新方法使芯片上脑组织类器官的生长自动化
加州大学圣克鲁斯分校的一个工程师团队开发了一种远程自动化大脑类器官生长的新方法——从干细胞生长的脑组织微型三维模型。大脑类器官使研究人员能够以其他模型无法达到的准确度来研究和设计人脑的关键功能。这对理解大脑发育和药物治疗癌症或其他疾病的作用具有重要意义。
在《科学报告》杂志上发表的一项新研究中，来自 UCSC Braingeneers 小组的研究人员详细介绍了他们自动化的、联网的微流体系统，称为“Autoculture”。该系统精确地将喂养液输送到单个大脑类器官，以优化它们的生长，而无需人为干预组织培养。
大脑类器官需要高水平的专业知识和一致性，才能在数周或数月内维持细胞生长的精确条件。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，提供更可靠的结果，并让更多科学家有机会利用人脑模型进行研究。
自体培养还解决了由于“批次效应”问题而在类器官生长中出现的变化，在这种情况下，在不同时间或在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有所不同。使用这种统一的自动化系统可以减少变异，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培养物的可重复性不高，这在某种程度上并不令人惊讶，因为这些是长达数月的实验。你必须每隔几天更换一次培养基，并尝试统一对待这些培养物，这是极具挑战性的”，UCSC 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
Autoculture 使用由研究人员设计的微流控芯片，由电气和计算机工程副教授 Mircea Teodorescu 和生物分子工程博士牵头。学生斯宾塞塞勒。他们的新型芯片由独特的双层模具制成，具有微小的孔和通道，可将微量液体输送到类器官，这使科学家能够高度控制营养浓度和副产物。总的来说，该系统主要使用现成的低成本组件，使其易于访问和模块化。
“这台机器的一个新颖而重要的特点是，一方面，它简化了流程并确保一切都非常一致，”Teodorescu 说。“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以互换的，并且各有优势——它非常现代。”
由于该系统向类器官输送不间断的液体流，因此它更接近于大脑的真实情况，即不断通过血液为大脑提供营养。
与在一个培养皿中一起培养培养物的其他类器官生长方法不同，Autoculture 系统包含一个带有 24 个独立孔的培养板，因此每个孔都可以作为自己的实验，其中培养物可以独立生长并以不同的、可编程的浓度喂养液体和时代。培养箱内成像系统让研究人员能够持续远程监控类器官的生长和形态。
“该系统的优点在于，每个类器官都有自己的个人微环境，液体流入和流出，”Seiler 说。“现在我们已经把它们分开了——这对手工来说太费力了，但对机器来说就可以了。”
此外，该系统的一个独特之处在于，可以在实验过程中的任何时候取出每种培养物的培养基进行分析。这使研究人员能够非侵入性地测量 pH 值和葡萄糖水平等数据，这对于监测细胞生长非常重要。
微流体系统连接到互联网，允许科学家在任何时候远程操作和检索系统的实时数据，而不会破坏培养。Braingeneers 小组的另一篇论文发表在物联网杂志上，展示了自动培养系统如何成为扩展物联网以实现远程控制实验的力量的一个例子——大流行病使这一需求变得更加紧迫。
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可以正常分化成各种细胞类型，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 测序发现较低水平的糖酵解和内质网应激，显示了与 UCSF 合作的研究人员在Nature论文中确定的第一组有前途的数据，用于解决细胞应激，证明该小组计划在正在进行的研究中进行扩展。
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。它符合该中心将计算机革命的经验教训应用到生命科学的使命，并且是更大范围的湿实验室自动化推动力的一部分，以使实验更加稳健和可重复。
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