脳オルガノイド - MaxWell Biosystems

脳オルガノイドの研究

脳オルガノイドは人工的に成長された人間の胚脳に似ている3D凝集体です。通常は人工多能性幹細胞（ヒトiPS細胞）から生成されます。
マルチウェル高解像度微小電極アレイ（MEA）システムであるMaxTwoは、脳オルガノイドの長期間のラベルフリー分析に最適です。MaxTwoの高解像のラージセンサーアレイは生物学的なサンプルの広範囲を通して全ての活動細胞を記録することが可能です。

異なったスケールで読み出し:

ネットワークレベル(集団のスパイク時間, バースト)
細胞レベル(それぞれのスパイク時間、波長)
細胞下レベル(空間的に分解された波形)

ウェビナー

脳オルガノイドの高解像度機能的イメージングを紹介したオルガノイドウェビナーをご覧ください

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このようなことができます

オルガノイドから高品質な活動を捕捉

MaxTwoは、高時空間解像度で神経細胞活動とオルガノイドのラベルフリー電気イメージングの記録を可能にします。

アレイ上のすべての活性細胞を「確認」し、各セルのアクティビティを特定します
発達している神経細胞や軸索活動電位などの細胞区画からの小さなスパイクを検出します
完全なオルガノイドを分析し、ネットワーク活動の開始と伝播を決定します。

3つのヒトiPS細胞由来オルガノイド（DIV 60）の顕微鏡画像に発火率と振幅活動マップを重ね合わせた画像¹

オルガノイドにおけるネットワークバーストの薬理学的操作

ヒトiPS細胞由来の皮質オルガノイド（DIV 60）のネットワークバースト活動は、N-メチル-D-アスパラギン酸（NMDA）とNMDA非競合的拮抗薬（MK801）を使用して調節されました。 NMDAはネットワークアクティビティを減少させましたが、スパイク平均発火率とスパイク平均振幅を増加させました。 MK801はネットワークバースト活動とスパイク平均発火率の両方を低下させましたが、スパイク平均振幅には影響しませんでした。¹

異なる脳領域をモデル化するオルガノイドの機能的特性

高解像度により、分析されたすべての活動領域を正確に識別して分離できます。モデル化された領域の漸進的な複雑さは、記録されたネットワークアクティビティの同期の増大と相関しています。²

ヒトiPS細胞由来の融合（背側+腹側）脳オルガノイド（DIV 56）の活動マップとスパイク振幅と発火率の分布

異なるオルガノイドのネットワーク活動

小脳成熟時のセロトニン曝露の影響

小脳機能障害は、プルキンエ細胞の顕著な喪失を伴うことが多い（Taroni and DiDonato、2004）。セロトニン（5-ヒドロキシトリプトアミン、5-HT）は、プルキンエ細胞が形態学的に成熟の制御下で報告されています（Kondohら、2004; Oostland and van Hooft、2013）。小脳オルガノイドの成熟プロトコル中の5-HT治療は、形態学的および生理学的にプルキンエ細胞の成熟のより高い効率につながると仮定されています。処置されたオルガノイドは、シナプス成熟の指標である同期バースト活動を示します。²

5-HT処理されたヒトiPS細胞由来の小脳オルガノイド（DIV56)の
活動マップとスパイク振幅と発火率の分布

小脳オルガノイドのネットワーク活動における5-HT処理の効果

オルガノイドの単一細胞追跡

100μmまでの神経細胞（Freyら、2009; Obienら、2019）は、脳のオルガノイドで正確に検出および分離できます。電気的フットプリントと単一細胞スパイクパターンを抽出して、信号の伝播と細胞の活性化ダイナミクスを分析できます。¹

識別された3つの神経細胞の異なる活性化パターンを表すトレース（左）。オルガノイドの1つの領域から識別された3つの神経細胞;円は、それぞれの神経細胞の電気的フットプリントを得るために使用される電極を示します（右）。

３つの識別された神経細胞の電気的フットプリント

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¹ Data obtained in collaboration with Hopstem Bioengineering Co., Ltd., Hangzhou, Zhejiang, China. Organoid image on the first page, top right is courtesy of Dr. Anxin Wang.
² Data obtained in collaboration with the Stem Cell Engineering Research Group (SCERG) at iBB – Institute for Biosciences and Bioengineering of Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Portugal. Special thanks to Ana Rita Gomes, MsC, for carrying out the experiments.

References
A. Wang, et al., “Comparison of Electrophysiological Tools of Brain Organoids derived from Human Induced Pluripotent Stem Cells,” ISSCR 2020 Virtual, June 23-27, 2020.
F. Taroni & S. DiDonato, “Pathways to motor incoordination: the inherited ataxia,” Nature Reviews Neuroscience, 5(8), 641-655, 2004.
M. Kondoh, et al., “Kondoh, Mayumi, Takashi Shiga, and Nobuo Okado. “Regulation of dendrite formation of Purkinje cells by serotonin through serotonin1A and serotonin2A receptors in culture,” Neuroscience research, 48(1), 101-109, 2004.
M. Obien, et al., “Accurate signal-source localization in brain slices by means of high-density microelectrode arrays,” Scientific Reports, 9(1), 1-10, 2019.
M. Oostland & J. A. Van Hooft, “The role of serotonin in cerebellar development,” Neuroscience, 248, 201-212, 2013.
T. P. Silva, et al., “Maturation of Human Pluripotent Stem Cell-Derived Cerebellar Neurons in the Absense of Co-Culture,” Front. Bioeng. Biotechnol., 8, 70, 2020.
U. Frey, et al., “Depth recording capabilities of planar high-density microelectrode arrays,” 4th Intl. IEEE/EMBS Conf. on Neural Engineering, 207-210, 2009.