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      BIOCONNET平臺問世——用樂高式思維在培養皿中搭建人腦皮質網絡

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      理解大腦皮質網絡的構建原理,是神經科學的核心命題。

      然而,現有的研究模型始終面臨兩難:傳統的二維培養讓神經元隨機混雜,無法還原大腦中精密的「電路圖」;而微流控芯片雖能引導連接,卻是封閉系統,不僅限制了三維網絡的整合,更讓科學家無法取出細胞進行深入的分子分析。類腦器官雖然復雜,但內部結構隨機,難以進行精準的「拆解」和「操縱」。

      如何構建一個既開放、可控,又支持多層級分析的皮質網絡模型?倫敦國王學院(King's College London)給出了一個名為「BioConNet」的精妙答案。這是一種工程化開放平臺,可用于在體外精確構建和分析人類皮層神經網絡結構。

      相關研究內容以「Engineering Cortical Networks: An Open Platform for Controlled Human Circuit Formation and Synaptic Analysis In Vitro」為題,發布在《Advanced Healthcare Materials》。



      論文鏈接:https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202500857

      開放、可控、可回收的「神經元電路板」

      BIOCONNET 的核心,在于用微納加工技術,在培養皿中創造了一個引導神經元「按圖索驥」生長的物理環境。



      圖 1:一個可控細胞位置和神經突方向性的開放平臺。

      研究團隊首先通過軟光刻技術,在 PDMS 表面制造出 10 微米見方的平行微溝槽。當誘導多能干細胞分化而來的人皮質神經元被種植其上時,它們的軸突和樹突會自發地沿著溝槽方向延伸,形成有序的纖維束,而不是像在平坦表面上那樣雜亂無章地纏繞。這相當于為神經元鋪設了預設的「信號軌道」。

      僅有軌道還不夠,還需要精確控制神經元胞體的位置。團隊設計了一個可移除的 PDMS 細胞接種導引器。它像一個臨時的「澆筑模具」,被放置在微溝槽表面,形成一個開放的小池子。將神經元懸液注入其中,細胞會在此處聚集、貼壁,形成一個個位置精確的「神經元節點」。



      圖 2:研究人員利用3D打印模具鑄造了生物相容聚合物,隨后允許神經元在其中生長。

      在細胞貼壁 48 小時后,這個導引器會被小心地移除,整個系統隨即變成一個完全開放的培養環境。這徹底解決了傳統微流控芯片「永遠封死」的痛點。

      從「能連上」到「可控地連」

      在此基礎上,團隊對 BIOCONNET 平臺的功能進行了系統驗證,從方向性與節點形成、突觸形成、活性調控、分子分析可行性這四個方面進行了測試,展示其在構建和分析神經元網絡方面的強大能力。

      免疫熒光染色顯示,MAP2 標記的樹突和 Tau 標記的軸突嚴格沿微溝槽方向生長,將不同「節點」連接起來。節點的位置和大小可通過導引器的設計精確控制,實現了網絡的「樂高式」模塊化組裝。

      通過突觸標記蛋白的共定位分析,證實了在連接不同節點的纖維束上,形成了功能性的突觸結構。這意味著,節點間確實建立了真實的神經連接,而非僅僅是物理接觸。



      圖 3:評估兩個節點之間的突觸連接性。

      借助表達光敏蛋白,團隊實現了對特定路徑的光遺傳學精準刺激。結合鈣成像技術,他們可以清晰地觀察到,刺激一個節點如何誘發下游節點內的神經元產生鈣瞬變,從而直接「看到」信號在預設網絡中的定向流動

      作為概念驗證,團隊成功地從平臺上收集了特定節點的細胞裂解物,并進行了蛋白質免疫印跡檢測,證實了從這一開放系統中回收足夠生物量用于分子分析的可行性。

      神經科學的「模塊化工具箱」

      這項新技術 BIOCONNET 也可以輕松進行基因編程和分析。這意味著它可以用于研究與疾病相關的基因對神經回路的影響。歸根結底,是神經回路控制著大腦如何處理信息。因此,了解基因如何影響回路功能將有助于更深入理解腦部相關疾病,并有助于開發治療靶點。

      它不像微流控那樣用永久的圍墻來限制,而是先用臨時的「模具」引導細胞就位,然后移開模具,還給細胞一個開放自由的環境。這一設計理念的轉變,讓精準的結構控制與深度的分子解析首次在同一平臺得以實現。

      相關的資源已經在 PLOS biology和 GitHub 上發布,任何人都能看到網絡的工程設計,并利用它創建類似的網絡。

      https://phys.org/news/2026-02-bioengineered-neuronal-circuit-board-mimics.html

      代碼鏈接:https://github.com/SerioLab/SOL3D

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