Burada, bölümlere ayrılmış bir 3B beyin benzeri doku modelini bir araya getirmek için yönergeleri açıkladık. Model, morfolojik olarak farklı iki bölmenin gelişmesiyle sonuçlanan yoğun polarize nöron kültürü ile karakterize edilir: biri yoğun şekilde paketlenmiş hücre gövdeleri içerir, ikincisi saf aksonal ağlar içerir. Genel olarak, iskele mimarisi ve büyüme paterni, altı laminer katman ve beyaz cevher yolları21 dahil olmak üzere beyin kortikal dokusunu taklit eder.
Çörek şeklindeki ipek proteini bazlı doku modeli, mekanik özelliklerin, çok yönlü yapısal formların, hidrojel dolgu maddelerinin ve hücresel bileşenlerin değiştirilmesine ve ayarlanmasına olanak tanır. Böylece, bu doku modeli çok çeşitli çalışmalar için bir temel platform oluşturur. İpek, biyouyumluluğu, su bazlı işleme ve sağlam mekanik ve bozunma özellikleri nedeniyle biyomateryal platformları için uygun bir adaydır22. İpek matris ayrıca kültürde zamanla kolajen jel kasılmasını azaltmak için stabil bir çapa görevi görür. Bu modelde kullanılan iskelenin ipek konsantrasyonu ve gözenekliliği gibi özellikler, beyin benzeri doku elastikiyeti18,23,24 ile sonuçlanan optimal hücre büyümesi ve mekanik özellikler elde etmek için önceden ayarlanmıştır. Deneylerin başarılı sonucunu ve tekrarlanabilirliğini sağlamak için bu parametrelerin sabit tutulmasını öneriyoruz.
3D nöronal ağ oluşumu, farklı mekanik özelliklere sahip iki tip biyomateryalin birleştirilmesiyle elde edildi: nöronal ankraj sağlamak için sert bir iskele ve 3D'de akson penetrasyonuna ve bağlantıya izin vermek için daha yumuşak bir jel matrisi. İpek iskele ve yumuşak hidrojelin seçici malzeme tercihleri, nöronları aksonal bağlantılardan bölümlere ayırmak için temel prensibi sağlar. İpek iskelenin inert doğası nedeniyle, nöronal bağlanma için poli-D-lizin ile işlevselleştirme gereklidir. Bununla birlikte, RGD25 veya fibronektin26 gibi diğer hücre yapışmasını teşvik edici faktörler uygulanabilir. 3 boyutlu ağ oluşumunu sağlamak için ipek iskelenin, nöronlar iskeleye bağlanır bağlanmaz zamanında hidrojel ile doldurulması gerekir. Benzer şekilde, kollajen matris dolgu maddesi diğer hidrojellerle değiştirilebilir, böylece 3D hücre dışı ortamların aksonal ağ oluşumu üzerindeki etkisinin incelenmesine, yeni hidrojelleri nöronal uyumluluk açısından değerlendirmek için bir platform görevi görmesine izin verir. Ek olarak, sıçan kortikal nöronlarının yanı sıra, hipokampal nöronlar veya indüklenmiş pluripotent hücre (iPSc) türevli nöronlar gibi diğer nöronal kaynaklar da kullanılabilir. Ayrıca, doku modeli, nöronlarla birlikte glial hücreleri dahil ederek heteroselüler etkileşimleri incelemek ve daha karmaşık beyin benzeri doku oluşturmak için kullanılabilir.
Daha önce gösterildiği gibi, modelimiz, hücre canlılığı, gen ekspresyonu, LC-MS/MS ve elektrofizyoloji gibi çeşitli tahlillerle 3B mikro ortamda nöronal işlevselliği değerlendirmek için kullanılabilir, böylece model18'in fizyolojik uygunluğunu gösterir. İmmün boyama ve mikroskopi8,9,11 gibi 3D doku mühendisliği yapılarını değerlendirmek için sıklıkla kullanılan diğer yöntemler de hücre dağılımını ve aksonal ağ oluşumunun derecesini değerlendirmek için kullanılabilir. Bununla birlikte, kollajen matrisinin yüksek yoğunluğu nedeniyle, antikorların penetrasyonunun ve görüntüleme derinliğinin birkaç yüz mikrometre ile sınırlı olduğuna dikkat edilmelidir. Ayrıca, sinyal-gürültü oranı, spesifik olmayan arka plan floresansından etkilenebilir. Bu, lipofilik hücre izleyicileri ve immün boyama ihtiyacını azaltan genetik olarak eksprese edilmiş floresan proteinler kullanılarak aşılabilir11. Alternatif olarak, görüntüleme, sinyal kaybını, foto ağartmayı azaltabilen ve birkaç yüz mikrometre derinliğe kadar genişletilebilen normal tek foton tekniği yerine 2 foton mikroskobu ile gerçekleştirilebilir.
Özetlemek gerekirse, ipek ve kolajen bazlı beyin benzeri doku, nöronal ağları 3 boyutlu olarak incelemek için sağlam bir platform sunuyor ve gelecekte daha gelişmiş nörolojik bozukluk modellerinin geliştirilmesi için bir başlangıç noktası. Değerlendirme modundan bağımsız olarak, bu doku modelinin göreceli basitliği, kullanışlılığını, başarısını ve tekrarlanabilirliğini destekler.