自动生长的大脑组织器官

加州大学圣克鲁斯分校的一组工程师和科学家开发了一种远程自动化大脑类器官生长的新方法——从干细胞中生长的微型三维脑组织模型。

　　

   

   

12个12日龄的独立大脑皮层培养物在自动喂养的第一天。    

加州大学圣克鲁斯分校的一组工程师开发了一种远程自动化大脑类器官生长的新方法——从干细胞中生长出的微型三维脑组织模型。类脑器官使研究人员能够以其他模型无法达到的精确程度来研究和设计人类大脑的关键功能。这对理解大脑发育和治疗癌症或其他疾病的药物的作用有一定的意义。

这篇文章发表在Nature旗下的Scientific Reports，UCSC的研究人员详细介绍了他们的自动联网微流体系统，称为“自动培养（Autoculture）”。该系统精确地将饲料液体输送到单个大脑类器官，以优化它们的生长，而不需要人为干扰组织培养。

大脑类器官需要高水平的专业知识和一致性，以维持细胞生长的精确条件数周或数月。如本研究所示，使用自动化系统可以消除人为干扰或错误对细胞培养生长的干扰，提供更稳健的结果，并让更多的科学家有机会使用人脑模型进行研究。

自动培养还解决了类器官生长中由于“批处理效应”问题而产生的变异，即在不同时间或不同实验室在相似条件下生长的类器官可能会因其生长的复杂性而发生变化。使用这种统一的自动化系统可以减少变化，并允许研究人员更好地比较和验证他们的结果。

“最大的挑战之一是，这些文化的可重复性不高，这在一定程度上并不令人惊讶，因为这些是长达数月的实验。你必须每隔几天就更换培养基，并试图统一对待这些培养物，这是极其具有挑战性的，”加州大学圣迭戈分校分子、细胞和发育生物学代理教授、该研究的作者Sofie Salama说。

独特的设计  

汽车培养使用了由电子与计算机工程副教授Mircea Teodorescu和生物分子工程博士生Spencer Seiler领导的研究人员设计的微流控芯片。他们的新芯片是由一种独特的双层模具制成的，有微小的孔和通道，可以向类器官输送少量的液体，这使科学家能够对营养浓度和副产品有较高的控制水平。总体而言，该系统主要使用现成的低成本组件，使其易于使用和模块化。

Teodorescu说:“这台机器的一个新颖而重要的特点是，一方面它简化了过程，确保所有东西都非常一致。另一方面，它是非常模块化的，因为系统是由计算机控制的，所以芯片的不同部分是可互换的，有各自的优势，这是一个非常现代的代理。”

由于该系统向类器官提供不间断的液体流动，它更接近于大脑的真实情况，大脑通过血液不断获得营养。

与其他在一个培养皿中一起培养培养物的类器官生长方法不同，自动培养系统包含一个有24个独立孔的培养板，因此每个孔都可以作为自己的实验，在这个培养皿中培养物可以独立生长，并以不同的、可编程的浓度和时间喂食液体。培养箱内的成像系统可以让研究人员持续远程监测类器官的生长和形态。

Seiler说:“该系统的优势在于，每一个器官都有自己的个人微环境，液体可以在其中进出。现在我们已经把它们分开了——用手工做这个太费劲了，但对机器来说没问题。”

此外，该系统的一个独特之处在于，在实验过程中的任何时候，每个个体培养的培养基都可以被提取出来进行分析。这使得研究人员可以无创地测量pH值和葡萄糖水平等数据，这对监测细胞生长很重要。

微流体系统与互联网相连，使科学家可以在任何时候远程操作并从系统中检索实时数据，而不破坏培养。Braingeners小组发表在《物联网》杂志上的另一篇论文展示了自动培养系统是如何扩展物联网以实现远程控制实验的力量的一个例子——这一需求在大流行中变得更加迫切。

在测量他们的大脑类器官时，研究人员发现，使用自动培养系统培养的干细胞不仅正常分化为各种细胞类型，而且实际上看起来比使用标准方法培养的干细胞更健康。RNA测序发现糖酵解和内质网压力水平较低，这显示了加州大学旧金山分校合作研究人员在《Nature》杂志的一篇论文中发现的第一组有希望的处理细胞压力的数据，这表明该小组计划在正在进行的研究中扩大研究范围。

这项研究为UCSC活细胞基因组学中心正在进行的工作提供了一个重要的平台。它与该中心将计算机革命的经验教训应用于生命科学的使命相一致，也是实现湿式实验室自动化的更大努力的一部分，以使实验更健壮、更可复制。

Modular automated microfluidic cell culture platform reduces glycolytic stress in cerebral cortex organoids