器官芯片协会在过去20年，学术界，企业和的药物研发机构的深入参与的支持下逐渐成熟。有很多不同的机构和财团帮助提升和促进器官芯片系统的使用。例如，Orchard财团，他们的目的是创建一个器官芯片技术发展的路线图，这可以鉴别出潜在的路障和解决方案，提高意识，将器官芯片实施入欧盟或其他地方的科学研究，R&D，以及法规指导原则中。学术机构研发并且发表了很多创新的器官芯片系统，器官芯片公司收购这些系统，并且继续开发直至商业化或者提供服务。伴随着工业合作伙伴的支持通过技术**的开发和财政支持，以及通过合作获得技术，一个生态系统开始发展。我们开始看到器官芯片系统开始被接受，在药物开发项目中得以积极的使用。英国CN-Bio过去10年是这个协会的一部分，和学术界强烈连接，生物技术和药企。PhysioMimix器官芯片支持创新的研究人体特定模式的分析实验，比如抗体或基因疗法。智能器官芯片
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。由于药代动力学和药效学（PK/PD）的物种差异，体外模型过于简化以及对基本病生理的了解不足，将体外研究的结果转化为体内情况仍然是一个挑战。终止通常归因于动物研究中发现的安全问题，可以通过更准确地预测吸收，分布，代谢和排泄（ADME）谱来很大程度地减少。尽管2D单层细胞培养实验和动物模型已深深地嵌入到药物基础设施中，但仍然存在明显的差距，效率低下和不准确之处，因此需要新的替代和补充研究模型。在生物工程和细胞生物学的交叉中，存在着一种新的发现和开发药物的方法，人们正在寻求这种新方法来克服众所周知的低临床成功率。微生理系统（MPS），也即器官芯片系统是一类新兴的体外模型，有望通过在研发的关键阶段提供可靠的生理相关数据来加快药物开发。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。东南大学类器官芯片中国代理权器官芯片问世的意义在于弥补了传统的临床前动物模型无法真实反映人体对药物药效和毒性的真实反映的空缺。
通过与麻省理工学院的合作关系，CN-Bio从麻省理工学院生物工程系的器官芯片先锋和长期合作者琳达·格里菲斯教授（LindaGriffith教授的团队近期发布了使用该系统的发现）和东北大学的联合技术持有人丽贝卡·卡利教授处获得了GuMI设备的许可。在实验室中模拟人体微生物组是一项挑战，特别是因为它的数千株细菌中有许多在暴露于氧气中时无法生长或存活。基于动物和体外细胞的模型为这一研究领域提供了一些见解，然而，到目前为止，还没有一个系统用于长期体外共培养结肠粘膜屏障，以支持这些高度氧敏感微生物的生长。GuMI装置使研究人员能够精确控制系统内的氧气水平，使厌氧细菌能够在肠道屏障上方的粘液层中生长，这与人类的生理学非常相似。微泵循环细胞培养基，以确保细胞得到营养，并从系统中去除细菌，以进行微生物组的特定分析。
近年来，人们一直在努力改进所使用的体外模型在临床前药物开发和疾病研究中，尤其是使用微物理系统（MPS），也称为器官芯片（OOC），已经变得越来越普遍。MPS的目标是更好地展示结构性以及人体组织和器g系统的功能性特征。这通过灌注细胞培养基来模拟细胞内的血液流动组织，在3D支架中培养细胞和/或使用多种细胞类型更好地反映细胞多样性。这是一个改善这方面的机会利用MPS预测药物渗透性的体外肠道模型创建更具转化相关性的模型。 器官芯片是一类新的微工程实验室模型，结合了当前体内和体外模型的若干优点。
已特别强调模仿肠肝相互作用，这对于预测药物的排布，功效，毒性以及阐明病理生理机制至关重要。在英国CN-Bio的Physiomimix的肠道器官芯片模型T6 MPS中已实现一定程度的肠胃交流模拟，这是由肠介导的肝脏CYP7A1（胆汁酸合成的关键酶）抑制所证实的。包含多种单元类型的互连器官芯片MPS可以帮助填补ADME谱的空白。例如，可以通过结合对肠道通透性，肝代谢，药物载体，载体蛋白和外排/流入膜泵的研究结果，间接获得有关药物分布的数据。 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类器官芯片中国代理权
器官芯片能够为体外药物测试提供更好的检测方式和试验效果，从而减低开发成本，缩短药物研发时间。智能器官芯片
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。 智能器官芯片
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