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器官芯片发展历史

2019-05-31

器官芯片项目概述


在人类临床试验中,大约90%的候选药物失败是因为它们不安全(~ 30%)或无效(~60%)。即使临床前的细胞和动物研究看起来很有前途,也会出现问题,因为用这些模型测试的药物在人体中往往没有相同的反应。为了简化治疗开发流程,美国国家转化科学促进中心(NCATS)与美国国防高级研究计划局(DARPA)、美国食品和药物管理局(FDA)合作,领导了用于药物筛选的器官芯片项目,以改善用于预测药物对人类是否安全和有效的转化科学过程。


美国国立卫生研究院(NIH)的多个研究所和中心,以及制药行业的代表,都加入了这项计划。其目的是开发三维人体组织平台(或“芯片”),模拟人体器官(如肺、肝和心脏等)的结构和功能,然后将这些芯片组合成一个完整的系统,可以模拟人体的复杂功能。


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这种肺部芯片可作为人体肺部的精确模型,用于测试药物安全性和疗效。(哈佛大学Wyss研究所照片)


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发展历史


2010

NIH共同基金宣布与FDA合作推进监管科学。在2010年秋季,NIH和FDA宣布了相关奖项。其中一项奖项包括开发心肺组织芯片模型以测试药物安全性和有效性的项目。


2011

意识到器官芯片技术的潜力,NIH、FDA和DARPA举办了一个联合研讨会,以促成了各机构之间的协调努力。


2012

NCATS于2012年推出用于药物筛选的器官芯片计划,开发了旨在代表多种人体器官系统的三维组织芯片。NIH资助了12个项目,用于开发代表人体器官系统的3D细胞微系统,以及7个项目开发使用干细胞和祖细胞分化成的多种细胞类型来展现器官系统内的细胞结构。


2014

2014年,研究人员开始合作将芯片上的各个器官连接起来,以开发人体多器官模型系统,并捕获不同器官之间的相互作用。人体模型系统旨在复制人类对药物的复杂反应,旨在以比现有方法更快,更具成本效益的方式预测潜在药物的安全性。


2016

NCATS于2016年10月宣布与空间科学促进中心(CASIS)建立伙伴关系,并提供新的筹资机会。空间组织芯片计划将使NCATS和CASIS能够协作和协调,有助于完善美国国际空间站国家实验室(ISS National Lab)的飞行实验器官芯片平台,以便科学家能够更好地了解疾病,并将发现和成果转化为能影响地球上的人类健康的技术。


2016年10月13日,NCATS宣布了几个器官芯片测试中心的奖项,这些测试中心为器官芯片药物筛选提供独立测试和验证方法,确保器官芯片技术的可用性并促进这项技术的发展。


2016年10月,NCATS通过其器官芯片疾病模型和功效测试计划宣布了一个新的融资机会,该计划将支持进一步开发人类疾病的组织芯片模型,模拟主要人体器官和组织的病理学。这项新举措的目标是(1)支持研究使用原代组织或诱导多能干细胞(iPSC)来源的组织/器官芯片平台上的患者细胞来源开发体外疾病模型,(2)通过关键实验特征的初步测试确定这些模型的疾病相关性(3)测试候选药物的有效性。


2017

2017年6月,NCATS发布了五项为期两年的奖项,总额高达约600万美元,以便在ISS国家实验室使用器官芯片技术进行转化技术研究,以改善地球上的人类健康问题。在太空器官计划的第一阶段,研究人员将在微重力环境中开发和测试ISS国家实验室的器官芯片。在第二阶段,他们将进一步展示器官芯片模型的功能用途,用于ISS国家实验室的特定的实验。


2017年9月,NCATS宣布13个奖项,以开发3D器官芯片研究平台,用于临床试验之前的模型疾病和药物功效测试(2018年2月,NCATS颁发了额外奖项)。通过器官芯片疾病模型和功效测试计划,获奖者将研究各种常见和罕见疾病,包括类风湿性关节炎,肾病和人类甲型流感病毒感染引起的肌萎缩侧索硬化,遗传性出血性毛细血管扩张和致心律失常性心肌病。在奖项的第二阶段,研究人员将与制药公司合作,进一步评估经过验证的疾病模型,来评估候选药物有效性的有用性。


2017年12月,NCATS,CASIS和国家生物医学成像与生物工程研究所(NIBIB)宣布在国际空间站国家实验室进行组织和器官芯片研究的新的资助机会,用于研究人体生理学和疾病。这项以组织芯片(或片上器官)为特征研究的数据,将有助于科学家开发和推进新技术,以改善人类健康。


2018

2018年7月,NCATS宣布为器官芯片联盟获奖者提供行政补助,以开发用于疼痛,鸦片类药物成瘾和过量服用的器官芯片模型。


2018年9月,NCATS和国家糖尿病,消化和肾脏疾病研究所颁发了三项五年资助奖项,用于模拟2型糖尿病的器官芯片研究。此外,NCATS还为两个器官芯片测试中心和一个数据库中心续约了资金资助。


2018年10月,NCATS,NIBIB和ISS国家实验室宣布了四个新的太空器官芯片奖项,用于模拟人体内主要的器官和系统在极端环境下的反应。科学家将利用这些信息在临床试验前评估治疗药物的生物标志物,生物利用度,功效和毒性。