浦項(xiàng)科技大學(xué)3D打印人腦模型，用于研究神經(jīng)系統(tǒng)疾病治療方法
時(shí)間：2025-06-20 09:30 來源：南極熊 作者：admin 閱讀：次
2025年6月19日，由浦項(xiàng)科技大學(xué)（POSTECH）機(jī)械工程系Dong-Woo Cho教授和機(jī)械工程系、IT融合工程系、生命科學(xué)系和跨學(xué)科研究生項(xiàng)目系Jinah Jang教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)，與Mihyeon Bae博士和Joeng Ju Kim博士合作，采用生物3D打印技術(shù)成功開發(fā)出一種能夠緊密模擬人腦結(jié)構(gòu)和功能的3D大腦模型，并將其作為研究神經(jīng)退行性疾病的工具。
研究成果以題為“3D bioprinted unidirectionalneural network and its application for alcoholic neurodegeneration”的論文發(fā)表在制造和材料科學(xué)領(lǐng)域的頂尖期刊《國際極限制造雜志》（International Journal of Extreme Manufacturing）上。
眾所周知，阿爾茨海默病和帕金森病等神經(jīng)退行性疾病一旦發(fā)病就難以逆轉(zhuǎn)，因此早期診斷和預(yù)測模型至關(guān)重要。然而，大腦是人體最復(fù)雜的器官，細(xì)胞和信號傳導(dǎo)機(jī)制錯(cuò)綜復(fù)雜，至今仍未被深入探索。最近的研究表明，即使是日常飲酒也可能與神經(jīng)損傷有關(guān)，這進(jìn)一步凸顯了我們迫切需要能夠在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下精確復(fù)制人腦反應(yīng)的體外腦模型。現(xiàn)有的二維細(xì)胞培養(yǎng)和干細(xì)胞衍生的類器官在復(fù)制大腦復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和功能方面表現(xiàn)出顯著的局限性。
為了克服這些局限性，浦項(xiàng)科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了生物工程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BENN），這是一種利用3D打印技術(shù)構(gòu)建的新型3D人工大腦模型。3D模型的核心創(chuàng)新在于仿生劃分，將大腦劃分為兩個(gè)不同的區(qū)域：灰質(zhì)，包含神經(jīng)元細(xì)胞體；白質(zhì)，由排列整齊的軸突組成，這些軸突充當(dāng)信息高速公路，促進(jìn)信號傳輸。
△圖1. 使用 3D 細(xì)胞打印構(gòu)建的區(qū)間化神經(jīng)結(jié)構(gòu)。（a）BENN 開發(fā)示意圖。（b）構(gòu)建區(qū)間化神經(jīng)結(jié)構(gòu)的程序。（c）打印的區(qū)間化結(jié)構(gòu)，比例尺代表 200 μm。（d）活/死成像以驗(yàn)證無細(xì)胞區(qū)域打印寬度的優(yōu)化以誘導(dǎo)軸突延長。（e）成熟三周后區(qū)間化的熒光圖像。（f）BDNF處理的區(qū)間化模型的免疫熒光圖像，比例尺代表 100 μm。（g）神經(jīng)元/神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞分化的RT-PCR 結(jié)果；*使用學(xué)生 t 檢驗(yàn)確定統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性，顯著性 * p < 0.05，** 代表p < 0.01，*** 代表 p < 0.001，**** 代表 p < 0.000 1。
研究人員利用電刺激引導(dǎo)神經(jīng)元軸突沿特定方向生長，促進(jìn)排列整齊、相互連接的神經(jīng)通路形成。這最終建立了一個(gè)與大腦原生信號傳輸架構(gòu)非常相似的功能性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。鈣離子通量的實(shí)時(shí)監(jiān)測證實(shí)，BENN 模型表現(xiàn)出與實(shí)際腦組織中觀察到的類似的電生理反應(yīng)。
此外，研究團(tuán)隊(duì)利用 BENN 平臺研究酒精暴露對腦功能的影響。模型每日接受濃度為 0.03%（代表適度社交飲酒）的乙醇處理，持續(xù)三周。在灰質(zhì)區(qū)域，他們觀察到阿爾茨海默病相關(guān)蛋白（包括淀粉樣β蛋白和 tau 蛋白）水平升高。在白質(zhì)區(qū)域，他們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)纖維出現(xiàn)顯著的形態(tài)變化，包括腫脹和扭曲。神經(jīng)信號的傳播也表現(xiàn)出明顯的衰減。這項(xiàng)研究首次利用生物工程大腦模型，實(shí)時(shí)直接可視化和量化特定區(qū)域?qū)凭纳窠?jīng)毒性反應(yīng)。Dong-Woo Cho 教授表示：“該模型能夠?qū)σ酝y以觀察到的神經(jīng)連接和電生理反應(yīng)進(jìn)行高分辨率分析。它在早期疾病檢測和臨床前階段準(zhǔn)確預(yù)測治療結(jié)果方面具有巨大潛力。”
Jinah Jang 教授表示：“這項(xiàng)研究標(biāo)志著我們在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下研究腦部疾病早期病理事件的能力邁出了重要一步。”這項(xiàng) POSTECH 研究得到了韓國再生醫(yī)學(xué)基金會(huì)的支持，并由科學(xué)和信息通信技術(shù)部、衛(wèi)生和福利部（22A0106L1，韓國）以及韓國政府（MSIT）資助的韓國國家研究基金會(huì)（NRF）撥款（編號 2022M3C1A3081359）資助。
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