Kirkstall类器官-串联器官芯片将与Nature 2025七大技能构成协同

  北京基尔比生物科学技能公司——Kirkstall Quasi-Vivo串联类器官芯片体系

  - 中心功用：AI驱动的机器人试验室网络，主动化完结资料组成、测验与优化。

  - 现状：已用来医治血液癌症（白血病、淋巴瘤等），50%以上患者完全缓解。

  - 界说：相似ChatGPT的AI模型，但练习数据为基因组、细胞转录组等生物大数据。

  - 问题：城市热岛效应使部分升温5-10°C，年经济损失达4500亿美元。

  上述技能聚集AI主动化、生物医学、环境可持续性三大范畴，旨在处理气候均匀状况随时刻的改变、疾病医治、污染管理等全球性难题。

  Nature 聚集的七项技能其底层逻辑——“以AI和主动化手法加快杂乱生物体系的研讨”——与Kirkstall类器官-串联器官芯片渠道高度互补。

  Kirkstall Quasi-Vivo串联类器官芯片体系现已能模仿多器官通讯，若以AI算法实时调理流速、剪切力、药物浓度，并接连收集排泄组、阻抗、成像等多模态数据；体系依据即时反应主动规划后续影响，完成“培育-干涉-剖析”的闭环优化，明显缩短试验周期。

  另一方面，“虚拟细胞”等级的生物学根底模型可先用揭露单细胞及类器官转录组、蛋白组进行预练习，再把Kirkstall Quasi-Vivo串联类器官芯片体系渠道发生的动态多器官数据作为微调语料，终究构建“虚拟患者”数字孪生。该模型可候选药物在肝脏类器官中的代谢途径、在心脏芯片上的毒性信号，甚至在肾脏模块的铲除动力学，然后辅导试验人员把最有期望的剂量窗口直接搬到串联芯片中验证，构成干湿闭环。

  如此，Kirkstall类器官-串联器官芯片将与Nature 2025七大技能构成协同：主动化驱动试验规划，根底模型提炼机制，光子核算保证实时性，绿色温控下降能耗，终究加快精准医学与药物开发。

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