极化神经组织工程三维蚕丝胶原蛋白为基础的模式
October 23rd, 2015
洞察大脑的复杂行为需要先进的研究工具。在这里，我们展示了一种新型的基于丝胶原的神经组织 3D 工程模型，该模型类似于类似大脑的结构。该模型可用于研究神经元网络组装、轴突导向、细胞间相互作用和电活动。
该程序的总体目标是演示 3D 脑样组织的工程过程。这是通过首先使用盐浸出技术从丝溶液中制备多孔支架来实现的。第二步是将支架预先切割成甜甜圈形状，并通过灭菌和涂覆 poly de lycine 或 PDL 来准备用于细胞培养。
接下来，用新鲜分离的原代大鼠皮质神经元接种制备的支架。最后一步是将胶原包埋支架并转移到培养板上。最终，免疫荧光显微镜用于显示神经网络的神经生长和发育。
这项技术的影响延伸到影响大脑的疾病的治疗或诊断，因为这项技术可以用作开发帕金森或阿尔茨海默病新研究模型的基础。在开始之前，按照文本协议中的说明准备 6% 蚕丝溶液并将其储存在 4 摄氏度。要制备多孔支架，首先要筛选颗粒状氯化钠，并收集直径在 500 到 600 微米之间的颗粒。
将30 毫升丝溶液倒入聚四氟乙烯或 PTFE 模具中，然后将 60 克氯化钠筛均匀撒在上面。解决方案。在室温下孵育 48 小时以聚合真丝。
将装有霉菌的脚手架放入 60 摄氏度的烘箱中 1 小时，以完成真丝的交联并蒸发任何剩余的液体。接下来，将模具和脚手架组合浸入 2 升蒸馏水烧杯中 48 小时。要浸出盐，每天换水 2 到 3 次。
从模具中取出脚手架并将其切成小块。首先使用直径为 5 毫米的活检穿刺器。然后将支架切割成 2 毫米高，并用 2 毫米的活检打孔器去除每块的中心。
在湿循环中高压灭菌支架 20 分钟。在细胞培养罩内，放置一对消毒的镊子、细胞培养基和高压灭菌支架。从包装中取出 96 孔板，放入支架内以播种。
首先，每孔放置一个无菌支架。在 96 孔板中，加入细胞培养基以浸入支架，并在 37 摄氏度下在组织培养箱中孵育以平衡它们至少 30 分钟。孵育后，从支架中吸出多余的培养基。
然后将 2 乘以 10 的 6 只大鼠皮质神经元细胞添加到每个支架 100 微升的神经基础培养基中。将板放回培养箱中并放置过夜，让细胞附着在支架上。第二天早上。
小心吸出未贴壁的细胞，并替换为 200 μL 的新鲜细胞培养物。中等。在 37 摄氏度下短暂孵育。接下来，使用无菌镊子从孔中吸出培养基。
将含有细胞的支架转移到 96 的空孔中。然后用 100 微升新鲜稀释的冰冷、每毫升 3 毫克大鼠尾胶原溶液对每个支架进行孔板接种。将细胞放回 37 摄氏度的培养箱中，让胶原蛋白聚合 30 分钟。
从培养箱中取出板，加入 100 μL 预热细胞培养物。中等每孔返回。将板翻转到培养箱中，以达到所需的细胞生长时间，每天用新鲜培养基替换每个孔中的一半培养基，最多持续一周。
在这些高度多孔的支架中，神经元细胞可以培养至所示的高密度。以下是细胞活力结果。接种荧光二乙酸酯后一天，标记的活细胞出现在绿色和碘化丙啶和丝支架中。
在红色中，请注意在低倍率下看到的高百分比活细胞。该图显示了甜甜圈形支架内神经元细胞体和轴突过程的 com 区室化。神经元细胞体仍然附着在丝支架上，如图所示，接种后一天，细胞经过 β 3 微管蛋白免疫染色并呈绿色。
正如预期的那样，细胞在培养的第 7 天已经密集地填充了支架。相比之下，支架中央空心中的胶原蛋白基质为广泛的轴突生长提供支持。这里显示的是轴突网格。
播种后 7 天。这部电影显示了包含神经网络细胞的支架中央胶原窗口的共聚焦 Z 扫描，通过对 β 三微管蛋白进行染色进行标记。观看此视频后，您应该对如何设置 3D 类脑组织结构有很好的了解。
概述
本研究提出了一种基于丝蛋白-胶原的神经组织3D工程模型，该模型模拟了类脑结构。该模型有助于研究神经元网络组装、轴突引导、细胞间相互作用和电活动。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 生物医学工程
- 组织工程
背景
- 理解大脑功能需要先进的模型。
- 3D组织工程可以复制类脑结构。
- 该模型旨在增强神经相互作用研究。
- 潜在应用包括研究神经退行性疾病。
研究目的
- 开发3D模型以研究神经组织。
- 在受控环境中研究神经元行为。
- 为未来的治疗研究提供平台。
使用的方法
- 使用盐浸提法制备多孔丝支架。
- 在支架上进行大鼠初级皮质神经元的细胞培养。
- 胶原嵌入以支持神经元生长。
- 使用免疫荧光显微镜可视化神经网络。
主要结果
- 成功创建了3D类脑组织结构。
- 展示了神经元在支架上的附着和生长。
- 可视化了轴突过程和细胞活力。
- 具有模拟帕金森病和阿尔茨海默病等疾病的潜力。
结论
- 丝蛋白-胶原模型对神经研究有效。
- 它提供了对神经元相互作用和生长的洞察。
- 这种技术可能有助于开发新的研究模型。
常见问题
Executive Industry Relevance
Engineered 3D silk-collagen neural tissue models address the critical need for physiologically relevant in vitro systems to study brain architecture and function. This platform enables predictive interrogation of neuronal network assembly, axonal guidance, and cell-matrix interactions, supporting early-stage target validation and mechanistic de-risking in neurodegenerative disease research. Its compartmentalized design enhances translational continuity from discovery through preclinical model development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables functional assessment of neuronal outgrowth and network formation in a controlled 3D environment.
