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为解决神经信号记录难题，研究人员开发新型 3D 神经球培养技术，能非侵入性记录信号，助力神经研究。
在探索大脑奥秘的征程中，人类大脑宛如一座神秘的迷宫，其复杂的功能依赖于各个皮质区域神经回路的精妙配合。大脑中那些连接不同区域的神经束，就像一条条隐秘的通道，承载着神经活动的 “信息流”，对大脑功能的实现起着关键作用。然而，长久以来，由于缺乏有效的体外模型系统，科学家们对这些神经束形成和组织的内在机制知之甚少。
与此同时，在神经科学研究领域，神经球（Neural Spheroids）作为一种强大的研究工具崭露头角。它由神经细胞聚集而成，能模拟体内神经组织的复杂性和功能性，为研究神经元发育、疾病机制以及治疗方法提供了宝贵的平台。不过，当前在研究神经球内部神经元回路的生理学时，却面临着诸多挑战。传统的细胞外记录技术，如微电极阵列（MEA），虽然能在群体水平上研究神经元活动，但在空间分辨率上存在局限，难以捕捉神经球内部神经元发出的信号。而现有的信号记录方法，无论是将切片的神经球置于 2D MEA 上，还是直接将 3D 针状电极阵列插入神经球，都属于侵入性操作，会对神经元造成损害，干扰细胞的电生理活动，阻碍对神经功能的研究，尤其是神经球间的通信。此外，非侵入性的光学成像方法也因穿透深度有限、灵敏度和时间分辨率较低而效果不佳。
为了突破这些困境，来自中国的研究人员开展了一项极具创新性的研究。他们设计了一种新型的嵌入金属丝的 3D 神经球培养装置，旨在实现对神经球内部和外部神经信号的实时、无损监测，深入探究区域间神经连接的奥秘。该研究成果发表在《Cyborg and Bionic Systems》杂志上。
研究人员在这项研究中运用了多种关键技术方法。在细胞培养方面，利用人诱导多能干细胞（hiPSCs），按照特定的神经诱导方案培养出人类神经元。在信号采集与分析环节，借助商业记录系统 OmniPlex Neural Recording Data Acquisition System，设置合适的增益、带通滤波器和采样率来记录神经信号，并采用 “相对阈值方法” 进行尖峰检测和爆发检测。同时，运用扫描电子显微镜（SEM）技术对神经球进行观察分析。
下面来看具体的研究结果：
- 神经球的生成：研究人员定制了包含 3D 打印支架、玻璃管和铂（Pt）丝的培养装置来培育嵌入 Pt 丝的神经球。经过对比 Au、Pt 和钨（W）丝，发现 Pt 丝在刚性和柔韧性之间达到了理想平衡，最适合该装置。在低粘附性的琼脂糖底物上，神经元约 3 天就能形成神经球，2 周成熟后开始产生信号。并且，通过光刻技术在 Pt 丝上涂覆绝缘层，留 20μm 的间隙用于信号记录，有效减少了噪声干扰。
- 神经球的验证：将神经球移植到培养皿中培养 2 周后，其生长旺盛，周围有许多轴突延伸。通过免疫染色和 SEM 观察，进一步验证了神经球的生物学结构和完整性，表明神经球是神经元研究的有效模型。
- 神经球直径的研究：研究人员发现，神经球直径与细胞数量有关，当细胞数量低于 100 万时，直径随细胞数量增加而增大；超过 100 万时，直径稳定在约 0.5mm，多余细胞会形成小聚集体。利用 calcein-AM/PI 染色试剂盒检测发现，神经球内大部分神经元具有活力，证明了该培养装置的可行性。
- 神经球信号记录：通过连接 Pt 丝和数据采集系统记录神经球内部信号，将神经球置于透明电极上记录外部信号。结果显示，内部信号质量更高，噪声更低，但外部信号的活动和频率更高。这可能是由于神经球内部营养物质扩散受限，导致神经元刺激频率较低。
- 神经球间连接的研究：将两个神经球靠近培养，它们会通过轴突生长建立连接。在神经元成熟的第 14 - 21 天，对神经球进行同步电流训练，每天刺激两次，每次 10 分钟。结果发现，经过 1 周训练，神经球间形成了强大的神经束，同步率显著提高。这表明同步电流刺激能增强神经球间的连接和同步性。
在研究结论与讨论部分，该研究开发的嵌入金属丝的细胞培养装置，实现了从神经球内部非侵入性记录信号，相比现有方法具有诸多优势。它促进了神经球内轴突的生长和整合，增强了成对神经球之间的连接，为模拟复杂神经网络和研究其动态变化提供了重要手段。此外，该装置还能精确操作神经球，便于对比分析球内外神经信号，有助于揭示神经球微环境对神经活动和连接的影响。
不过，该装置也存在一些局限性。例如，神经球的最大直径受限，可能影响研究神经网络的复杂性；培养环境相对简单，无法完全模拟体内神经网络的复杂环境；记录电极数量有限。针对这些问题，研究人员提出了未来的研究方向。可以探索不同材料作为中心丝，如用多孔聚合物纤维替代 Pt 丝，增强氧气和营养物质的渗透，改善神经球的培养条件；也可以用集成传感器的针替代 Pt 丝，实时监测神经球内部环境。此外，利用该装置培养脑类器官，研究不同脑区之间的连接，以及用于研究神经系统疾病和药物筛选，都具有广阔的应用前景。
总的来说，这项研究成果为神经科学研究带来了新的曙光。它不仅为深入了解神经网络的动态变化提供了有力工具，也为开发治疗神经系统疾病的新方法奠定了基础，有望推动神经球和脑类器官研究领域取得更多突破性进展。
