为什么关注器官芯片的人越来越多，比较大的原因是进入临床的药物有90%失败了，导致没上市。因为目前的临床前的传统的模型，比如2D培养或者动物实验，在预测药物毒性和有效性上不总是有效。标准方法，例如2D培养的细胞通常过度喂养，不能展示一种细胞的体内生理特征。有很多案例显示小鼠或其他动物模型在预测人对新药的反应方面很差。动物和人源数据可转化性的欠缺对药企来说是一个挑战。由于这些原因，新药的临床失败导致无法估计的损失。为了降低药物研发的成本，提高临床前筛选的可预测性非常重要，以创造失败越早失败地越便宜的场景，越早地去除无效的候选药物。把时间、人力和财力放到新的研究中。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。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。国产类器官芯片发展前景
器官芯片是先进的体外培养模型，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。人体类器官芯片行业报告器官芯片设备产生多层次的组织功能，这在传统的2D和3D培养系统中是不可行的。
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。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。
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。器官芯片为组织（如肺、肠、肝、心脏和其他）中的血液和气流开发了一条狭窄的通道。肝脏器官芯片的发展
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。国产类器官芯片发展前景
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。 国产类器官芯片发展前景
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