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SomaFocus 类器官电生理系统	SomaFocus	请联系我们	请联系我们

产品说明

产品概述

SomaFocus™ 是由 Diagnostic Biochips 开发的一款面向脑类器官（Brain Organoids）研究的下一代电生理平台。

该系统通过高密度微电极探针 + 自动化插入 + 实时数据分析，实现从完整 3D 类器官内部直接获取神经活动信号，突破传统 MEA（多电极阵列）只能记录表面信号的限制。

👉 核心价值：

• 从“结构与分子表征” → 升级到“功能级神经网络评估”

• 打通 体外模型（in vitro） → 临床相关神经功能（in vivo relevance）

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核心技术优势

1. 三维深部电生理记录（真正的 Organoid 内部信号）

• 探针可深入类器官内部

• 多通道间距约 20 μm，实现空间分层记录

• 捕捉：

• 神经元放电（Spikes）

• 局部场电位（LFP）

• 同步网络活动

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2. 自动化探针插入系统

• 机器人自动完成插入（约 4–5 分钟）

• 最大程度保持类器官结构完整性

• 实现标准化与高重复性实验

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3. 实时 AI 数据分析

实验过程中即可获得关键指标：

• Spike 检测与 burst 识别

• 神经网络同步性分析

• 群体活动 raster plot

• 原始信号 vs 滤波信号对比

👉 边采集边分析，无需后处理等待

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4. 单神经元级分辨率 + 高信噪比

相比传统方法：

技术	局限
MEA	仅表面记录，3D 结构破坏
成像（Imaging）	分辨率与一致性问题
单细胞测序	成本高、无功能信息

👉 SomaFocus 提供：

• 空间定位 + 功能读出

• 单细胞级电活动解析

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5. 高通量药物筛选能力

• 支持自动化实验流程

• 可基于神经放电特征进行分类（如疾病 vs 健康模型）

• 支持 AI 模型（如 LSTM）进行表型识别

📌 研究案例：

• 阿尔茨海默病（AD）类器官识别准确率达 100%

• 可检测药物干预后的功能变化（甚至与分子结果不一致）

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6. 数据与生态兼容

• 自动生成标准化数据文件

• 支持：

• Kilosort

• Python / MATLAB 自定义分析

• 云端数据存储（支持跨实验室协作）

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典型应用场景

🧠 神经疾病模型研究

• 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease）

• 癫痫（Epilepsy）

• 神经发育疾病

💊 药物筛选与功能验证

• 药物对神经网络活动影响评估

• 功能 readout vs 分子 readout 对比

🧬 类器官质量评估

• 神经网络是否成熟

• 是否形成有效突触连接

• 模型是否具备实验价值

🔬 多模态研究补充

与以下技术结合：

• 单细胞测序（scRNA-seq）

• Calcium Imaging

• 空间转录组学

👉 回答关键问题：
“它真的在‘工作’吗？”

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用户评价（科研背书）

“我们尝试过多种 MEA 平台，但始终无法从类器官中获得有意义的数据。SomaFocus 完全改变了这一点。”

“相比测序和成像，直接的功能读出更有价值。”

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