Disease Modeling
Every Cell has a Story to Tell.
Let’s Discover Yours
使用以下方法进行疾病建模 体外 细胞系统使研究人员能够在受控的实验环境中重现和研究神经系统疾病的机制。
在神经科学和干细胞生物学中，这通常涉及患者衍生或基因工程的神经元模型，这些模型在分子、细胞和网络层面捕捉疾病的关键方面。这些模型可以揭示兴奋性、突触传递和网络动力学的病理变化，这些变化通常与基因突变或环境损害有关。通过再现与疾病相关的功能和结构异常， 体外 系统为剖析疾病机制、识别生物标志物和评估候选疗法提供了强大的平台。这些模型与电生理学、成像和多组学方法相结合，为神经系统功能障碍的出现和进展提供了更深入的见解。
MaxWell Biosystems 的 HD-MEA 平台为以下用户带来了强大的功能 体外 通过实现对单个神经元和整个网络的病理活动进行详细、无标签的记录来进行疾病建模。凭借无与伦比的信号保真度和分辨率，研究人员可以检测细微的功能障碍，量化改变的表型，并监测疾病进展或治疗性救援效果。这使研究人员能够将细胞功能障碍与疾病机制联系起来，并建立 体外 用于在人体相关背景下测试治疗策略的试验。
通过高重复性获得可靠的疾病特征
疾病模型通常显示跨细胞系或突变的可变表型。跨井和时间点的可重复网络活动有助于将真实的病理特征与噪音或采样伪影区分开，从而可靠地洞悉与疾病相关的功能障碍。
揭示疾病驱动的轴突功能变化
许多神经系统疾病都涉及信号传输受损和连接中断。高分辨率轴突跟踪可以测量传导速度和轴突形态，帮助研究人员识别与疾病病理相关的功能连接缺陷和轴突生长变化。
在早期阶段检测出细微的功能障碍迹象
疾病表型可能表现为峰值、网络行为或兴奋性的细微变化。即使在出现明显的退化或结构变化之前，对低振幅和稀疏信号的敏感检测也能识别出早期功能障碍。
扩大您的疾病模型研究
测试多条患者衍生的线条或疾病状况需要高通量、一致的分析。我们的自动化就绪型HD-MEA平台可确保跨井和跨时间点的强大数据采集和处理，从而实现对表型和治疗反应的高效筛选。
Case studies
灵敏检测多巴胺能神经元模型中与疾病相关的网络表型
该研究使用MaxTwo多孔HD-MEA系统来表征iPSC衍生的具有16p11.2重复和缺失的多巴胺能神经元，以及与精神分裂症、自闭症谱系障碍和注意力缺陷多动障碍相关的遗传变异。纵向记录显示，与对照组和复制系相比，16p11.2 缺失培养物中明显的多动症和网络同步性增强。MaxWell Biosystems的平台为基因型特异性网络表型提供了灵敏且高度可重复的检测，从而能够可靠地识别与疾病相关的功能随时间推移而发生的变化。在 Sundberg 等人中阅读更多内容。， 纳特。通信。，2021。
人类 iPSC 衍生的多巴胺能神经元中的疾病特异性网络活动
顶部:（a）实验时间表和（b，c）对28天内用于控制、16p11.2复制和16p11.2删除神经元网络的主动和同步传感器频率（Hz）进行纵向分析。
中间: (d) 代表性活动扫描测定活动图，可视化每种疾病在第 28 天的总体神经元活动。
底部: (e) 同步的传感器地图，突出显示控制、复制和删除文化中的网络同步模式。
数据改编自桑德伯格等人，《自然通讯》，2021年。
轴突形态学和网络活动揭示了亨廷顿氏病的表型
这项研究利用MaxTwo多孔HD-MEA平台的高空间分辨率在单细胞和网络层面分析了野生型和亨廷顿氏病（HD）模型bit.bio ioGlutaMetergic神经元。这些平台的灵敏轴突追踪分析可以检测出传导速度和轴突总长度的明显降低，与疾病相关的明显降低。全面的网络分析进一步显示，亨廷顿舞蹈症培养物活性减退，突发频率降低，这表明对与神经退行性疾病相关的功能表型进行了可靠且可重复的鉴定。
bit.bio ioglutaMergic HTT 50CAG/WT 亨廷顿氏病神经元模型中的轴突和网络特征
上衣： 射速分布图和网络活动追踪显示，与野生型（WT）的DIV 38相比，亨廷顿氏病模型神经元（HD）的神经活动和爆发频率有所降低。
底部： 动作电位振幅图和定量分析显示，在 DIV 32 时，与 WT 相比，HD 神经元的传导速度、总轴突长度、射速和振幅明显下降。
数据改编自与bit.bio和查尔斯·里弗实验室合作编写的《应用手册》。
额膜痴呆模型中网络多动的可重复检测
该研究使用MaxTwo 24孔HD-MEA系统来表征富士胶片细胞动力学的iCell兴奋诱导神经元和模拟额叶痴呆（FTD）的iCell星形胶质2.0共培养中的网络动力学。纵向记录显示，与对照组相比，FTD疾病系中存在多动和无组织网络活动的显著特征。该平台支持对多个网络参数进行灵敏、可重复的量化，为神经退行性研究提供了可靠的疾病相关功能表型的鉴定。
额睑痴呆神经元模型中一致的网络表型
上衣： DIV 18、32 和 46 处具有代表性的栅格和网络活动图说明了 FTD（以progranulin (GRN) 基因中的杂合敲除突变为特征）和对照（AHN）培养物之间活性和爆发结构的可重复差异。
底部： 对爆发频率、爆发间隔、峰值射速和爆发持续时间的纵向量化显示，FTD 线在油井和时间上的激发性持续增强，网络动态变化也随之改变。
数据改编自与富士胶片蜂窝动力公司合作编写的应用说明。
Selected Resources
Relevant
Applications
Relevant Biological Models
Dr. Danny McSweeney
“我们的团队正在使用MaxOne HD-MEA系统在遗传背景下探测人类诱导皮质兴奋神经元的神经元网络同步性。野生型和Cask-knockout基因型之间爆发模式的变化表现为神经元爆发频率、每次爆发的平均峰值和平均间隔的严重缺陷。为了调查这些变化，MaxOne HD-MEA 系统为我们提供了一个简单、直观且用户友好的系统。”
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Dr. Maria Sundberg
“为了确定导致这些神经元中疾病表型的分子通路，我们在MaxWell Biosystems HD-MEA、基因表达、RNA测序谱以及使用免疫细胞化学分析的突触标记表达谱上研究了它们的网络功能。多井平台允许我们同时记录多个油井/条件下的数据。这在比较对照组和患者细胞群之间的网络功能时很有用。”
