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Jun 17, 2023

マイクロ流体ニューラルネットワーク内の激しいコミュニケーションのポートレート

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12306 (2023) この記事を引用 1882 アクセス 4 Altmetric Metrics の詳細 In vitro モデル ネットワークは、生理学的関連性の細胞モデルを提供できる可能性がある

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12306 (2023) この記事を引用

1882 アクセス

4 オルトメトリック

メトリクスの詳細

In vitro モデル ネットワークは、実験室のチップ上で神経回路の基本機能を再現および調査するための生理学的関連性の細胞モデルを提供できます。 過去 10 年以来、チップ上にニューラル ネットワークを構築するためのいくつかのツールや方法が開発されてきました。 中でも、マイクロ流体回路は非常に有望なアプローチであると思われます。 このアプローチの多くの利点の 1 つは、体細胞が望ましくない領域を探索し、定義された経路に沿って神経突起を誘導するのを防ぐ物理的障壁により、安定した体細胞および軸索区画が長期間維持されることです。 その結果、ニューロン コンパートメントを特定して分離することができ、それらの相互接続性を調整してトポロジカル ニューラル ネットワーク (NN) を構築することができます。 ここで、我々は、マイクロ流体環境によって課される閉じ込めが細胞の発達に影響を与え、NN活動を形成する可能性がある程度を評価しました。 その目的に向けて、微小電極アレイにより、組織化された（マイクロ流体）ネットワークおよびランダムな（制御）ネットワーク内の特定の場所で、培養期間にわたるニューロン活性化の短期および中期の進化をモニタリングできるようになりました。 特に、スパイクとバースト率、および成熟の最初の段階で抽出されたスパイク列間の相関関係を評価しました。 この研究により、ランダムなネットワーク内では弱く、より遅延するであろう強力な神経突起通信を観察することができました。 スパイク率、バースト、相関関係は、時間の経過とともに数と振幅の点で強化され、標準的な文化の電気生理学的特徴を超えています。 マイクロ流体チャネルから期待される検出効率の向上を超えて、細胞の閉じ込めにより、ネットワーク全体での神経伝達と細胞の発達が強化されるようです。

インビトロモデルシステムは、ユーザー定義のニューラルアーキテクチャを提供し、実験室で細胞の組織とプロセスを研究するために主に興味深いものです。 この目的のために、平面細胞培養 1、2、3 から 3D 細胞培養 4 および臓器オンチップ 5、6、7 まで、生理学的に関連するニューラル ネットワークを構築するためのいくつかの方法が開発されています。 これらのアプローチは、生体内で見落とされ続ける可能性のある特定の細胞メカニズムをチップ上で分離することに成功しました。

解離したニューロン培養からなる最初の方法には、いくつかの利点があります。 組織の構造はほとんど失われていますが、長期記録用の小型化された高効率の電気デバイスとの結合に伴い、高度な生化学的および生物物理学的制御が達成可能です。 このようなモデルの制限は、体細胞と神経突起がランダムに組織されることです。 これにより、同じ細胞や神経突起の発生過程全体の観察が複雑になり、ネットワークの可塑性を評価することができなくなります。 さらに、異なる集団を分離することはできないため、研究は集団内のコミュニケーションのみに限定されます。 したがって、いくつかの研究では、体細胞の位置と神経突起の伸長を限定することにより、インビトロでニューロンネットワークを構築することが試みられ、個々のニューロンとそれらの相互作用を数週間にわたって研究する適切な方法が提供されています。 第一に、接着性ポリマーと撥水性ポリマーの組み合わせにより、定義されたパターンに沿ったニューロンの誘導が可能になり、実験室で構築された最初の機能的アーキテクチャがもたらされました8,9,10。 このアプローチは少数の細胞の単離と接続には成功しましたが、大規模な細胞集団を構築するには課題が残っています。 さらに、ニューロンは数週間後でも望ましくない領域に到達する可能性があります。 したがって、追加の物理的障壁を提供し、運動性細胞の移動を防ぐために、微細構造が開発されました11。 それらの中で、PDMS ベースのマイクロ流体回路は、大規模なニューロン集団の位置決め、培養、およびインターフェースに適した多くの特性を提供する非常に汎用性の高いツールとして登場しました 12,13。 最初の実証以来、PDMS ベースのマイクロ流体工学は、チップ上の脳回路のモデリング 14、15、16、17 や単一ニューロン解析 18、19、20、21、22 に使用されてきました。 このアプローチは、高解像度イメージングのための高い光透過性を維持しながら、効率的な細胞接着と時間安定性アーキテクチャのためのニューロン接着コーティングと物理的バリアを組み合わせています 13,23,24,25,26。 さらに、マイクロ流体デバイスは、同じ細胞の活動とその活動が時間の経過とともにどのように変化するかを監視するための電気デバイスアレイ4、29、30、31、32、33、34を含む任意の基板と組み立てることができます。 実際、この組み合わせは、定義された神経回路の長期維持 35,36 と効率的なニューロンデバイス結合 37,38,39,40 という必須条件を満たします。