オルガンオンチップ、TEER、新薬開発

 

シュブラ・ナグ博士 著

TEER OOC

医薬品の創薬および開発プロセスは非常に遅く、費用もかかります。米国FDAなどの規制当局は、薬物の安全性と有効性を推定するために吸収、分布、代謝、排泄(ADME)を評価する動物モデルを必要としています。同様に、薬物代謝および薬物動態学(DMPK)研究は前臨床段階で重要です。経口投与された薬物の血中濃度はヒトと動物で比較されましたが、ヒトと動物間のデータは相関が低いことがわかりました。動物モデルにおける腎クリアランスはヒトの腎クリアランスを過大評価することがあります。1 したがって、動物実験の結果が常にヒトに適用できるわけではありません。しかし、創薬段階では通常、薬物動態(PK)研究は動物で行われます。倫理的配慮から、適切な代替手段がある場合は動物実験を避けています。2D細胞培養は薬物吸収などの基本的なPK情報を提供できますが、単純な細胞培養モデルでは通常、代謝物を形成するin vivoの代謝機構が欠如しているため、毒性が過大評価または過小評価されることがあります。1 したがって、ADME-DMPKを評価する効率的なin vitroモデルの開発が求められています。

オルガンオンチップ(OoC)モデルやオルガノイドは、複数の細胞系を小型構造内で使用でき、流体の流れやせん断力などの関連するin vivo生理学的条件下で組織を成長・維持できるため、注目されています。ADME-DMPK研究におけるOoC技術の主な利点は、複数の異なる臓器モデルを相互接続し、同等の多臓器in vivo条件を再現できることです。OoCを用いることで、生理学的に関連するバリアを利用して薬物の取り込み、輸送、代謝を効果的にモニタリングできます。1 

経内皮/上皮電気抵抗(TEER)は、上皮および内皮組織のバリア特性を推定する非侵襲的かつラベルフリーの分析手法です。2 TEER解析を受けたサンプルは、他の試験や実験にも使用可能です。WPIのEVOM™ベースのTEER測定はTEER測定のゴールドスタンダードとされ、さまざまな組織モデルで長年にわたり使用・引用されています。2-4 WPIは、EVOM、EVOM2、ERS、ERS-2、現在のEVOM™ Manualなどの手動システムで35年以上にわたり手動TEER測定ソリューションを提供しており、REMSや現在のEVOM™ Autoなどの自動システムで10年以上にわたり自動TEER測定ソリューションも提供しています。WPIは6、12、24、96ウェルなどの適切な測定プラットフォームに対応した電極を提供しています。OoC分野の発展に伴い、WPIはEVOM™技術をOoCプラットフォームに統合し、TEER測定による組織モデルの検証を継続しています。OoC組織の品質は、ADME-DMPK研究を行う前に迅速かつ簡単なTEER測定で機能的に確認できます。したがって、WPIのEVOM™技術はOoCアプリケーション、OoCモデルの検証、品質分析(QA)、品質管理(QC)に有望なソリューションとなり得ます。

参考文献

1. van Berlo, Damiën, et al. "The potential of multi-organ-on-chip models for assessment of drug disposition as alternative to animal testing." Current Opinion in Toxicology 27 (2021): 8-17.

2. Nazari, Hojjatollah, et al. "Advances in TEER measurements of biological barriers in microphysiological systems." Biosensors and Bioelectronics (2023): 115355.

3. Elbrecht, Daniel H., Christopher J. Long, and James J. Hickman. "Transepithelial/endothelial Electrical Resistance (TEER) theory and applications for microfluidic body-on-a-chip devices." Journal of Rare Diseases Research & Treatment 1.3 (2016).

4. Srinivasan, Balaji, et al. "TEER measurement techniques for in vitro barrier model systems." Journal of laboratory automation 20.2 (2015): 107-126.

 

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