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多器官芯片人体模型的愿景

图片来源:Carlota Oleaga博士

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芯片器官模型的开发旨在降低临床试验中存在的(昂贵的)高药物失败率。

虽然一些模型能够进行一定程度的疗效评估和毒性筛选,但它们不适合长期研究。

最近,一家名为Hesperos Inc.的佛罗里达生物技术公司与中佛罗里达大学(University of Central Florida)合作报道他们的多器官“芯片上的人”系统在无血清条件下使用无泵系统保持细胞活力超过28天。这项研究发表在先进功能材料

为了了解更多关于多器官“芯片上的人”模型的愿景,我们采访了Hesperos公司的首席科学官詹姆斯·希克曼。

Michele Wilson (MW):你能告诉我们Hesperos和它的任务吗?

詹姆斯·希克曼(JH):
Hesperos Inc.通过在人芯片多器官模型中使用敏感的功能读数评估新药的疗效和安全性,在临床前阶段提供对新型候选药物的见解。这项新技术正在帮助大大小小的制药研究人员做出更明智的决定,决定使用哪些药物,最终为患者带来比以往任何时候都更便宜、更快的新疗法。

Hesperos的使命是彻底改变毒理学测试以及药物发现的有效性评估。为了实现这一使命,该公司创建了无血清细胞介质的无泵平台,允许多器官系统通信,并对功能性神经元、心脏、肌肉和神经肌肉连接以及肝脏、胰腺和屏障组织的活生理反应进行集成计算建模。

MW:你是如何在微流体装置上选择不同的组织的?

JH:
Hesperos与制药合作伙伴密切合作,以了解他们的药物测试目标,并使用这些信息来指导他们在设备中选择组织。

在设计合适的人芯片模型时,需要考虑许多因素,包括感兴趣的化合物、先前的文献和观察结果以及化合物的目标组织。出于这些原因,我们发现,作为一家基于服务的公司,允许制药合作伙伴设计定制的人芯片研究,对我们的客户来说是最有效的。

马克-韦伯:你能给我们介绍一下无血清代血液吗?

JH:
血清的使用有许多缺点,包括批与批之间的可变性及其不明确的内容。这是因为血清是从屠宰场采集的小牛胎儿,在大多数情况下没有质量控制。这些缺点使其使用所收集数据的可重复性和可转移性变得困难。

我们创造了一种无血清培养基配方,使在体外培养多种类型的细胞长达数周。该配方支持心肌细胞、多种癌症系、海马神经元、运动神经元(MNs)、感觉神经元、骨骼肌、NMJ(神经肌肉连接)形成、肝细胞、内皮细胞和上皮细胞等。出于显而易见的原因,我们把详细的方案藏在心里。

韦伯:虽然动物模型有其局限性,在体外模型也是如此——你认为芯片上的人类模型可以在某些情况下消除对动物研究的需求吗?

JH:由于制药公司的目标是应对更复杂的疾病,这些公司面临着更高的失败率和更大的投资损失。最终结果是,每1000种新化合物中只有1种能够获得批准,其中大多数将在动物试验中失败。即使是那些通过动物模型成功的药物,十分之九也会在人类临床试验中失败。失败率高的一个原因是对动物模型的持续依赖,而动物模型无法很好地预测临床结果,尤其是在测试更复杂疾病的治疗方法时。例如,由于人类与动物的基因不同,在测试遗传病的治疗方法时,动物模型往往给出不准确的预测。每年有数十亿美元被浪费在那些本可以预先筛选并准确预测失效的药物上。使用动物模型仍有许多好处,但制药公司正在积极寻求在临床试验前获得更多关于其化合物的信息的方法。

我们相信在体外芯片上的人体系统能够比动物实验更准确地预测药物在人体中的作用。动物的新陈代谢与人类的新陈代谢有很大的不同。从药物开发过程来看,这一点很明显。在动物身上安全使用的每50种药物中,通常只有一种药物被证明对人类是安全的。这是一个伦理困境,不仅在动物的使用方面,对参与临床试验的患者也是如此。利用人体芯片系统和人体的PBPK(基于生理的药代动力学)模型,我们可以将所获得的数据进行转换在体外为人类做出预测的系统。

虽然我们相信这些人类MPS模型最终将取代动物试验,但在这一切实现之前,还有不少障碍需要克服。其中一些障碍是科学上的,包括某些器官模型的进一步发展,或者在某些情况下,增加现有模型的复杂性或结构。其他措施包括改变监管心态,接受和依赖生成的数据。在短期内,我们相信这些系统是为了补充动物模型,并最终取代它们或限制它们在早期啮齿动物毒理学研究。

MW:人与人之间存在着显著的生理异质性——你如何在器官芯片模型中解释这一点?

JH:
我们同意,人群之间存在显著的异质性,这应该在这些模型的验证中得到考虑。这些系统的美妙之处在于,我们可以使用人类诱导多能干细胞(iPSCs)来获得某些表型,甚至是从个体患者身上提取样本,并基于这些分组来测试分子。例如,目前一些药物化合物(如华法林)带有一个黑框警告,需要根据CYP2C9基因的点突变来确定你是该化合物的高代谢者、低代谢者还是中间代谢者,不幸的是,这是事后发现的。有可能测试这些MPS模型中的变体,并确定处于风险中的潜在人群,以及根据人群量身定制治疗指数。

MW:开发过程中最大的挑战是什么?你们是如何克服的?

JH:这些系统的发展有两个主要障碍。第一个是将原型系统从小型实验室规模扩大到自动化程度提高的大规模生产。值得庆幸的是,我们获得了NCATS SBIR(国家推进转化科学小企业创新研究中心)第二阶段和IIb阶段的资助,以帮助我们进行这项努力。

第二是让业界和FDA充分认识到这些系统的有用性,并改变围绕药物开发方法的教条;在药物发现中接受人芯片模型方面取得了稳步进展。

詹姆斯·希克曼接受了科技网络科学作家米歇尔·威尔逊的采访。188金宝搏备用

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Michele Trott博士
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