撰文丨王聪
编辑丨王多鱼
排版丨水成文
类器官(Organiod),是从干细胞衍生出的三维器官样组织培养物,在发育生物学、药物发现和再生医学领域展现出巨大的潜力。然而,当前类器官的功能和表型,尤其是神经类器官,仍受到氧气、营养物质、代谢物、信号分子和药物扩散不足的限制。
2025 年 3 月 17 日,印第安纳大学伯明顿分校郭峰团队(蔡虹威为第一作者)在 Cell 子刊Cell Stem Cell上发表了题为:Vascular network-inspired diffusible scaffolds for engineering functional midbrain organoids 的研究论文【1】。
该研究开发了一种受血管网络启发的可扩散支架,用于构建功能性中脑类器官,能够在常规培养板中减少类器官的坏死、缺氧等问题,还增强了类器官的生理相关功能和药理学反应。
郭峰,2007年本科毕业于武汉大学物理系,2015年博士毕业于宾夕法尼亚州立大学,获得工程科学与力学博士学位,此后在斯坦福大学接受博士后训练。现为印第安纳大学伯明顿分校智能系统工程系研究员。研究方向集中在基于微流控、声学和人工智能的智能生物医学设备、传感器和系统的开发,以及用于大脑疾病和癌症的转化应用。
在这项最新研究中,研究团队提出了一种受血管网络启发的可扩散(vascular network-inspired diffusible,VID)支架,以模拟生理扩散物理特性,用于生成功能性类器官,并表征其药物反应。
具体而言,通过 3D 打印的网状管状通道网络构成的 VID 支架,在常用的培养板中成功培育出了人类中脑类器官(human midbrain organoid),而且几乎没有坏死和缺氧现象。
与传统类器官相比,该研究构建的类器官发育出更具生理相关性的特征和功能,包括中脑特异性身份、氧代谢、神经元成熟以及网络活动。此外,与存在显著扩散限制的传统类器官相比,这些经过工程改造的类器官还能更好地重现药理学反应,例如对药物暴露后的神经活动变化。
该研究的亮点:
3D 打印支架模拟血管网络的生理扩散物理特性;
工程化 3D 类器官培养物,减少坏死、缺氧和细胞应激;
增强了类器官的生理相关功能和药理学反应。
总的来说,该平台可能为类器官的开发和治疗创新提供新见解。
2023年12月12日,印第安纳大学伯明顿分校郭峰团队(蔡虹威为第一作者)在Nature子刊Nature Electronics上发表了题为:Brain organoid reservoir computing for artificial intelligence 的研究论文 【2】。
该研究开发了一种由电子硬件和大脑类器官(Brain organoid)组成的混合神经形态计算系统,可以执行如语音识别和非线性方程预测等人工智能(AI)任务。这一研究凸显出一种可能的方法,或可克服现有计算硬件的一些限制。
用于AI计算的无监督学习的大脑意识
论文链接:
1. https://www.cell.com/cell-stem-cell/abstract/S1934-5909(25)00049-9
2. https://www.nature.com/articles/s41928-023-01069-w