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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

设计和制造单器官芯片和多器官芯片微物理系统(MPS)的先进器官芯片公司英国CN-Bio宣布,它已获得麻省理工学院(MIT)和美国东北大学(NortheasternUniversity)的一种新型肠道微生物组建模工具GuMI的许可权。该技术计划于2023年投入商业应用,将集成到CN-Bio的PhysioMimixOOC单器官芯片和多器官芯片MPS系列中,使研究人员能够研究微生物组与肠道之间的直接相互作用,以及微生物组对肝脏和大脑等器g的更大的影响。研究人类微生物组及其对人类健康影响的能力是一个具有重大研究兴趣的领域,也是器官芯片技术的关键应用。与2D和3D细胞培养相比,由于器官芯片的采用率激增,北美在全球器官芯片领域占据主导地位。肠类器官芯片产业链

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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。 OOC类器官芯片品牌比较与2D和3D细胞培养相比,由于器官芯片的采用率激增,北美在全球器官芯片领域占据主导地位.

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英国CNBio的PhysioMimix器官芯片可在一系列培养条件下进行先进的长时间体外肝脏培养以及进行不同阶段NAFLD/NASH疾病模型的构建。此生理相关的实验模型旨在帮助加速针对该慢性肝病的新疗法研究的进程。使用器官芯片,我们已经开发出了一种完整的人类灌注体外NAFLD模型,利用3D培养的原代人肝细胞(PHH)来模仿肝脏的微体系结构。细胞使用高浓度的游离脂肪酸培养长达四周,以诱导细胞内甘油三酸酯(脂肪)累积并模仿肝脂肪变性。研究了该模型中细胞的CYP酶活性变化,以及对已知的肝毒性剂在IC:50浓度附近给药时的影响。

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。器官芯片的工作原理是什么呢?

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技术的开发必须考虑到用户,并且其设计应极大限度地提高可用性和可重复性。提供与自动化兼容的高通量功能可以激励研究人员,使他们受益于效率的提高和人工成本的降低。在某些情况下,器官芯片还可以减少动物试验,细胞和试剂的成本,因为许多微流控设备需要更小的体积。为了延长MPS模型的寿命,巨大的努力已经导向为长期实验提供更大的窗口,可以进行复合剂量和疾病进展的观察,肠道屏障功能的体外模型和肝病模型已经可以维持数周。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。    器官芯片的工作原理是什么?肝类器官芯片品牌比较

哪个品牌的国产器官芯片比较好?肠类器官芯片产业链

许多器官芯片研究只能通过基于服务的产品提供,或者需要大型、复杂的设备安装,伴随着设备供应商提供深入的培训和持续的**协助才能实现。来自英国CNBio的PhysioMimix器官芯片提供了一种现成的解决方案,使研究人员能够快速建立分析方法并获得结果。具备标准的实验室技能即可进行设备的安装,培养模仿人体组织结构和功能的微组织,并进行分析和实验。PhysioMimix器官芯片可实现连续生氧并自动控制微流体,提供全天候细胞培养。液体流量可以编程,使可进行长时辰的实验设计,模拟动态生物学过程以及药代动力学控制,只需一键启动即可实现,将用户干预极大减少,科学家无需加班或轮班。  肠类器官芯片产业链

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