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器官芯片基本参数
  • 品牌
  • CN Bio
  • 型号
  • PysioMimix T1
  • 不适宜人群
  • 保质期
  • 适宜人群
器官芯片企业商机

英国CNBio的器官芯片系统,包括PhysioMimix实验室台式仪器,使研究人员能够通过快速且预测性的基于人体组织的研究在实验室中对人体生物学进行建模。该技术弥补了传统细胞培养与人类研究之间的空白,并朝着模拟人类生物学条件前进,以支持新疗法的加速发展。应用范围包括传染病,新陈代谢和炎症。利用器官芯片平台PhysioMimix,我们生成了NAFLD的人源体外模型。PHH在含脂肪的培养基中培养,该培养基诱导了临床疾病早期阶段的关键特征,包括细胞内脂肪负载,白蛋白产生增加和关键基因表达的变化(包括那些与代谢和胰岛素抵抗有关的基因)。器官芯片哪个牌子好?微流控类器官芯片产业链

微流控类器官芯片产业链,器官芯片

器官芯片,也叫微生理系统,是在体外模拟构建的3D人体器guan模型,包括多种活ti细胞,功能组织界面,生物流体等,具有接近人体水平的生理功能,同时还能精确地控制多个系统参数,研究人员可更加直观地研究机体行为,预测或再现药物、毒物、辐射、香yan、烟雾、病原体和正常生物给人体带来的影响。器官芯片系统旨在利用微流控芯片对微流体、细胞及其微环境的控制能力,构建集成微系统来模拟人体组织和器guan功能,为评估药物和疫苗的有效性和生物安全性以及生物医学研究提供接近体内生理和病理条件的低成本筛选和研究模型。英国CN Bio的Physiomimix器官芯片正是基于实现此远大目标而应运而生。微流控类器官芯片产业链在预测期(2020-2027年),全球器官芯片市场预计将以39.70%的高复合年增长率增长。

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器官芯片是先进的体外培养模型,桥接传统的体外2D模型和体内模型之间的鸿沟。通过迷你化形成人为的微环境,极尽可能地模拟人体内的生理环境,用于细胞生长,从而将细胞对药物/化合物产生的反应转化成临床数据。典型特征是在液流环境下对人源细胞进行3D培养,复制自然的组织形态、细胞之间相互作用;相比于细胞系更倾向于用原代细胞,并且整合液流系统,从而提高营养的供给、以及管理代谢的废物。一旦开始在其他人造器官芯片上测试病毒和细菌,下一步可能是在器官芯片环境中测试药物与病原体的相互作用。英国CNBio的Physiomimix器官芯片正是基于实现此远大目标而应运而生。

逐年增加的文献发表说明了科学家对器官芯片的关注度增加。可以看出来,无数的器官芯片公司获得资助而成立,比如CN-Bio。我们现在看到来自于学术界、器官芯片供应商、和药物企业所发表的文献。CN-Bio也正为这一领域做出贡献,一篇英国皇家学院的关注NASH的文章正被发表,还有3月初CN和FDA联合发表的文章,与其药物评价研究中心( Centre for Drug Evaluation Research ,CDER)合作的重点是使用肝脏MPS作为检测人类药物清chu率和药物引起的肝损伤(DILI)的工具。 CN Bio的器官芯片产品受益于MIT(麻省理工学院)和其他先进学术团体的生物工程**开发的知识产权。

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CN-Bio的MPS(也称为器官芯片)设备旨在为药物开发和其他商业或研究场景提供精确的和与人类相关的数据。我们与麻省理工学院(MIT)和范德比尔特大学(Vanderbilt University)等生物工程学术团体密切合作。CN-Bio获得了包括Innovate UK在内的众多赞助商的多项资助,并参与了DARPA(美国**高级研究项目局)的器官芯片项目。美国食品和药物管理局(FDA)的科学家正在使用我们的技术来研究药物代谢、毒性和药物相互作用。CN-Bio与一家大型制药公司合作,将脂肪肝和非酒精性脂肪性肝炎(NASH)的器官芯片模型与计算系统生物学相结合。这种方法可以使以前临床试验失败但已知安全、耐受且有效对抗其分子靶点的药物重利用。研究基金赠款的提供被视为器官芯片设备开发进展的关键驱动力,并对其全球市场增长产生积极影响。肝脏类器官芯片常见问题

器官芯片主要用于体外模拟更加接近体内的细胞生长微环境。微流控类器官芯片产业链

单器guan和多器官芯片MPS技术旨在模仿器guan功能和/或交流的特定方面,而不是复制整个器guan或人体(10)。例如,与肾脏排泄相关的研究可能无法完全捕获肾脏功能的复杂性,但是在开发用于研究肾脏生理学特定方面的芯片模型和主要肾小管上皮类器guan方面已经取得了进展。多器官芯片MPS可以提供有关器guan之间相互作用的见解,并可以同时研究不同的过程;合并肝组织或其他易受毒性影响的器guan,为同时研究疗效和毒性提供了独特的机会。英国CN Bio的PhysioMimix器官芯片技术来自于MIT,用于在单器guan和多器guan实验中对细胞培养条件进行实时控制,以模拟体内生理学。微流控类器官芯片产业链

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