自2004年以來，Maestro系列MEA分析系統在全球已經累計裝機500多臺，銷售的MEA孔數已經超過100萬個，并已成為發表文獻量最多的多孔MEA檢測系統生產商，在市場上占據絕對領.先的位置。至2022年，累計文獻發表量超過500篇，并且有一部分發表在Nature、Cell系列、PNAS、JAMA等頂級國際期刊上。2016年Axion公司還榮獲The Scientist雜志頒發的十.大創新獎。Axion的多孔MEA系統已經廣泛用于神經及心臟疾病領域的基礎科學研究和臨床前藥物安全評價，為科研及藥物開發等工作提供重要的實驗數據，受到全球范圍內學術界權.威人士及廣大科研工作者的認可和好評。

Maestro多孔板微電極陣列（ MEA） 平臺是一款操作簡單，體型小巧及目前僅有的一種能夠洞察整個細胞群體的體外技術系統。應用了領.先業界的768個微電極技術，使數據從每個孔內多個位點進行采集，能夠用于分析神經和心肌細胞的網絡信號。此外，作為無標記的分析方法得到的是細胞自然狀態下的信號，還可以進行長期的連續培養細胞及采集信號：幾小時，幾天，乃至幾個星期。

工作原理

將細胞加入底部具有微電極集成電路的多孔板，培養細胞并建立細胞間電信號連接后，將多孔板放入 Maestro 系統記錄細胞外電壓。微伏級的電壓分辨率以及快速的數據采集頻率 (12.5 kHz)可以確保能夠精確詳盡記錄每一個動作電位 。 從整個多孔板中所有768個電極中同時并且互不干擾地采集和記錄數據，每孔中的高密度電極將為我們勾畫出一份擁有豐富信息的實驗報告：不僅僅有單個細胞的功能，更有群體的細胞作為一個整體的行為。

多空板底的微電極集成電路

MAESTRO 系統優勢

1：Maestro MEA 系列多孔板具有尖.端MEA科技，擁有在多孔板微孔中最多數量的電極；更多的電極則意味著可以有更多的記錄位點和獲得更強的網絡水平信號，讓每次實驗都得到最佳的結果。AXION MEA多孔板優勢：

· 768 個低噪音電極
· 12-, 48-, or 96-孔多種板型
· 每個電極都既可用于記錄，也可用于刺激；
· 集成的，獨立接地電極
· 錐型孔
· 防蒸發蓋，內含保濕匣

2：配有 ECmini環境控制單元，可調節溫度， CO2 和濕度,實現無憂記錄實驗：

· ECmini 氣體傳輸系統由三部分組成: 框座, 上蓋, 和一個專門設計的安全站式流量計。可拆卸的通氣框座通過成對的隱藏磁鐵固定于Maestro之上，該框座將預先混合好的CO2 均勻地傳輸到MEA板中，避免由pH差異導致的實驗誤差。上蓋則可保證快速便捷地對MEA板進行操作，同時避免污染。當不使用框座和上蓋時，氣流由特定的5%CO2氣源導入，通過一個簡易的安全站式流量計進行控制。

注：ECmini通過一個創新的通氣框座傳輸 CO? 至Maestro 中相關MEA板中。五十個環繞在多孔板周圍的氣孔將氣體均勻傳輸到每一個微孔之中，提供可靠 的特定區域環境控制。

注：左圖：通過使用ECmini ,在Maestro中進行溫度控制，同時使用具有保濕匣的MEA板，從而實現在Maestro 上的本地細胞環境可以維持數個小時，并且具有和特定孵育箱一樣的穩定性和準確性。

右圖：為了測試 ECmini 時對細胞健康的影響，分別實驗觀測在有和沒有CO2控制時對心肌細胞心動周期造成的變化，剛開始時，在有ECmini提供5% CO2 時記錄45分鐘數據，然后從Maestro 上移去ECmini，細胞健康和功能可見明顯受損，導致了具有很大變異的不穩定數據。

3：直觀的操作軟件，輕松采集數據，一鍵搞定數據分析：

· AxIS軟件包 通過一個直觀的用戶界面引導您從實驗設置（通過一些諸如多孔板圖等快捷功能完成），到實時可視化數據分析，直到最終數據輸出。從單個微孔到數百塊多孔板的數據集，從心率或平均放電率等簡單分析到執行高級分析，您都可以一鍵輕松搞定。

軟件頁面展示

應用領域

神經疾病研究：收集體外功能性實驗數據，為表型藥物的篩選以及研究疾病的遺傳起源提供依據。

· 通過建立功能性疾病體外模型，進行實驗，將基因與表型連接起來；
· 通過長時間監測 iPSC 衍生性疾病模型，用來進行發育性疾病研究；
· 目前已經建立的疾病模型包括：阿爾茨海默 ·萎.縮性脊髓側索硬化癥、帕金森癥、自病癥、癲癇、X染色體脆折癥、QT間期過長癥候群等。

干細胞特性分析：收集功能性實驗數據，為干細胞開發以及質量控制提供依據。

· 測量并收集細胞與網絡功能的數據，進行干細胞培養的優化；
· 采用12、48以及96孔培養板，建立孔與孔，批次與批次之間的可靠聯系；
· 利用符合SLAS標準的培養板，進行細胞評估用于額外分析；
· 利用常規的自動化分析程序，可以定量分析功能性實驗數據。

心臟安全性評價：通過綜合細胞系統存取的促心率不整電位，從而達到快速且精確的評估心臟藥物的安全性。

· 利用常規的自動偵測程序追蹤去極化與再極化；
· 利用培養孔內電極備援功能確保測定數據的可靠性；
· 偵測以及分類個別心率不整事件；
· 通過起搏培養細胞用來分析反向使用的依賴性；
· 檢測傳導模型可以用來確認培養細胞的健康度以及穩定性。

神經毒理學以及促驚厥劑風險：定量分析復雜網絡表型，用來預測神經毒理作用以及促驚厥劑風險。

· 在網絡內進行多處測量，從而得到最.精.確的突發波以及同步性評估；
· 利用不同的指標評量，從簡單的平均活性到復雜的網絡之間的互動，進行分析評測；
· 采用常規的刺激程序用來直接分析網絡的連結。

背根神經節疼痛分析：體外復制疼痛的相關因子用來評估治療以及護理。

· 從陣列內多處測量個別動作電位，用以表征整個背根神經節的化學與熱靈敏度的特色分布；
· 無需人工長期監測慢性表型；
· 借助辣椒素等促效劑或電刺激用以激發活性，建立跨孔一致的模型。

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