器官芯片（OOC）研究被誉为更快、更准确的药物开发和精确医学的关键。英国CN-Bio的器官芯片OOC产品受益于MIT（麻省理工学院）和其他创新学术团体的生物工程**开发的知识产权。其器官芯片（OOC）允许根据所选耗材芯片板进行single organ、dual-organ（2-OC）或multi-organ实验。单个细胞培养孔可以使用微流体灌注或连接在一起，以创建更复杂的共培养系统。单器官芯片模型允许对单个组织功能进行详细的调查研究，并对特定疾病状态进行建模。多器官芯片模型提供了有关组织之间的相互串扰、药代动力学和生物学分布的详细信息。这些可以测试药物对靶组织 的作用以及对其他组织的非靶向性作用。 器官芯片问世的意义在于弥补了传统的临床前动物模型无法真实反映人体对药物药效和毒性的真实反映的空缺。肠道类器官芯片的所有信息
我们评估了一种英国CN-Bio的微生理系统（MPS），也称为器官芯片（OOC），其体外肝脏模型是否可用于了解肝脏毒性的详细机制方面。MPS先前已被证明可在液流状态下维持高度功能性的3D肝脏微组织长达4周，这可能使其非常适合评估DILI。我们使用了两种抗糖尿病的噻唑烷二酮类药物，曲格列酮（获得市场批准，但后来因DILI而撤销）和吡格列酮（批准的药物，但已知具备DILI风险）以评估MPS是否可检测急性和慢性毒性。这两种化合物的DILI通常很难使用标准的体外肝脏分析实验和体内临床前模型进行检测。对于每种化合物，进行一系列功能性肝脏特异性终点（包括临床生物标记物）的浓度反应分析，以生成EC50曲线。对功能性肝脏特异性终点进行分析，以从MPS中创建一个独特的机理的“肝毒性特征”，以证明其评估新型药物的人类DILI风险的能力。肠道类器官芯片常见问题器官芯片和传统的3D培养组织有什么区别和优势？
CN-Bio是DARPA（美国**高级研究计划局）授予麻省理工学院的10个器官芯片的“人体芯片”的资助项目的参与者。2018年3月，《自然科学报告》（Nature Scientific Reports）发布了该计划的一个里程碑，成功连接了10个组织的工程组织，一次准确复制人体组织相互作用长达数周之久，并允许研究人员测量药物对身体不同部位的影响。2018年2月，伦敦帝国理工学院（Imperial College London）的研究人员在《自然通讯》（Nature Communications）上发表了一篇文章，展示了CN-Bio该器官芯片技术（OOC、MPS技术）如何在芯片肝脏系统中实现病毒感ran（本例为乙肝）的研究。CN-Bio的器官芯片技术也在《生物世纪》、《经济学人》、《TechCrunch》、《英国广播公司》和许多专业科技出版物中出现。
器官芯片（OoC）系统是一种体外微流控模型，它比二维模型更精确地模拟整个组织的微观结构、功能和物理化学环境。尽管OOC仍处于婴儿期，但预计它将为无数应用带来突破性的好处，使更多与人类相关的候选药物疗效和毒性研究成为可能，并为人类疾病的机制提供更深入的见解。药物筛选中对器官芯片的需求增加，特别是在美国，北美研发计划的增加以及OOC关键参与者的增加预计将推动未来几年市场的增长。传统上，环境毒物对人类健康的不良影响是通过体外试验进行检测的。器官芯片（OOC）是一个新的平台，可以在体外分析（或3D细胞培养）和动物试验之间架起桥梁。微环境、物理和生化刺激以及适当的传感和生物传感系统可以集成到OOC设备中，以更好地再现体内组织和器guan的行为和代谢。虽然OOC已被研究用于药物毒性筛选，但其在环境毒理学分析中的应用却很少。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。
通过与麻省理工学院的合作关系，CN-Bio从麻省理工学院生物工程系的器官芯片先锋和长期合作者琳达·格里菲斯教授（LindaGriffith教授的团队近期发布了使用该系统的发现）和东北大学的联合技术持有人丽贝卡·卡利教授处获得了GuMI设备的许可。在实验室中模拟人体微生物组是一项挑战，特别是因为它的数千株细菌中有许多在暴露于氧气中时无法生长或存活。基于动物和体外细胞的模型为这一研究领域提供了一些见解，然而，到目前为止，还没有一个系统用于长期体外共培养结肠粘膜屏障，以支持这些高度氧敏感微生物的生长。GuMI装置使研究人员能够精确控制系统内的氧气水平，使厌氧细菌能够在肠道屏障上方的粘液层中生长，这与人类的生理学非常相似。微泵循环细胞培养基，以确保细胞得到营养，并从系统中去除细菌，以进行微生物组的特定分析。器官芯片技术可用于评估创新药物分子的安全性及有效性法，且该方法具有快速、高通量和更接近生理相关性。肠道类器官芯片常见问题
器官芯片系统有哪些品牌？肠道类器官芯片的所有信息
为什么关注器官芯片的人越来越多，比较大的原因是进入临床的药物有90%失败了，导致没上市。因为目前的临床前的传统的模型，比如2D培养或者动物实验，在预测药物毒性和有效性上不总是有效。标准方法，例如2D培养的细胞通常过度喂养，不能展示一种细胞的体内生理特征。有很多案例显示小鼠或其他动物模型在预测人对新药的反应方面很差。动物和人源数据可转化性的欠缺对药企来说是一个挑战。由于这些原因，新药的临床失败导致无法估计的损失。为了降低药物研发的成本，提高临床前筛选的可预测性非常重要，以创造失败越早失败地越便宜的场景，越早地去除无效的候选药物。把时间、人力和财力放到新的研究中。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。肠道类器官芯片的所有信息
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