异和缺乏生理相关的三维组织环境，动物模型和体外模型是预测体内反应的作用不大。而器官芯片系统可以重现类似体内的环境，随后产生类似体内的反应，从而生成人体器官的真实模型，使得研究效率大大提升。同时，器官芯片的可调节性和低维护性也可以使构建多个器官芯片互连网络成为可能，以实现真实的器官芯片人体系统。通过研究毒物在人体中的代谢、反应和命运，这种器官芯片网络可以有效地用于毒理学研究。

近年来，各种器官芯片技术得到了迅速的发展。这些器官芯片中包含了不同器官的特异性细胞，可用于模拟相应的器官，例如肺芯片、肝芯片、角膜芯片以及心脏芯片。由于类器官及器官芯片相关技术的进步，各种器官的疾病建模数据出现了爆炸性增长。同时，人体器官芯片的结构、测量方法的复杂性以及大量器官芯片相关数据的快速发展阻碍了器官芯片的使用。

为了能够更好的管理器官芯片相关数据，东南大学的顾忠泽团队建立了器官芯片数据库（Organ on a Chip Database, OOCDB）。OOCDB是一个为科研人员提供器官芯片生物大数据共享和应用服务的统一平台(Science as a Service)，基于大数据、人工智能和云计算技术，提供专门针对器官芯片数据归档、计算分析、知识搜索、共享服务和可视化等数据服务。

目前OOCDB整合了来源于自身实验室数据、注册合作者数据，以及已发表的公共数据，包括发表学术文献、专利以及公共数据库的数据。OOCDB将这些数据做了相应的数据整理归档，标注，分析以及可视化工作，最终形成：基因组测序数据(Genome Sequence Archive, GSA)、药物、器官芯片装置、器官、专利、癌症研究、化合物、毒物、三维模型、数学模型和引用图谱等10余个子数据库及模块。

OOCDB目前拥有十万余篇与器官芯片相关的学术论文，包括四千多份学术期刊和两万多个分支机构，涉及两万五千余名研究人员和专家。通过OOCDB搜索建立索引，并将这些数据与器官组织以及药物、毒物及疾病模型研究相关联，从而实现器官芯片数据从具体组织到项目研究再到信息数据全过程的可追溯性，达成综合数据的全贯穿。

OOCDB主界面

与其他开放的公共数据库相比，OOCDB专注于器官芯片，使研究人员能够快速找到相关信息。下面以OOCDB研究肝细胞癌为例，来介绍一下OOCDB的主要功能。首先我们使用组织富集分析工具对Binghua Li等人[2]收集到的318个与肝细胞癌相关的基因进行富集分析。通过输入基因符号并选择人类蛋白质图谱来处理信息。这些基因主要在肝脏中富集，这与Binghua Li等人的研究结果一致[2]（图A）。这些结果证明了组织富集分析工具的可靠性。

组织富集分析工具确定了肝脏中高度富集的基因，如SERPINA1、APOA1、ORM1等，为未来的实验奠定了基础（图B）。如图C所示，我们还可以使用三维模型快速定位肝脏及其附近的器官，并对这些器官进行快速搜索。

此外，OOCDB具有引用图功能，如图D所示，该功能显示了肝细胞癌引用图搜索的结果，其中包括该领域专家的信息。OOCDB提供了大量有关肝细胞癌的文献、组织学和药物的信息（图E−G），以便研究人员能够轻松快速地检索进行研究所需的信息。

使用OOCDB来研究肝细胞癌

更为重要的是，OOCDB实时更新，及时完成最新学术论文及相关信息的更新补充，同时提供器官芯片研究领域的最新进展，研究热点分析，学术相关领域的实时在线统计，将为全球器官芯片研究者以及产业、政府健康医药领域专家提供最为全面的、实时动态的最新的器官芯片研究领域的进展。

OOCDB为器官芯片技术的科学研究、产业应用、标准化制定提供数据基础和分析工具。该文章已于2023年1月正式发表，该文章的共同第一作者为李健和陈早早老师，以及梁伟成同学，通讯作者为顾忠泽教授。

相关数据可以见文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022923000013

或通过http://www.organchip.cn/直接访问该数据库。

参考文献：

[1] Li J, Liang W, Chen Z, Li X, Gu P, Liu A, et al. Organs-on-a-chip Database (OOCDB): A Comprehensive, Systematic, and Real-time Organs-on-a-chip Database. Genomics, proteomics & bioinformatics. 2023.

[2] Li B, Xu T, Liu C, Meng G, Sun Y, Qian L, et al. Liver-enriched genes are associated with the prognosis of patients with hepatocellular carcinoma. Sci Rep 2018;8:11197.