目前各個國家的監管機構都在鼓勵使用器官芯片的數據作為藥物IND申報的輔助材料，這一政策在未來也將逐漸支持減少使用動物的數量。美國**高級研究計劃局在過去的8年中資助了多個器官芯片項目（包括基于英國CN-Bio的Physiomimix平臺上的開發），用于評估其作為臨床前藥物評估，以及提供足夠可信的數據用于支持藥物申報。藥物篩選中對器官芯片的需求增加，特別是在美國，北美研發計劃的增加以及OOC關鍵參與者的增加預計將推動未來幾年市場的增長。目前，北美在器官芯片市場占據主導地位，這是因為主要參與者提供了多項的服務（包括定制設計具有特定器guan排列的新芯片）以及增加了對不同類型器guan細胞的化學品毒理學測試。公共和私人機構正在為其研究進行巨額投資。這進一步促進了所研究市場的增長。GSK、諾和諾德、羅氏等均已投資多個器官芯片平臺，以開發用于藥物篩選和評估的的創新模型。類器官芯片產業鏈

英國CNBio的PhysioMimix器官芯片用于在單和多器g實驗中對細胞培養條件進行實時控制，以模擬體內生理學。利用器官芯片平臺PhysioMimix，我們生成了NAFLD的人源體外模型。PHH在含脂肪的培養基中培養，該培養基誘導了臨床疾病早期階段的關鍵特征，包括細胞內脂肪負載，白蛋白產生增加和關鍵基因表達的變化（包括那些與代謝和胰島素抵抗有關的基因）。由于乙型肝炎等肝病發病率的增加，死亡率的上升預計將推動對肝器官芯片微流控模型的需求。此外，用于藥物篩選的肝芯片設備的需求激增預計將推動市場增長。 肝器官芯片protocol器官芯片它提供了對疾病的更好的了解， 以及改進了新療法的開發。

器官芯片模型的可用性為理解人類疾病的發病機制提供了大量機會，并為篩選藥物提供了潛在的更好模型，因為這些模型利用了類似于人體的動態3D環境。盡管芯片上器guan模型存在局限性，但新技術的出現提高了其轉化研究和精確醫學的能力。全球器官芯片市場按型號和用戶進行細分。模型類型包括肝芯片模型、肺芯片模型、心臟芯片模型、腎芯片模型、定制和多器官芯片模型等，用戶包括制藥公司、研究機構等。器官芯片有潛力為生理相關的體外藥物測試提供更好的試驗預測，能避免由于2D細胞培養和動物實驗等模型缺乏預測性而導致的失敗。英國CN Bio的Physiomimix器官芯片正是基于實現此遠大目標而應運而生。

單器guan和多器官芯片MPS技術旨在模仿器guan功能和/或交流的特定方面，而不是復制整個器guan或人體（10）。例如，與腎臟排泄相關的研究可能無法完全捕獲腎臟功能的復雜性，但是在開發用于研究腎臟生理學特定方面的芯片模型和主要腎小管上皮類器guan方面已經取得了進展。多器官芯片MPS可以提供有關器guan之間相互作用的見解，并可以同時研究不同的過程；合并肝組織或其他易受毒性影響的器guan，為同時研究療效和毒性提供了獨特的機會。英國CN Bio的PhysioMimix器官芯片技術來自于MIT，用于在單器guan和多器guan實驗中對細胞培養條件進行實時控制，以模擬體內生理學。目前已經構成成熟的器官芯片包括肝、肺、腎、心臟、腸道、腦、皮膚，以及多器官芯片等。

已特別強調模仿腸肝相互作用，這對于預測藥物的排布，功效，毒性以及闡明病理生理機制至關重要。在英國CN-Bio的Physiomimix的腸道器官芯片模型T6 MPS中已實現一定程度的腸胃交流模擬，這是由腸介導的肝臟CYP7A1（膽汁酸合成的關鍵酶）抑制所證實的。包含多種單元類型的互連器官芯片MPS可以幫助填補ADME譜的空白。例如，可以通過結合對腸道通透性，肝代謝，藥物載體，載體蛋白和外排/流入膜泵的研究結果，間接獲得有關藥物分布的數據。 前沿的器官芯片技術，將在未來5年釋放巨大的應用空間。肺臟類器官芯片產業鏈

器官芯片，之所以被稱之為芯片，是因為其制造流程早初采用的是微制造方法由計算機微芯片的方法改造而成的。類器官芯片產業鏈

鑒于I期試驗中只有十分之一的臨床前候選藥物可能會獲得市場認可，因此迫切需要更好的臨床成功預測指標。由于藥代動力學和藥效學（PK/PD）的物種差異，體外模型過于簡化以及對基本病生理的了解不足，將體外研究的結果轉化為體內情況仍然是一個挑戰。終止通常歸因于動物研究中發現的安全問題，可以通過更準確地預測吸收，分布，代謝和排泄（ADME）譜來很大程度地減少。盡管2D單層細胞培養實驗和動物模型已深深地嵌入到藥物基礎設施中，但仍然存在明顯的差距，效率低下和不準確之處，因此需要新的替代和補充研究模型。在生物工程和細胞生物學的交叉中，存在著一種新的發現和開發藥物的方法，人們正在尋求這種新方法來克服眾所周知的低臨床成功率。微生理系統（MPS），也即器官芯片系統是一類新興的體外模型，有望通過在研發的關鍵階段提供可靠的生理相關數據來加快藥物開發。英國CN Bio的Physiomimix器官芯片正是基于實現此遠大目標而應運而生。類器官芯片產業鏈

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