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。

脑类器官

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

答案搜索:使用实验室自动化与患者源性肿瘤类器官来寻找更适合临床侵袭性癌症的疗法

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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