- Supports mechanistic de-risking by modeling compartmentalized neural tissue architecture.
- Facilitates hypothesis-driven studies of axonal guidance and cell-cell interactions relevant to disease pathways.
Screening & Assay Development
- Provides a reproducible scaffold for quantitative evaluation of neuronal viability and network assembly.
- Standardizes biological system preparation for downstream compound screening or perturbation studies.
- Enables high-content imaging and immunofluorescence-based readouts for assay development.
Translational & Preclinical Research
- Aligns with disease-relevant modeling for neurodegenerative disorders such as Parkinson's and Alzheimer's.
- Supports continuity from in vitro discovery to preclinical validation by mimicking native neural tissue compartments.
- Reduces translational risk by providing physiologically relevant data on neural network behavior.
Pipeline & Workflow Integration
This 3D neural tissue model integrates into the discovery-to-preclinical continuum, bridging early mechanistic studies and translational research in neurobiology.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing on neuronal network assembly and axonal compartmentalization.
- Screening: Provides standardized, reproducible platforms for quantitative viability and network analysis.
- Analytics: Supports immunofluorescence and live/dead cell imaging for robust data outputs.
- Translational Research: Facilitates alignment with disease-relevant neural tissue architecture for preclinical studies.
- Enterprise Reuse: Offers a modular, adaptable system for diverse neurobiological research pipelines.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in neural target validation and mechanistic studies.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability of neural tissue modeling workflows.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision-making by reducing biological ambiguity in early discovery.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of neurodegenerative disease programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in tissue engineering and primary neuronal culture techniques.
- Needs access to cell culture, scaffold fabrication, and advanced imaging infrastructure.
- Demands cross-team standardization for reproducible scaffold preparation and cell seeding.
- Adaptable to various neuronal sources but may require protocol optimization for different species or cell types.
- Limitations include reliance on primary rat neurons and potential scalability constraints for high-throughput applications.
