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。如何选择微流控器官芯片？关于类器官芯片protocol
器官芯片是体外培养模型，桥接传统的体外2D模型和体内模型之间的鸿沟。通过迷你化形成人为的微环境，极尽可能地模拟人体内的生理环境，用于细胞生长，从而将细胞对药物/化合物产生的反应转化成临床数据。典型特征是在液流环境下对人源细胞进行3D培养，复制自然的组织形态、细胞之间相互作用；相比于细胞系更倾向于用原代细胞，并且整合液流系统，从而提高营养的供给、以及管理代谢的废物。一旦开始在其他人造器官芯片上测试病毒和细菌，下一步可能是在器官芯片环境中测试药物与病原体的相互作用。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。CN-bio器官芯片ADME器官芯片分析被誉为更快、更精确的药物开发和精确医学的关键。
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。
英国CNBio的PhysioMimix器官芯片用于在单和多器g实验中对细胞培养条件进行实时控制，以模拟体内生理学。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）。由于乙型肝炎等肝病发病率的增加，死亡率的上升预计将推动对肝器官芯片微流控模型的需求。此外，用于药物筛选的肝芯片设备的需求激增预计将推动市场增长。器官芯片因在预测人体对新型药物反应的建模、测试等方面的极大前景，逐渐成为科研界的研究热点。
通过提高通过标准工具识别风险的可预测性，或者通过提供其他方式无法获得的更合适的模型，器官芯片有望填补许多空白。揭示原本不会被发现的毒性或揭示药物不良事件之前的细胞功能变化的能力为具有重要价值。但是，为了更好地发挥器官芯片的潜力，应该将这些先进的体外模型收集到的见解与体内数据进行比较。除了用于药物开发，器官芯片还可在多个领域发挥无可比拟的作用，包括环境毒理学评估，疾病模型研究，化妆品有效和安全性评估等。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。更多关于器官芯片的产品信息，欢迎咨询上海曼博生物！器官芯片在药物研发中可用于提高筛选效率和预测药效.微流控类器官芯片的主要应用
器官芯片可用于疾病模型开发、药物毒性评估、药物代谢研究等应用。关于类器官芯片protocol
生理相关性一直是原代细胞和干细胞在体外检测中应用的驱动力。英国CNBio的PhysioMimix能够快速轻松地创建3D组织模拟物与自动化控制微流体，用于长期细胞培养，产生信息丰富的分析。选择正确的细胞是实验成功的关键。维持细胞表型对于研究复杂的生物过程，自分泌/旁分泌因子，以及对病原体和外来生物的反应至关重要。静态组织培养不能准确地再现疾病；器官芯片提供的灌注系统是提供药物、化学物质或其他物质毒性和疗效的准确指示，以及详细的药代动力学曲线以指导进一步研究的必要条件。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！关于类器官芯片protocol
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【详情】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...
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【详情】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...
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