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- 霆科生物
- MOI-100
- 2026年06月16日
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- 文献和实验
- 技术资料
| 产品简介 | ||
| 产品名称 | 微流控类器官芯片培养系统 | |
| 产品型号 | MOI-100 | |
| 产品简介 | 类器官芯片培养流体控制系统MOI-100，是一款集细胞培养、多通路流体控制、显微成像、微生理系统仿生培养四大核心功能于一体的智能化实验平台，专为类器官体外培养、生理机制研究、药物筛选及临床转化实验设计，凭借模块化集成设计与精准调控能力，打破传统实验设备功能单一、多工具繁琐操作的局限性，为生命科学研究提供高效、稳定、贴近体内生理环境的解决方案，广泛应用于生物制药、临床研究、高校科研及企业事业单位研发等多个领域。 | |
| 系统参数 | ||
| 参数类别 | 技术规格 | |
| 温度控制 | 温度控制范围 | 超室温+4℃-60℃ |
| 温度设置精度 | 0.1℃ | |
| 温度准确性 | ±0.3℃@37℃ | |
| 温度均匀性 | ±1℃@37℃ | |
| 湿度控制 | 湿度控制范围 | 支持监控相对湿度 RH，范围环境湿度95%@37℃ |
| 气体控制 | CO₂浓度控制范围 | 0-20% |
| CO₂浓度控制精度 | ±0.5% | |
| O₂监测精度 | 0.50% | |
| 成像系统 | 移动方式 | 配备电动xyz轴位移载物台/镜头 |
| 移动行程 | xyz轴移动行程290mm*190mm*50mm | |
| 移动精度 | 0.1mm | |
| 光源 | LED同轴 | |
| 相机 | 630W像素高清荧光CMOS 相机 | |
| 放大倍率 | 10X | |
| 显示系统 | 显示屏 | 触摸屏，≥20寸 |
| 屏显监控 | 支持实时动态显示流体运行方向；支持实时显示并记录气压曲线 | |
| 软件设置 | 通道控制 | 每单元通路可独立设置流速大小、运行时间、运行模式等 |
| 编程设置 | 可保存≥10000组参数设置方案 | |
| 载物台尺寸 | 适配4张共培养芯片或单层4张96孔板 | |
| 设备 | 灭菌方式 | UV紫外灭菌 |
| 过滤 | HEPA高效过滤器，过滤颗粒Φ0.3pm，过滤效率达99.97% | |
| 内胆材质 | 304不锈钢内胆 | |
| 内置封闭式电源 | 可支持配套摇床/蠕动泵等模块使用 | |
| 培养类型 | 支持单器官独立自循环与多器官循环共培养，满足不同实验通量与模型构建需求；同时支持常规细胞培养 | |
| 输入电压规格 | AC 220V | |
| 外观尺寸 | 700mm*700mm*1100mm | |
| 重量 | 150kg | |
| 特点与优势 | ||
| ●内置防水电源：可灵活接入其他应用模块。 ●模块化集成：操作便捷，支持多功能同步控制与实验流程自动化设置。 ●精准调控：流体控制精度高，可实现流速流量的精准调节；培养环境参数稳定，成像清晰且数据可量化，有效减少实验误差。 ●灵活适配：支持2-4个类器官芯片长期交互培养，提供精准流体控制、剪切力模拟;支持气液界面模型构建。适配药物筛选、疾病建模、再生医学、疫苗研发与测试等多种研究场景，同时兼容自制类器官芯片实验，扩展性强。 |
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| 应用案例 | ||
| 1、4器官串联共培养芯片：高度模拟人体血液循环与器官间相互作用 2、皮肤芯片：精准复刻皮肤表皮-真皮分层结构与生理微环境 3、肾芯片：精准复刻体内肾单位的核心结构和动态生理微环境 4、免疫芯片：模拟血管-组织界面的免疫微环境 5、肿瘤药筛芯片：多通道并行给药、梯度浓度精准生成 6、血脑屏障芯片：精准模拟血脑屏障的生理结构与功能 7、屏障式肝/肺/肠/肾芯片 |
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文献和实验中检院创新方法评价中心启航，器官与类器官芯片产业迎来新机遇！
，为行业规范化发展提供坚实技术支撑。 时代风口：全球监管转型催生布局 全球医药监管正经历颠覆性变革，延续八十余年的传统动物实验范式加速退场。国际上，美国多版FDA现代化法案相继落地，逐步淘汰新药临床前动物实验强制要求，接纳类器官、器官芯片等替代技术；国内，国家药品监督管理局（NMPA）已将类器官数据纳入罕见病药物开发合规证据链，替代技术正式融入监管体系。 谁建立完善评价体系，谁就掌握行业话语权。中检院前瞻布局，2026年5月7日，“创新方法评价
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类器官-免疫细胞共培养是在类器官体系中引入免疫组分，用于研究组织细胞与免疫细胞之间的相互作用，可用于免疫细胞杀伤与浸润、炎症反应、黏膜免疫以及肿瘤免疫微环境等研究。 根据类器官与免疫细胞的空间关系、三维基质状态及培养体系，目前常见方法可分为间接分隔共培养、直接共培养、原位免疫微环境保留型培养和微流控类器官芯片。这几类体系在细胞接触方式、空间结构和可模拟的生物学过程上差异明显。本文将围绕各模式的核心原理、典型操作、适用场景、优缺点和代表应用展开，重点梳理不同共培养体系分别能解决哪些实验问题
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