不断增长的服务需求表明，制药和生物技术公司在其Zhi Liao计划中接受OOC数据。重复经营、监管机构日益增长的兴趣、预测临床结果的技术能力及其取代动物模型的潜力，尤其是用人类特有的作用模式测试新药模式，都在推动这一趋势。随着证明OOC优于传统方法的证据越来越多，该公司的扩张确保其准备好满足这个不断增长的市场的需求。GarethGuenigault博士，CNBio合同研究服务的首席科学家，说：“这一扩展是我们合同研究服务发展中令人振奋的下一步。随着我们看到药物发现、开发和监管领域越来越多的人意识到动物模型并不总是正确的，也不符合道德要求，我们准备提供适合研究者个人需求的解决方案。通过利用OOC技术的力量提供跨一系列应用的早期、临床可转化的数据，我们希望在短时间内和低成本的情况下，让客户对其项目的成功更有信心。”CNBio利用我们灌流器官芯片PhysioMimix平台开发了一种创新的NAFLD/NASH实验模型。关于类器官芯片常见问题
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类器官芯片生产商全球器官芯片市场分为北美，欧洲，亚太、南美，中东和非洲。
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singleorgan、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。
在一项毒理学研究中证明了在单器官芯片中灌注肝细胞的价值，该研究捕获了一个已经明确的肝毒su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器g样模型，已经使用多种细胞类型创建了共培养模型。 全球器官芯片市场分为北美，欧洲、亚太，南美、中东和非洲。
对于临床前药物开发，英国CN-Bio的的MPS（微生理系统）平台，也即器官芯片系统PhysioMimix，在评估新药时提供有价值的预测分析和指导，其具备以下特点和优势：1）与标准实验室系统兼容；2）在对人体进行药物试验之前，检测潜在的副作用和毒性标记，3）预测用于治l一个器g的药物是否会对另一个器g产生不良影响；4）用与人类更相关的体外模型加强或取代动物研究；5）探索诊断和精确医学应用；6）在单个实验中评估一系列药物剂量选择和组合。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类器官芯片市场现状
全球器官芯片市场分为北美、欧洲，亚太，南美，中东和非洲。关于类器官芯片常见问题
自2015年以来，健康科技成为医药健康有限责任公司增长的领域。事实上，根据硅谷银行的分析，有风投支持的健康科技行业募资次数在这段时间增长了25%，硅谷银行与其中大约40%的欧美公司进行了合作。健康科技行业前景光明。硅谷银行联合浦发硅谷银行发布《健康科技：新兴行业洞察》。该报告根据各有限责任公司公司的科技赋能解决方案将其归类分组为医药机构运营、临床试验赋能、医药导航、用药管理、精神健康与医药教育六大领域，并对美国耗费巨大的医药健康行业支出相关问题进行分析，由此衡量收入和退出情况。总体而言，健康科技行业前景光明。在过去五年里，这一行业的稳健增长已经给未上市有限责任公司公司带来逾270亿美元的收入，14家公司的估值超过10亿美元。另外，2019年退出总价值已经超过2018年，达到创纪录的80亿美元，这在很大程度上是因为强劲IPO的推动。随着西方健康服务理念的进入及国内需求市场的飞速增长，国内以体检为重点的有限责任公司得到了飞速发展，尤其是近年来，健康服务机构飞速发展。尽管中国老年健康服务目前仍处于初始发展阶段，但近年来我国出台了一些扶持政策，市场空间逐渐打开。关于类器官芯片常见问题
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