Органы-на-чипе в разработке лекарственных средств: инженерные основы, искусственный интеллект и клиническая трансляция
Organs-on-Chips in Drug Development: Engineering Foundations, Artificial Intelligence, and Clinical Translation
2026-03-11
SCID: 54.1/4qtxcjs9
Discuss with AI
искусственный интеллектразработка лекарств с биосенсорамимикрофлюидикамикрофизиологические системыорганы-на-чипе
Figures from the paper
Abstract (AI)
Технологии «орган-на-чипе» (OoC), также называемые микрофизиологическими системами (MPS), объединяют микрофлюидику, инженерные биоматериалы, клетки человеческого происхождения и встроенные в чип системы биосенсорного контроля для моделирования физиологии человека в микромасштабных устройствах, обеспечивающих количественные измерения с временным разрешением. В настоящем обзоре рассматривается литература за 2010–2025 годы с акцентом на то, каким образом сенсорные системы, стандартизированный отбор проб и аналитические методы обеспечивают клиническую сопоставимость и регуляторное применение в соответствии с целевым назначением. Обобщены достижения в следующих областях: (i) материалы, изготовление и микрофлюидный дизайн; (ii) тематические исследования, ориентированные на органы и заболевания; (iii) трансляционные критерии оценки, согласующие результаты, полученные на чипах, с клиническими наборами данных по фармакокинетике, токсикологии и биомаркерам. В различных органных системах платформы всё чаще включают васкуляризацию, иммунные компоненты и гибриды с органоидами в сочетании с измерениями в реальном времени целостности барьеров, метаболизма, электрофизиологии и секретируемых биомаркеров с использованием импедансных (TEER), электрохимических и оптических методов. В репрезентативных исследованиях по сравнительной оценке сообщается, что кардиологические OoC обеспечивают AUROC ≥ 0,85 при классификации риска torsade de pointes, а почечные чипы улучшают прогнозирование клиренса, опосредованного транспортерами, по сравнению с традиционными анализами in vitro. Обобщены подходы к валидации и регуляторные разработки, имеющие отношение к методологиям новых подходов, включая Закон FDA о модернизации 2.0, а также обсуждается, как искусственный интеллект и мультиомика могут автоматизировать анализ сигналов и изображений, гармонизировать наборы данных между платформами и поддерживать рабочие процессы с цифровыми двойниками, объединяющие измерения OoC с моделями in silico. В целом OoC с биосенсорным оснащением продвигаются к количественно валидированным платформам для фармакологии безопасности, ADME/PK-PD и прецизионной медицины.
Key Findings
1
Искусственный интеллект и мультиомные данные могут автоматизировать анализ сигналов и изображений, гармонизировать наборы данных и связывать измерения OoC с вычислительными цифровыми двойниками.
2
В эталонных исследованиях сердечные OoC продемонстрировали AUROC ≥ 0,85 для классификации риска torsade de pointes, а почечные чипы улучшили прогноз транспортазависимого клиренса по сравнению с обычными моделями in vitro.
3
Биосенсорные OoC развиваются в направлении количественно валидированных применений в фармакологии безопасности, ADME/PK-PD, персонализированной медицине и регулируемых новых методах оценки.
4
Интеграция васкуляризации, иммунных компонентов и гибридов с органоидами повышает физиологическую релевантность моделей органов и заболеваний.
5
Органы-на-чипе объединяют микрофлюидику, биоматериалы, клетки человеческого происхождения и биосенсоры для количественного моделирования физиологии человека с измерениями во времени.
6
Импедансные, электрохимические и оптические методы реального времени позволяют отслеживать целостность барьеров, метаболизм, электрофизиологию и секретируемые биомаркеры.
Research Object
орган-на-чипе (OoC) платформы с биосенсорами, включая микрофизиологические системы, моделирующие физиологию человека
Research Subject
их количественные временные показатели физиологических и фармакологических процессов, валидация по клиническим данным, а также регуляторный и поддерживаемый ИИ перенос в разработку лекарственных препаратов
Publication Details
Publication Date
2026-03-11
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
6
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest