本帖最后由 warrior熊 于 2025-6-19 17:04 編輯
2025年6月19日,南極熊獲悉,由浦項(xiàng)科技大學(xué)(POSTECH)機(jī)械工程系Dong-Woo Cho教授和機(jī)械工程系、IT融合工程系、生命科學(xué)系和跨學(xué)科研究生項(xiàng)目系Jinah Jang教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì),與Mihyeon Bae博士和Joeng Ju Kim博士合作,采用生物3D打印技術(shù)成功開發(fā)出一種能夠緊密模擬人腦結(jié)構(gòu)和功能的3D大腦模型,并將其作為研究神經(jīng)退行性疾病的工具。
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研究成果以題為“3D bioprinted unidirectionalneural network and its application for alcoholic neurodegeneration”的論文發(fā)表在制造和材料科學(xué)領(lǐng)域的頂尖期刊《國際極限制造雜志》(International Journal of Extreme Manufacturing)上。
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眾所周知,阿爾茨海默病和帕金森病等神經(jīng)退行性疾病一旦發(fā)病就難以逆轉(zhuǎn),因此早期診斷和預(yù)測模型至關(guān)重要。然而,大腦是人體最復(fù)雜的器官,細(xì)胞和信號傳導(dǎo)機(jī)制錯綜復(fù)雜,至今仍未被深入探索。
最近的研究表明,即使是日常飲酒也可能與神經(jīng)損傷有關(guān),這進(jìn)一步凸顯了我們迫切需要能夠在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下精確復(fù)制人腦反應(yīng)的體外腦模型。現(xiàn)有的二維細(xì)胞培養(yǎng)和干細(xì)胞衍生的類器官在復(fù)制大腦復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和功能方面表現(xiàn)出顯著的局限性。
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為了克服這些局限性,浦項(xiàng)科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了生物工程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BENN),這是一種利用3D打印技術(shù)構(gòu)建的新型3D人工大腦模型。3D模型的核心創(chuàng)新在于仿生劃分,將大腦劃分為兩個(gè)不同的區(qū)域:灰質(zhì),包含神經(jīng)元細(xì)胞體;白質(zhì),由排列整齊的軸突組成,這些軸突充當(dāng)信息高速公路,促進(jìn)信號傳輸。
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△圖1. 使用 3D 細(xì)胞打印構(gòu)建的區(qū)間化神經(jīng)結(jié)構(gòu)。(a)BENN 開發(fā)示意圖。(b)構(gòu)建區(qū)間化神經(jīng)結(jié)構(gòu)的程序。(c)打印的區(qū)間化結(jié)構(gòu),比例尺代表 200 μm。(d)活/死成像以驗(yàn)證無細(xì)胞區(qū)域打印寬度的優(yōu)化以誘導(dǎo)軸突延長。(e)成熟三周后區(qū)間化的熒光圖像。(f)BDNF處理的區(qū)間化模型的免疫熒光圖像,比例尺代表 100 μm。(g)神經(jīng)元/神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞分化的RT-PCR 結(jié)果;*使用學(xué)生 t 檢驗(yàn)確定統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性,顯著性 * p < 0.05,** 代表p < 0.01,*** 代表 p < 0.001,**** 代表 p < 0.000 1。
研究人員利用電刺激引導(dǎo)神經(jīng)元軸突沿特定方向生長,促進(jìn)排列整齊、相互連接的神經(jīng)通路形成。這最終建立了一個(gè)與大腦原生信號傳輸架構(gòu)非常相似的功能性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。鈣離子通量的實(shí)時(shí)監(jiān)測證實(shí),BENN 模型表現(xiàn)出與實(shí)際腦組織中觀察到的類似的電生理反應(yīng)。
此外,研究團(tuán)隊(duì)利用 BENN 平臺研究酒精暴露對腦功能的影響。模型每日接受濃度為 0.03%(代表適度社交飲酒)的乙醇處理,持續(xù)三周。在灰質(zhì)區(qū)域,他們觀察到阿爾茨海默病相關(guān)蛋白(包括淀粉樣β蛋白和 tau 蛋白)水平升高。在白質(zhì)區(qū)域,他們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)纖維出現(xiàn)顯著的形態(tài)變化,包括腫脹和扭曲。神經(jīng)信號的傳播也表現(xiàn)出明顯的衰減。這項(xiàng)研究首次利用生物工程大腦模型,實(shí)時(shí)直接可視化和量化特定區(qū)域?qū)凭纳窠?jīng)毒性反應(yīng)。
Dong-Woo Cho 教授表示:“該模型能夠?qū)σ酝y以觀察到的神經(jīng)連接和電生理反應(yīng)進(jìn)行高分辨率分析。它在早期疾病檢測和臨床前階段準(zhǔn)確預(yù)測治療結(jié)果方面具有巨大潛力。”
Jinah Jang 教授表示:“這項(xiàng)研究標(biāo)志著我們在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下研究腦部疾病早期病理事件的能力邁出了重要一步。”
這項(xiàng) POSTECH 研究得到了韓國再生醫(yī)學(xué)基金會的支持,并由科學(xué)和信息通信技術(shù)部、衛(wèi)生和福利部(22A0106L1,韓國)以及韓國政府(MSIT)資助的韓國國家研究基金會(NRF)撥款(編號 2022M3C1A3081359)資助。
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