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如同计算机中成千上万相互作用的微小电子元器件,人体数以亿计的神经元,通过体内电学微环境的作用,相互连通成为神经网络,产生并传导生物电信号,来控制人体的各种生理功能。

近年来,神经组织工程领域一直致力开发基于导电材料的三维仿生支架,模拟体内复杂的微环境,构建并引导神经干细胞和原代神经元的层次性生长。相关研究已表明,适宜的电刺激(ES)能够有效地激活受损神经元,引导神经突的定向生长和分化,从而促进神经再生。但是,在组织工程应用中,电刺激的施加,必须依托于导电材料的优良导电性。因此,构建仿生三维支架的同时,赋予其一定的拓扑学特征和高导电性就变得尤为重要。其对于神经细胞的增殖、分化,神经组织的再生,以及神经网络的形成,都具有重要的意义。

图1. 在电刺激下,导电支架材料可引导类神经网络形成。

【多项技术,合而为一】

鉴于各种现有生物加工技术(如相分离、自组装、化学蚀刻、胶体光刻和静电纺丝等技术)在制造复杂3D微/纳米支架材料方面的局限性,3D打印技术近来得到了广泛的关注。然而,常规的3D打印技术,纤维直径的精确度只能控制在100 μm以上,远远超出了神经细胞的尺寸(~10 μm),无疑会降低其用于引导神经网络形成的适用性。鉴于此,斯蒂文斯理工学院王红军教授课题组运用一种基于溶液的近场静电打印(NFEP)技术,能同时实现快速高效生产复杂的三维结构支架,并对其纤维直径进行有效的控制(15-148 μm)。 另一方面,石墨烯类材料由于其优异的力学与电学性能,已被开发利用于生物医学领域,很多研究都证明了石墨烯类材料对细胞行为有促进作用(包括粘附、迁移、增殖和分化),特别是对电敏感组织,如心脏、神经和肌肉等。然而,石墨烯较差的分散性与加工性,很大程度上限制了其进一步应用。面对这样的限制,王红军教授领导的团队层层组装(L-B-L)、原位还原等技术结合起来,利用氧化石墨烯(GO)的易加工性和还原后(rGO)的高导电性,对三维支架材料进行涂层,从而实现了三维几何拓扑特征和物理电学性能的互联互通。 该研究以题为“ReducedGraphene Oxide-encapsulated Microfiber Patterns Enable Controllable Formationof Neuronal-like Networks”的论文发表在《Advanced Materials》上。东华大学公派联合培养王娟博士与斯蒂文斯理工学院博士生王皓宇为该论文共同第一作者,东华大学化工与生物工程学院莫秀梅教授为参与者,斯蒂文斯理工学院生物医学工程系王红军教授为该论文的通讯作者。

【不同条件,分而论之】

该团队依次构建了不同纤维直径 (15-150 μm), 不同纤维叠加角度(45-90度),和复杂图形(蜘蛛网,轴向管状结构)的三维支架材料,并分别将原代小鼠海马神经元和大鼠嗜铬细胞瘤细胞系(PC-12细胞)在支架上进行培养,同时施以不同强度的电刺激。

图2. (A) 在不同电场强度作用下,导电支架材料对大鼠嗜铬细胞瘤细胞系(PC-12细胞)引导的免疫荧光染色照片。(B) PC-12细胞分化程度不同造成的荧光强度分析。

研究发现在最佳ES(100-150 mV cm-1)条件下,神经元细胞能够沿着三维导电支架形成类神经网络。并且,纤维直径大小对神经细胞的神经突取向性生长起了关键作用。

图3. (A)在电场作用下,不同纤维直径的导电支架材料对大鼠嗜铬细胞瘤细胞系(PC-12细胞)引导的免疫荧光染色照片。(B) PC-12细胞分化神经突取向性分析。

研究同时指出,在电刺激作用下不同角度对神经元的分化影响差异不显著。

图4. (A)不同叠加角度的支架材料,在涂层前后的显微镜照片。(B)、(C)在电场作用下,不同叠加角度的导电支架材料对PC-12细胞引导的免疫荧光染色照片。

为进一步使该支架具有体内组织适用性,该团队创新性地开发了蜘蛛网状以及三维轴向管状支架。结果表明,在电刺激作用下,神经突可以沿着轴向取向性生长,为新型神经导管的构建提供了新的思路。

图5. (A)氧化石墨烯/还原氧化石墨烯在支架涂层后的表征。(B) 在电刺激下,PC-12细胞在蜘蛛网状支架上生长的免疫荧光照片。(C)氧化石墨烯/还原氧化石墨烯在三维轴向管状支架涂层后的表征。(D) 在电刺激下,PC-12细胞在三维轴向管状支架上生长的免疫荧光照片。

综上所述,将氧化石墨烯/还原氧化石墨烯涂层于三维纤维表面制备导电支架材料,被证明是实现结构复杂性和高导电性的有效策略。与NFEP技术相结合,可以定制纤维的大小及其三维空间分布,对引导三维类神经网络的形成具有广泛的适用性。这种创新的尝试,为神经组织工程与神经再生相关的研究拓展了更多的可能性。

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http://www.qingzitech.com/

标题:斯蒂文斯理工学院王红军团队《AM》:以电之名,连导再生!三维导电仿生支架引导类神经网络的形成

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