北京基爾比生物科技公司——Kirkstall Quasi-Vivo串聯類器官芯片系統

1. “自動駕駛”實驗室（Self-driving Labs）

- 核心功能：AI驅動的機器人實驗室網絡，自動化完成材料合成、測試與優化。

- 成果：發現21種高性能有機激光材料（2017年僅10種）。

- 最新進展：ORGANA系統支持自然語言指令控制實驗流程。

- 意義：提升科研效率10-100倍，應對氣候變化等全球挑戰。

2. CAR-T細胞療法新突破

- 現狀：已用于治療血液癌癥（白血病、淋巴瘤等），50%以上患者緩解。

- 新方向：

- 實體瘤：針對腦瘤、胃腸癌的CAR-T細胞初步見效。

- 自身免疫病：如紅斑狼瘡，20余例患者停藥后長期緩解。

- 挑戰：成本高、治療過程復雜。

3. 生物修復技術（Bioremediation）

- 應用：利用微生物降解塑料（如微塑料）和有毒化學物質（如PFAS）。

- 創新：

- 細菌生物膜增強塑料降解效率。

- 真菌-植物纖維系統（RAPIMER）處理廢水中的“化學品”。

- 瓶頸：轉基因微生物的監管與公眾接受度。

4. 生物學基礎模型（Foundation Models for Biology）

- 定義：類似ChatGPT的AI模型，但訓練數據為基因組、細胞轉錄組等生物大數據。

- 成果：

- scGPT模型：分析3300萬人類單細胞數據，預測基因突變影響。

- “虛擬細胞”計劃：整合多層生物數據，模擬完整細胞活動。

- 應用：藥物研發、疾病機制研究、合成生物學。

5. 可持續城市降溫技術

- 問題：城市熱島效應使局部升溫5-10°C，年經濟損失達4500億美元。

- 解決方案：

- 超冷材料：反射陽光并輻射熱量至太空，成本僅比傳統材料高10%。

- 固態空調：基于“彈性熱效應”的無氟制冷系統，實驗室降溫超20°C。

- 目標：減少空調能耗和溫室氣體排放。

6. 單細胞微生物組分析

- 難點：微生物細胞壁難裂解，DNA/RNA量少。

- 突破：

- MATQ-seq：高通量分析單細菌基因表達。

- DoTA-seq：微滴捕獲單細胞并測序基因組特定位點。

- 應用：研究腸道菌群耐藥性、環境適應機制。

7. 光子計算（Photonic Computing for AI）

- 優勢：光速并行計算，能耗遠低于電子芯片。

- 進展：

- Taichi芯片：效率比英偉達GPU高100倍。

- Wuji系統：支持大語言模型，適用于無人機、機器人等邊緣設備。

- 挑戰：需重構硬件架構，目前僅適用于特定任務。

總 結 與 展 望

上述技術聚焦AI自動化、生物醫學、環境可持續性三大領域，旨在解決氣候變化、疾病治療、污染治理等全球性難題。

Nature 聚焦的七項技術其底層邏輯——“以人工智能和自動化手段加速復雜生物系統的研究”——與Kirkstall類器官-串聯器官芯片平臺高度互補。

Kirkstall Quasi-Vivo串聯類器官芯片系統已經能模擬多器官通訊，若以AI算法實時調節流速、剪切力、藥物濃度，并連續采集分泌組、阻抗、成像等多模態數據；系統根據即時反饋自動規劃后續刺激，實現“培養-干預-分析”的閉環優化，顯著縮短實驗周期。

另一方面，“虛擬細胞”級別的生物學基礎模型可先用公開單細胞及類器官轉錄組、蛋白組進行預訓練，再把Kirkstall Quasi-Vivo串聯類器官芯片系統平臺產生的動態多器官數據作為微調語料，最終構建“虛擬患者”數字孿生。該模型可提前預測候選藥物在肝臟類器官中的代謝路徑、在心臟芯片上的毒性信號，甚至在腎臟模塊的清除動力學，從而指導實驗人員把最有希望的劑量窗口直接搬到串聯芯片中驗證，形成干濕閉環。

如此，Kirkstall類器官-串聯器官芯片將與Nature 2025七大技術形成協同：自動化驅動實驗規模，基礎模型提煉機制，光子計算保障實時性，綠色溫控降低能耗，最終加速精準醫學與藥物開發。

北 京 基 爾 比 生物科技公司主營產品：

Kilby 全自動3D細胞培養儀，

Kilby Gravity 微超重力三維細胞培養系統，

動植物3D回轉重力環境模擬系統，隨機定位儀，

Kilby Bio類器官芯片搖擺灌注儀，

Kirkstall Quasi Vivo 3D類器官仿生多功能培養系統