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脑类器官

用于了解脑发育和神经元疾病的类器官技术

脑类器官

脑类器官是源于人诱导性多能干细胞 (hiPSC) 的 3D 组织模型。进行培养时,干细胞分化成各种神经元细胞,随着时间的推移,这些细胞成熟后可再现前脑(大脑)或中脑等脑区域的结构。

大脑类器官等复杂类器官的培养是一项发展迅猛的技术,在发育神经生物学和神经退行性病变领域有着巨大的潜力。根据最近的进展,能够从 iPSC 中培养脑类器官,从而研究皮质醇发育以及相关疾病。在将大脑类器官大规模地用于功能性基因组研究、药物发现和化合物诱导毒性作用研究之前,还需要进一步的研究。

开发 iPSC 源性大脑类器官的一般步骤

根据改编自 Lancaster & Knoblich, 2014 的方案培养大脑类器官。在这种方法中,大脑类器官使用可促进自组织和布局的培养基培养。

  1. 第 0 天– 拟胚体 (EB) 形成 - 将 iPSC 细胞接种到 96 孔超低吸附培养板
  2. 第 2 -5 天 – 胚层分化 - 给 EB 提供养分,并进行监测
  3. 第 5 天– 神经元诱导 - 转移到含神经元诱导培养基的 24 孔板上
  4. 第 7 天 – 转移到基质胶滴中 - 将神经外胚层组织转移到基质胶滴中
  5. 第 8-10 天 – 神经上皮芽扩增 - 神经上皮芽生长扩增,含有充满液体的管腔
  6. 第 11 天 – 成熟 - 将组织转移到旋转生物反应器中,以促进生长和扩增

 

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产生 iPSC 源性大脑类器官的主要步骤。使用的方案基于 Lancaster et. al.,使用 STEMCELL Technologies 的培养基。

使用 AI 分析工具监测发育中的 3D 大脑类器官

使用我们的 IN Carta® 成像分析软件等基于 AI 的分析工具,监测发育中的脑微小组织的大小和形态,从而明确组织的大小和形状。在不同发育阶段,通过共聚焦成像分析选定的微小组织,以根据不同神经元标志物的表达了解细胞组织。

图 2: 使用基于深度学习的分割方法分析明场图像。A) 先监测 EB 的大小,再进入神经元诱导步骤。此处显示在 IN Carta 软件中使用 SINAP 工具获得的图像及其相应分割蒙板例子。B) 直方图显示了 EB 直径分布。拣选大小 = 10 μm。C) 类器官的成熟度可以使用明场成像进行监测,并使用 IN Carta SINAP 工具进行分析。比例尺 = 100 μm。

3D 大脑类器官

通过脑类器官的钙成像确定神经元活动

为了检测功能性活动,给类器官上样钙敏感性染料,之后使用 ImageXpress® 共聚焦智能高内涵成像系统记录 Ca2+ 振荡情况,并使用 MetaXpress® 高内涵成像采集和分析软件分析动力学峰值。我们认为,对 3D 大脑类器官进行高内涵成像和基于 AI 的分析是一种有望用于化合物筛选和毒性评估的工具。

图 3: 到第 13 周,观察到同步钙活动。 A) 图像显示了加入钙 6 的类器官的光切面。B) 框定区域的钙强度是随时间推移的平均强度。 C) (A) 中方框区域随时间推移的近摄图。箭头表示强度增加。底部图像表示钙强度热图。注意,最初加入染料后强度扩散表明存在神经元网络。

通过脑类器官的钙成像确定神经元活动

有关类器官研究的最新资源

3D 测定的复杂性阻碍了在研究和药物筛选中广泛使用类器官模型。新的先进成像和分析工具以及测定自动化对提升信息质量、通量和复杂生物学模型的精密度至关重要。了解高通量、高内涵成像和分析与基于 AI 的分析工具结合使用,可以如何提升类器官研究的准确度。

脑类器官资源

视频和网络研讨会

类器官系统应用和分析

适用于高通量筛选 (HTS) 的 StemoniX microBrain 3D 即用检测板

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