技术的开发必须考虑到用户，并且其设计应极大限度地提高可用性和可重复性。提供与自动化兼容的高通量功能可以激励研究人员，使他们受益于效率的提高和人工成本的降低。在某些情况下，器官芯片还可以减少动物试验，细胞和试剂的成本，因为许多微流控设备需要更小的体积。为了延长MPS模型的寿命，巨大的努力已经导向为长期实验提供更大的窗口，可以进行复合剂量和疾病进展的观察，肠道屏障功能的体外模型和肝病模型已经可以维持数周。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。 目前已经构成成熟的器官芯片包括肝，肺，肾，心脏、肠道、脑、皮肤，以及多器官芯片等。国产类器官芯片行业动态
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。OOC器官芯片中国代理权目前已经构成成熟的器官芯片包括肝，肺、肾、心脏、肠道、脑、皮肤，以及多器官芯片等。
剑桥，英国，2022年7月19日：设计和制造单qiguan和多qiguan微物理系统（MPS）的先进器官芯片（OOC）公司CNBiotoday宣布在剑桥科技园开设新的实验室设施，专门用于合同研究服务（CRO）。随着OOC技术在药物发现和开发计划中获得吸引力，该公司的实验室空间增加了一倍，以应对不断增长的OOC服务市场需求。CNBio的合同研究服务（CRO）利用了该公司的下一代MPS技术、十年的专业知识和在不断增长的应用组合中的良好记录，包括：药物代谢、安全毒理学、Zhong Liu学和非酒精性脂肪性肝炎（NASH）。在几周内为客户生成可操作的数据，该团队与研究人员合作创建了一个实验设计，提供了独特的人类可转化的见解，同时与动物研究相比节省了大量时间和成本。
许多器官芯片研究只能通过基于服务的产品提供，或者需要大型、复杂的设备安装，伴随着设备供应商提供深入的培训和持续的**协助才能实现。来自英国CNBio的PhysioMimix器官芯片提供了一种现成的解决方案，使研究人员能够快速建立分析方法并获得结果。具备标准的实验室技能即可进行设备的安装，培养模仿人体组织结构和功能的微组织，并进行分析和实验。PhysioMimix器官芯片可实现连续生氧并自动控制微流体，提供全天候细胞培养。液体流量可以编程，使可进行长时辰的实验设计，模拟动态生物学过程以及药代动力学控制，只需一键启动即可实现，将用户干预极大减少，科学家无需加班或轮班。 全球器官芯片市场分为北美、欧洲，亚太，南美、中东和非洲。
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。 GSK，诺和诺德、罗氏等均已投资多个器官芯片平台，以开发用于药物筛选和评估的的创新模型。国产类器官芯片行业动态
GSK、诺和诺德、罗氏等均已投资多个器官芯片平台，以开发用于药物筛选和评估的的创新模型。国产类器官芯片行业动态
器官芯片（OOC）模型可以作为单个系统或模拟器guan相互交流的连接单元存在。MPS建立通过传统二维实验使用的概念上，并包括改善生理相关性的设计特征。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类器guan，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。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。 国产类器官芯片行业动态
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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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