Kirkstall类器官-串联器官芯片将与Nature 2025七大技术形成协同

 

北京基尔比生物科技公司——Kirkstall Quasi-Vivo串联类器官芯片系统

1. “自动驾驶”实验室（Self-driving Labs）

- 核心功能：AI驱动的机器人实验室网络，自动化完成材料合成、测试与优化。

- 成果：发现21种高性能有机激光材料（2017年仅10种）。

- 最新进展：ORGANA系统支持自然语言指令控制实验流程。

- 意义：提升科研效率10-100倍，应对气候变化等全球挑战。

2. CAR-T细胞疗法新突破

- 现状：已用于治疗血液癌症（白血病、淋巴瘤等），50%以上患者完全缓解。

- 新方向：

- 实体瘤：针对脑瘤、胃肠癌的CAR-T细胞初步见效。

- 自身免疫病：如红斑狼疮，20余例患者停药后长期缓解。

- 挑战：成本高、治疗过程复杂。

3. 生物修复技术（Bioremediation）

- 应用：利用微生物降解塑料（如微塑料）和有毒化学物质（如PFAS）。

- 创新：

- 细菌生物膜增强塑料降解效率。

- 真菌-植物纤维系统（RAPIMER）处理废水中的“永久化学品”。

- 瓶颈：转基因微生物的监管与公众接受度。

4. 生物学基础模型（Foundation Models for Biology）

- 定义：类似ChatGPT的AI模型，但训练数据为基因组、细胞转录组等生物大数据。

- 成果：

- scGPT模型：分析3300万人类单细胞数据，预测基因突变影响。

- “虚拟细胞”计划：整合多层生物数据，模拟完整细胞活动。

- 应用：药物研发、疾病机制研究、合成生物学。

5. 可持续城市降温技术

- 问题：城市热岛效应使局部升温5-10°C，年经济损失达4500亿美元。

- 解决方案：

- 超冷材料：反射阳光并辐射热量至太空，成本仅比传统材料高10%。

- 固态空调：基于“弹性热效应”的无氟制冷系统，实验室降温超20°C。

- 目标：减少空调能耗和温室气体排放。

6. 单细胞微生物组分析

- 难点：微生物细胞壁难裂解，DNA/RNA量少。

- 突破：

- MATQ-seq：高通量分析单细菌基因表达。

- DoTA-seq：微滴捕获单细胞并测序基因组特定位点。

- 应用：研究肠道菌群耐药性、环境适应机制。

7. 光子计算（Photonic Computing for AI）

- 优势：光速并行计算，能耗远低于电子芯片。

- 进展：

- Taichi芯片：效率比英伟达GPU高100倍。

- Wuji系统：支持大语言模型，适用于无人机、机器人等边缘设备。

- 挑战：需重构硬件架构，目前仅适用于特定任务。

总 结 与 展 望

上述技术聚焦AI自动化、生物医学、环境可持续性三大领域，旨在解决气候变化、疾病治疗、污染治理等全球性难题。

Nature 聚焦的七项技术其底层逻辑——“以人工智能和自动化手段加速复杂生物系统的研究”——与Kirkstall类器官-串联器官芯片平台高度互补。

Kirkstall Quasi-Vivo串联类器官芯片系统已经能模拟多器官通讯，若以AI算法实时调节流速、剪切力、药物浓度，并连续采集分泌组、阻抗、成像等多模态数据；系统根据即时反馈自动规划后续刺激，实现“培养-干预-分析”的闭环优化，显著缩短实验周期。

另一方面，“虚拟细胞”级别的生物学基础模型可先用公开单细胞及类器官转录组、蛋白组进行预训练，再把Kirkstall Quasi-Vivo串联类器官芯片系统平台产生的动态多器官数据作为微调语料，最终构建“虚拟患者”数字孪生。该模型可提前预测候选药物在肝脏类器官中的代谢路径、在心脏芯片上的毒性信号，甚至在肾脏模块的清除动力学，从而指导实验人员把最有希望的剂量窗口直接搬到串联芯片中验证，形成干湿闭环。

如此，Kirkstall类器官-串联器官芯片将与Nature 2025七大技术形成协同：自动化驱动实验规模，基础模型提炼机制，光子计算保障实时性，绿色温控降低能耗，最终加速精准医学与药物开发。