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。PhysioMimix器官芯片允许研究人员引入原代细胞、干细胞或预先形成的组织来制造组织模拟物。多器官芯片模型
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。 东南大学类器官芯片官方代理商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。
CN-Bio使得器官芯片在药物研发的一系列流程中得以应用，从早期的靶点开发一直到支持临床前开发。比如可以用于疾病建模，早期研发，鉴定新的药靶，理解疾病进展的机制。同样的疾病模型还可用于支持临床开发以及非正式的临床设计。在CN-Bio，我们研发了先进的HBV和代谢性肝脏疾病模型。在DMPK中，CN-Bio的器官芯片被用于鉴定化合物的代谢，并且在未来多器g系统，比如器g间交流，比如肝肠模型，将被用于更高等级的转化。我们很快今年年初除了一款肝-肠模型芯片TL6，后面我们将讨论相关细节。
在一项毒理学研究中证明了在英国CNBio的Physiomimix单器官芯片MPS中灌注肝细胞的价值，该研究捕获了一个已经明确的肝毒物的作用，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模型，已经使用多种细胞类型创建了共培养模型。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。
器官芯片大规模使用还需解决多个方面的难题，包括原代细胞的获取、特制培养辅助试剂的商品化，以及芯片耗材成本的降低，实验模型操作的简化。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，化妆品有效和安全性评估等。器官芯片的一个主要应用包括体外评估药物毒性，毒性是候选药物失败以及上市药物退市的主要原因，涉及到的靶组织主要包括肝脏、心脏等组织，目前开发的器官芯片模型在这些组织中具已经具备成熟的毒性评估模型。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。器官芯片可用于疾病模型开发、药物毒性评估、药物代谢研究等应用。器官芯片品牌比较
大多数现有的器官芯片模型侧重于单个功能单元的概念证明，而不可能并行测试多个实验刺激。多器官芯片模型
目前各个国家的监管机构都在鼓励使用器官芯片的数据作为药物IND申报的辅助材料，这一政策在未来也将逐渐支持减少使用动物的数量。美国**高级研究计划局在过去的8年中资助了多个器官芯片项目（包括基于英国CN-Bio的Physiomimix平台上的开发），用于评估其作为临床前药物评估，以及提供足够可信的数据用于支持药物申报。药物筛选中对器官芯片的需求增加，特别是在美国，北美研发计划的增加以及OOC关键参与者的增加预计将推动未来几年市场的增长。目前，北美在器官芯片市场占据主导地位，这是因为主要参与者提供了多项的服务（包括定制设计具有特定器guan排列的新芯片）以及增加了对不同类型器guan细胞的化学品毒理学测试。公共和私人机构正在为其研究进行巨额投资。这进一步促进了所研究市场的增长。多器官芯片模型
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