现在我要讲一下我们的器官芯片，CN-Biophysiomimix。技术诞生于2012年由DARPA资助的MIT和Harvard之间的技术竞赛。在这期间，开发的技术在20家前列药企的8家中得以使用，2016年MIT和CN因7和10qi guan的串联研究，赢得竞赛。Physiomix系统在很多年前开发，并且在2年前实现了商业化。我们也和前列的学术机构比如英国皇家学院合作，这几年我们和FDA的CDER合作也非常紧密，评估我们的器官芯片在药物研发以及临床申报中的应用。CN-Bio在研发第二台设备，基于从Vanderbilt大学获得的IP，可用于对药代动力学和药物剂量测试的精细体外建模。哪个品牌的国产器官芯片比较好？肝类器官芯片技术
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。肝类器官芯片技术器官芯片的使用需要根据实验室要求选择适当的检测方法和信号放大方式。
剑桥，英国，2022年7月19日：设计和制造单qiguan和多qiguan微物理系统（MPS）的先进器官芯片（OOC）公司CNBiotoday宣布在剑桥科技园开设新的实验室设施，专门用于合同研究服务（CRO）。随着OOC技术在药物发现和开发计划中获得吸引力，该公司的实验室空间增加了一倍，以应对不断增长的OOC服务市场需求。CNBio的合同研究服务（CRO）利用了该公司的下一代MPS技术、十年的专业知识和在不断增长的应用组合中的良好记录，包括：药物代谢、安全毒理学、Zhong Liu学和非酒精性脂肪性肝炎（NASH）。在几周内为客户生成可操作的数据，该团队与研究人员合作创建了一个实验设计，提供了独特的人类可转化的见解，同时与动物研究相比节省了大量时间和成本
器官芯片技术也叫做微生理系统，是一种细胞培养与微流控技术的结合，能够精确控制细胞培养所需的环境，如流体剪切力、分子浓度梯度及多器guan相互作用等，能够在体外真实模拟人体组织的复杂结构、组织微环境以及各项生理功能。器官芯片模型的可用性为理解人类疾病的发病机制提供了大量机会，并为筛选药物提供了潜在的更好模型，因为这些模型利用了类似于人体的动态3D环境。尽管器官芯片模型存在局限性，但新技术的出现提高了其转化研究和精确医学的能力。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。器官芯片的制备需要遵循严格的质量管控体系和SOP程序.
器官芯片应用的机会在于疾病建模和表型筛选，以帮助识别和排序新的和已知的（包括孤儿药和可用于重新用途的失败化合物）化合物候选物。正在寻求改进的模型来解决动物模型不能很好满足的条件（例如，乙型肝炎），并能够进行宿主遗传研究，药物治疗反应的建模以及鉴定可用于监测药物治疗的生物标记物。英国CNBio正在其基于MIT的器官芯片技术产品Physiomimix系统上开发先进的体外模型，以支持对高度流行的疾病的研究，这些疾病已对公共健康产生了公认的影响，例如非酒精性脂肪性肝炎（NASH）。人类NASH的微组织模型可以证明疾病的主要标志，提供了在细胞水平上阐明病理生理机制的机会。更多关于CNBIO器官芯片相关产品问题，欢迎咨询上海曼博生物！器官芯片的使用需根据实验要求选择适当的检测方法和信号放大方式。肝类器官芯片技术
器官芯片的成本和使用门槛也需要进行评估和比较.肝类器官芯片技术
在一项毒理学研究中证明了在英国CNBio的Physiomimix单器官芯片MPS中灌注肝细胞的价值，该研究捕获了一个已经明确的肝毒物的作用，并揭示了其类似物（以前被低估）毒性的新颖见解。代谢物以剂量依赖性方式形成，类似于患者用药过量的情况，白蛋白分泌和谷胱甘肽耗竭测量分别评估肝细胞功能和毒性。而研究人员意识到，由单一细胞类型组成的MPS并不能为所有代谢研究提供完整的解决方案。为了提供更紧密地反映体内肝脏微体系结构复杂性的模型，已经使用多种细胞类型创建了共培养模型。更多关于CNBIO器官芯片相关产品问题，欢迎咨询上海曼博生物！肝类器官芯片技术
在一项毒理学研究中证明了在英国CNBio的Physiomimix单器官芯片MPS中灌注肝细胞的价值，...
【详情】鉴于I期试验中只有十分之一的临床前候选药物可能会获得市场认可，因此迫切需要更好的临床成功预测指标。由...
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