Исследователи из Делфтского технического университета в Нидерландах создали 3D-печатную модель мозга, которая дает возможность нейронам развиваться и выстраивать сети, аналогично их естественному поведению в мозге. Эта инновация использует миниатюрные наностолбики для воспроизведения структуры мягкой нервной ткани и внеклеточного матрикса мозга.
Обычные чашки Петри, применяемые для клеточного роста, являются плоскими и твердыми, что не соответствует мягкой и волокнистой природе мозговой среды. Команда разработала массивы наностолбиков с использованием метода двухфотонной полимеризации, обладающего наноточностью в 3D-печати. Эти столбики, чья толщина во много раз меньше человеческого волоса, распределены на поверхности, подобно миниатюрным лесам.
Корректируя параметры ширины и высоты столбиков, ученые сформировали их эффективный модуль сдвига, физическое свойство, воспринимаемое клетками при движении по микро- или наноструктурированным поверхностям. «Это позволяет обмануть нейроны, заставляя их «верить», что они находятся в мягкой мозгоподобной среде, хотя на самом деле материал наностолбиков тверд», — поясняет руководитель исследования доцент Анджело Аккардо.
Для оценки модели ученые выращивали три различных типа нейронных клеток на наностолбиках. В отличие от традиционных плоских чашек Петри, где нейроны развивались случайным образом, на 3D-печатных массивах наностолбиков все три типа клеток изменяли направление более организованно, образуя сети под четкими углами.
Исследование также выявило новую информацию о конусах роста нейронов — структурах, которые направляют растущие нейроны в поиске новых связей. На наностолбиках конусы направляли длинные отростки во всех направлениях, что больше схоже с процессами в природном мозге.
Георг Фламуракис, ведущий автор исследования, подчеркивает, что созданная среда ускорила созревание нейронов. Нейронные предшественники, выращенные на столбиках, продемонстрировали более высокий уровень маркерных белков зрелых нейронов по сравнению с клетками на плоских поверхностях.
Созданная модель открывает перспективы для изучения различий между здоровыми нейронными сетями и сетями, связанными с неврологическими заболеваниями, такими как болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона и расстройства аутистического спектра.
Источник: iXBT
