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。 如何选择器官芯片系统？进口器官芯片行业动态
CN-Bio的MPS（也称为器官芯片）设备旨在为药物开发和其他商业或研究场景提供精确的和与人类相关的数据。我们与麻省理工学院（MIT）和范德比尔特大学（Vanderbilt University）等生物工程学术团体密切合作。CN-Bio获得了包括Innovate UK在内的众多赞助商的多项资助，并参与了DARPA（美国**高级研究项目局）的器官芯片项目。美国食品和药物管理局（FDA）的科学家正在使用我们的技术来研究药物代谢、毒性和药物相互作用。CN-Bio与一家大型制药公司合作，将脂肪肝和非酒精性脂肪性肝炎（NASH）的器官芯片模型与计算系统生物学相结合。这种方法可以使以前临床试验失败但已知安全、耐受且有效对抗其分子靶点的药物重利用。多器官芯片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。
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。
器官芯片技术也叫做微生理系统，是一种细胞培养与微流控技术的结合，能够精确控制细胞培养所需的环境，如流体剪切力、分子浓度梯度及多器guan相互作用等，能够在体外真实模拟人体组织的复杂结构、组织微环境以及各项生理功能。器官芯片模型的可用性为理解人类疾病的发病机制提供了大量机会，并为筛选药物提供了潜在的更好模型，因为这些模型利用了类似于人体的动态3D环境。尽管器官芯片模型存在局限性，但新技术的出现提高了其转化研究和精确医学的能力。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。和传统的静态2D细胞培养的方式比较，器官芯片能提供细胞自我组装和生长的接近人体内的环境。
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，英国CNBio的Physiomimix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。CN Bio的器官芯片产品受益于MIT（麻省理工学院）和其他先进学术团体的生物工程**开发的知识产权。动脉器官芯片protocol
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。进口器官芯片行业动态
器官芯片市场受到各种因素的驱动，如对动物试验替代品的要求、对药物毒性的早期检测的需要，以及新产品的推出和技术的进步，这些都是驱动市场的因素。此外，制药公司投资和调查利用芯片上器guan模型重新调整药物用途的举措激增，预计将推动器官芯片市场的增长。医疗行业对器官芯片设备的需求激增，预计将推动全球器官芯片市场的增长。实时成像、生物化学的体外分析以及功能组织中活细胞的遗传和代谢活动是器官芯片设备在工业中的一些应用。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。进口器官芯片行业动态
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器官芯片应用的机会在于疾病建模和表型筛选，以帮助识别和排序新的和已知的（包括孤儿药和可用于重新用途的...
【详情】器官芯片模型的可用性为理解人类疾病的发病机制提供了大量机会，并为筛选药物提供了潜在的更好模型，因为这...
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