第一，生产制备体系急需优化，当前ROs的生产耗时费力，培养周期长，极大限制了临床应用的效率；且在组织形态、产量和可重复性方面均存在显著局限性，此外体外培养ROs在结构和功能成熟度上与天然视网膜仍存在明显差距，ROs表现出结构不完善、成熟不够以及缺乏血管系统等问题，进一步阻碍了其临床应用的潜力。第二，质量控制无标准，不同批次甚至同一批次的不同类器官之间，各视网膜细胞亚型的比例可能有较大差异。

更关键的是，ROs中可能混有非靶标细胞类型，这些非预期的细胞群体不仅会影响移植后目标疗效的发挥，还可能引入未知的安全隐患。第三，移植物功能整合与安全性仍需长期验证，实现功能性视觉恢复的前提是移植细胞能够与宿主视网膜建立长期、稳定的突触联系。尽管小动物移植研究已显示出移植物-宿主突触整合的证据，但灵长类动物的中枢视觉回路是否具备同等的可塑性仍不明确，且移植过程中还面临玫瑰花结、胶质瘢痕形成以及对视网膜下腔造成机械损伤等技术难题；啮齿动物模型与人体之间存在显著差异，长期的、大样本的安全性评估数据仍然缺乏。人工智能驱动的建模正越来越多地应用于培养环境的合理设计与控制，推动传统试错方案向定量化、数据驱动的培养基成分、补料策略及工艺参数优化转变。
 

出自《AI赋能的眼病精准诊断与再生治疗新进展》作者高娜，代伟，瞿佳。