这篇文档是由Sahar Aloraibi、Sebastien Taurin和Sfoug Alshammary共同撰写，三位作者均来自阿拉伯海湾大学（Arabian Gulf University）分子医学系Princess Al Jawhara中心。文章于2024年12月5日发表在期刊《Stem Cells and Cloning: Advances and Applications》上，标题为《Advancements in Umbilical Cord Biobanking: A Comprehensive Review of Current Trends and Future Prospects》。这是一篇综述论文（类型b），全面探讨了脐带（umbilical cord, UC）生物库领域的最新进展、挑战及未来前景。以下是其主要内容和观点：

脐带生物库的全球现状与市场趋势

脐带生物库已成为再生医学的重要基础设施。全球脐带血（cord blood, CB）库市场规模从2020年的13亿美元预计增长至2030年的45亿美元，年复合增长率达13.22%。目前，全球有超过450家活跃的脐带库，主要分布在美国、意大利和西班牙。公共脐带库存储约70万单位CB，而私立库存储量高达500万单位。尽管脐带血移植（UCBT）在治疗血液系统疾病中具有优势（如低移植物抗宿主病风险），但近年来单倍体移植（haplo-HCT）因其成本效益更高而逐渐成为替代方案。例如，美国2021年单倍体移植数量（约2000例）远超脐带血移植（不足500例）。

支持证据：
- 数据来自国际脐带血协会（ICBA）和Bioinformant的市场分析报告。
- 临床研究（如Kanate等）显示，单倍体移植的100天总费用（56.2万美元）低于脐带血移植（60.5万美元）。

脐带干细胞的质量控制与标准化进展

脐带生物库的核心挑战在于确保干细胞的安全性和效力。美国食品药品监督管理局（FDA）要求对脐带样本进行多重检测，包括感染性疾病筛查、细胞活率（≥85%）、CD34+造血干细胞（HSC）计数（≥1.25×10^6/单位）等。此外，国际细胞治疗学会（ISCT）对脐带间充质干细胞（UC-MSC）制定了最低标准：需表达CD105/CD90/CD73（≥95%），且不表达CD45/CD34（≤2%）。

创新方法：
- 脐带血Apgar评分（CBA Score）：通过预冷冻和解冻后的细胞数、CD34+剂量等参数预测移植后中性粒细胞植入成功率。
- 功能活性检测：传统细胞活率检测无法反映干细胞增殖能力，因此引入集落形成单位（CFU）和代谢活性检测以提高效力评估准确性。

支持证据：
- 研究（Patterson等）表明，单核细胞（MNC）分数比总核细胞（TNC）更能反映HSC质量。
- 冷冻保存可能影响UC-MSC的旁分泌功能，需通过qRT-PCR或蛋白质组学进一步验证。

脐带组织间充质干细胞的分离与培养挑战

UC-MSC主要存在于脐带华通胶（Wharton’s jelly, WJ）和血管周围区域，其分离方法包括组织块培养法（explant）和酶消化法。然而，培养过程中使用的胎牛血清（FBS）可能引发免疫反应，因此需探索替代方案，如人AB血清或血小板裂解物（PL）。此外，供体差异（如母亲年龄、分娩方式）会影响UC-MSC的产量和功能。

技术进展：
- 无血清培养基：如StemPro® MSC SFM和TheraPEAK™ MSCGM-CD，可减少批次间差异。
- 自动化处理系统：如AXP®和Sepax®系统，可提高细胞回收率（CD34+回收率高达99%）。

支持证据：
- 研究（Venugopal等）显示，人AB血清培养的UC-MSC与FBS培养的细胞在分化潜能上无显著差异。
- 冷冻保存的UC-MSC可能出现染色体结构异常（如Duarte等报道的臂间倒位），需通过核型分析监控。

脐带干细胞的临床应用扩展

UC-MSC已用于80多种FDA批准的疾病治疗，包括血液系统恶性肿瘤和遗传代谢病。近年来，其适应症扩展到心血管疾病、神经退行性疾病和自身免疫病：
- 心血管疾病：UC-MSC移植可改善心力衰竭患者的左心室射血分数（LVEF）（临床试验NCT01739777）。
- 神经系统疾病：在脊髓损伤患者中，UC-MSC通过旁分泌作用促进神经功能恢复（如临床试验NCT03004976）。
- 自身免疫病：UC-MSC通过调节Treg/Th17细胞比例缓解类风湿关节炎（临床试验NCT02221258）。

支持证据：
- 新冠肺炎治疗中，UC-MSC可降低炎症因子水平（临床试验NCT04355728）。
- 动物模型显示，UC-MSC分化的胰岛素生成细胞（IPC）能改善糖尿病小鼠的血糖耐受性。

脐带生物库的挑战与人工智能力量

尽管前景广阔，脐带生物库仍面临以下问题：
1. 微生物污染风险：分娩环境的非无菌性可能影响样本质量。
2. 标准化不足：UC-MSC的制造工艺和效力评估缺乏统一标准。
3. 高成本：符合GMP（良好生产规范）的扩增和检测费用高昂。

人工智能（AI）的应用潜力：
- HLA分型预测：深度学习工具（如HLA*IMP和Deep*HLA）可通过SNP数据快速估算HLA基因型，准确率达92–98%。
- 质量控制：卷积神经网络（CNN）能通过形态学图像区分高/低功能MSC细胞系。
- 数据管理：AI系统可优化样本存储位置和知情同意流程。

支持证据：
- 算法Chromoenhancer能增强染色体核型图像，辅助检测隐藏异常。
- 机器学习模型（如VISNE）可单细胞分辨率分析MSC的免疫抑制功能。

综述的价值与意义

本文系统梳理了脐带生物库的技术进展和临床转化路径，提出以下核心观点：
1. 标准化与自动化是提升样本质量和全球网络协同的关键。
2. 功能活性检测需超越传统活率指标，纳入代谢和分化潜能评估。
3. AI技术有望解决数据管理和质量控制中的效率瓶颈。

该综述为再生医学研究者、生物库运营者及政策制定者提供了技术路线图和未来发展方向，尤其强调了跨学科合作（如结合AI与干细胞生物学）的重要性。