OOC器官芯片市场现状

时间:2021年10月27日 来源:

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)。GSK、诺和诺德、罗氏等均已投资多个器官芯片平台,以开发用于药物筛选和评估的的创新模型。OOC器官芯片市场现状

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在ai症研究中一直积极寻求使用类器guan,其中考虑患者间和患者内的异质性对zhi疗的发展至关重要。同样,通过使用来自同一个人的细胞创建器官芯片来研究多种剂量,药物和时间点,可以减少某些环境下的变异性。建立转化相关性对于将器官芯片成功整合到临床前研究中至关重要。开发人员和研究人员必须明确展现与现有模型相比的优势,同时与其他利益相关者进行有效沟通,以识别和应对挑战,需求和验证方法。对个性化药物的需求以及器官芯片在制药行业之外的广泛应用是为市场参与者创造增长机会的主要因素。一些主要参与者也在增加产品发布,旨在扩大其产品组合,预计未来将进一步扩大其市场。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。肠道类器官芯片技术器官芯片的工作原理是什么?

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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。

OOC器官芯片模型和其他MPS的应用程序多种多样-就像它们的制造和设计方法一样。已为大多数组织类型开发了Organoid,器官芯片模型和其他MPS,并提供了前所未有的进行毒性测试,个性化药物以及PK/PD和疾病机制研究的机会。考虑到它们在药物开发中的重要性,已大力致力于开发吸收和代谢模型。肠道药物吸收的测定通常采用静态2D单层培养中的结肠腺ai细胞(Caco-2)。尽管它们很受欢迎,但Caco-2分析存在固有的局限性,导致对细胞瓶药物转运的严重预测不足。创新的器官芯片技术为克服这一问题提供了机会,因为可以更精确地复制体内条件。改善肠道MPS上皮屏障的完整性是当务之急,这可以通过测量跨上皮电阻来评估。为了实现这一目标,在英国CN-Bio的Physiomimix平台上已经将Caco-2细胞与其他肠细胞(如杯状粘膜细胞)共培养,以提供进一步的复杂性并补充动态灌注模型。 目前已经构成成熟的器官芯片包括肝、肺、肾、心脏、肠道、脑、皮肤,以及多器官芯片等。

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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,之所以被称之为芯片,是因为其制造流程早初采用的是微制造方法由计算机微芯片的方法改造而成的。国产类器官芯片好用么

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。OOC器官芯片市场现状

肠道药物吸收的测定通常采用静态2D单层培养中的结肠腺ai细胞(Caco-2)。尽管它们很受欢迎,但Caco-2分析存在固有的局限性,导致对细胞瓶药物转运的严重预测不足。创新的器官芯片技术为克服这一问题提供了机会,因为可以更精确地复制体内条件。改善肠道MPS上皮屏障的完整性是当务之急,这可以通过测量跨上皮电阻来评估。为了实现这一目标,英国CNBio的Physiomimix已经将Caco-2细胞与其他肠细胞(如杯状粘膜细胞)共培养,以提供进一步的复杂性并补充动态灌注模型。OOC器官芯片市场现状

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