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科学家很快可在实验室培养出人类大脑

2018年10月26日 10:11:22来源:环球网 作者:

  据英国《每日邮报》2018年10月23日报道,根据最新的研究,科学家将很快在实验室里创造出人脑。科学家首次成功地利用人类细胞建立了大脑的三维模型,这使他们能够更好地研究异常的大脑活动。

  专家多年来一直在培养脑组织,但这项技术利用功能性中性组织来创造“类脑器官”。研究人员称,未来他们可以利用帕金森和阿茨海默症患者的细胞,以此来了解他们对特定疗法的反应。

  塔夫斯大学( Tufts University)领导的研究小组已经为中枢神经系统开发了三维人体组织培养模型。该模型模拟了大脑的结构和功能特征,并展示了持续数月的神经活动。该组织模型允许探索细胞的相互作用,疾病的进展以及对治疗的反应。

  美国化学学会的期刊生物材料科学与工程(ACS Biomaterials Science & Engineering)10月23日报道了这些模型的发展。

  三维脑组织模型克服了先前模型的一个关键挑战,即缺乏可用的人类神经元。这是因为神经组织很少从健康病人身上移除,而且通常只能在病人死后才能得到。相反,三维组织模型中填充了人类诱导多能干细胞(iPSCs)。这些细胞可以从病人的皮肤等多处得到。诱导多能干细胞是通过将细胞发育的时钟调回到胚胎样前体而产生的。这意味着它们可以被转到包括神经元在内的任何细胞上。

  斯特恩家族工程(Stern Family Professor of Engineering)教授大卫•卡普兰(David L. Kaplan)博士说:“我们找到了合适的条件,让人类诱导多能干细胞分化成许多不同的神经亚型细胞,以及支持神经网络生长的星形胶质细胞。这种丝质胶原支架提供了合适的环境,可以产生在天然神经组织中发现的遗传特征和电信号。”

  三维基质产生了在神经组织中发现的更完整的细胞组合。塔夫斯塞克勒生物医药研究生院的博士生威廉•坎特利说:“不管我们使用的是来自健康个体的细胞,还是来自阿茨海默病还是帕金森病患者的细胞,神经网络的生长在三维组织模型中是持续的,而且非常一致。这为我们提供了一个可靠的平台来研究不同的疾病状况,以及观察细胞长期变化的能力。”

  研究人员展望未来,希望利用先进的成像技术和其他增加的细胞类型来更好地利用三维组织模型。这可能会建立一个更完整的大脑环境模型,以及涉及信号、学习、可塑性和退化的复杂互动。

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科学家很快可在实验室培养出人类大脑

环球网 | 2018年10月26日 10:11:22 | 

  据英国《每日邮报》2018年10月23日报道,根据最新的研究,科学家将很快在实验室里创造出人脑。科学家首次成功地利用人类细胞建立了大脑的三维模型,这使他们能够更好地研究异常的大脑活动。

  专家多年来一直在培养脑组织,但这项技术利用功能性中性组织来创造“类脑器官”。研究人员称,未来他们可以利用帕金森和阿茨海默症患者的细胞,以此来了解他们对特定疗法的反应。

  塔夫斯大学( Tufts University)领导的研究小组已经为中枢神经系统开发了三维人体组织培养模型。该模型模拟了大脑的结构和功能特征,并展示了持续数月的神经活动。该组织模型允许探索细胞的相互作用,疾病的进展以及对治疗的反应。

  美国化学学会的期刊生物材料科学与工程(ACS Biomaterials Science & Engineering)10月23日报道了这些模型的发展。

  三维脑组织模型克服了先前模型的一个关键挑战,即缺乏可用的人类神经元。这是因为神经组织很少从健康病人身上移除,而且通常只能在病人死后才能得到。相反,三维组织模型中填充了人类诱导多能干细胞(iPSCs)。这些细胞可以从病人的皮肤等多处得到。诱导多能干细胞是通过将细胞发育的时钟调回到胚胎样前体而产生的。这意味着它们可以被转到包括神经元在内的任何细胞上。

  斯特恩家族工程(Stern Family Professor of Engineering)教授大卫•卡普兰(David L. Kaplan)博士说:“我们找到了合适的条件,让人类诱导多能干细胞分化成许多不同的神经亚型细胞,以及支持神经网络生长的星形胶质细胞。这种丝质胶原支架提供了合适的环境,可以产生在天然神经组织中发现的遗传特征和电信号。”

  三维基质产生了在神经组织中发现的更完整的细胞组合。塔夫斯塞克勒生物医药研究生院的博士生威廉•坎特利说:“不管我们使用的是来自健康个体的细胞,还是来自阿茨海默病还是帕金森病患者的细胞,神经网络的生长在三维组织模型中是持续的,而且非常一致。这为我们提供了一个可靠的平台来研究不同的疾病状况,以及观察细胞长期变化的能力。”

  研究人员展望未来,希望利用先进的成像技术和其他增加的细胞类型来更好地利用三维组织模型。这可能会建立一个更完整的大脑环境模型,以及涉及信号、学习、可塑性和退化的复杂互动。

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