뇌 오가노이드
뇌 발달 및 신경 질환 이해를 위한 오가노이드 기술
뇌 오가노이드
뇌 오가노이드는 인간 유도 만능 줄기세포(hiPSC)에서 유래되는 3D 조직 모델입니다. 배양될 때, 줄기세포는 시간이 지남에 따라 성숙하여 전뇌(대뇌) 또는 중뇌와 같은 뇌 영역의 구조와 유사한 다양한 신경세포로 분화합니다.
뇌 오가노이드와 같은 복잡한 오가노이드 배양은 빠르게 발전하는 기술로 발달 신경 생물학 분야와 퇴행성 질환에 있어 큰 잠재력이 있습니다. 최근의 발전으로 피질 발달과 이와 관련된 질환의 연구를 허용하는 iPSC에서 뇌 오가노이드를 배양하는 것이 가능했습니다. 기능 유전체학 연구, 신약 개발, 약물 유도 독성 효과 연구를 위해 대뇌 오가노이드를 대규모로 사용하려면 추가 작업이 필요합니다.
iPSC 유래 대뇌 오가노이드 개발에 사용되는 일반적인 단계
대뇌 오가노이드는 Lancaster & Knoblich, 2014에서 채택한 프로토콜에 따라 성장시켰습니다. 이 방법에서, 대뇌 오가노이드는 자가 조직화 및 패턴화를 촉진하는 배양 배지에서 성장합니다.
- 0일차 – 배아체(EB) 형성 - iPSC 세포를 96Well Ultra-Low Attachment 플레이트에 Seeding했습니다.
- 2~5일차 – 배엽층 분화 - EB의 영양 및 Monitoring
- 5일차 – 신경 유도 - 신경 유도 배지를 함유한 24Well 플레이트로 이동
- 7일차 – 매트리젤 드롭렛으로 이동 - 신경외배엽 조직을 매트리젤 드롭렛으로 이동
- 8~10일차 – 신경상피 아체 확장 - 신경상피 아체의 증식물이 확장되고 유체로 채워진 내강을 포함
- 11일차 – 성숙 - 성장과 확장을 촉진하기 위해 조직을 회전식 생물반응기로 이동
iPSC 유래 대뇌 오가노이드를 생성하는 데 사용되는 주요 단계 사용된 프로토콜은 STEMCELL Technologies의 배지를 사용한 Lancaster et. al.에 기초합니다.
AI 기반 분석툴을 사용하여 3D 대뇌 오가노이드 개발 Monitoring
뇌 미세조직 개발은 AI 기반 분석툴인 IN Carta® 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 조직의 크기와 모양을 정의하기 위해 크기와 형태를 Monitoring할 수 있습니다. 선별된 마이크로조직은 세포 조직과 서로 다른 신경 표지자의 발현을 위한 다양한 발달 단계 동안 Confocal Imaging을 사용하여 분석되었습니다.
그림 2: 분할 기반 딥러닝을 사용한 Brightfield 이미지 분석 A) 신경 유도 단계를 진행하기 전에 EB 크기를 Monitoring했습니다. IN Carta 소프트웨어의 SINAP 도구를 사용한 이미지와 이에 상응하는 분할 마스크의 예시가 있습니다. B) 히스토그램이 EB 직경의 분포를 나타냅니다. 구간 크기 = 10μm C) 오가노이드의 성숙은 Brightfield Imaging을 사용하여 모니터링하고 IN Carta SINAP 도구를 사용하여 분석할 수 있습니다. 기준자 = 100μm
신경 활성을 측정하는 뇌 오가노이드의 칼슘 Imaging
기능적 활성을 감지하기 위해, 오가노이드에 칼슘에 민감한 염색시약을 로딩한 다음 ImageXpress® Confocal HT.ai High-Content Imaging 시스템으로 Ca2+ 진동을 기록하고 MetaXpress® High-Content Image 수집 및 분석 소프트웨어를 사용하여 운동 피크에 대해 분석했습니다 3D 대뇌 오가노이드와 함께 사용되는 AI 기반 분석과 결합된 High-Content Imaging은 약물 Screening과 독성 평가에 있어 유망한 도구인 것으로 나타났습니다.
그림 3. 13주차까지, 동조화된 칼슘 활성 A) 이미지는 오가노이드에 로딩된 칼슘 6의 광학적 절편을 보여줍니다. B) 상자로 표시된 영역의 칼슘 강도는 시간 경과에 따른 평균 강도로 표시됩니다. C) 시간 경과에 따라 표시된 (A)의 상자 표시 영역 확대도 화살표는 증가된 강도를 나타냅니다. 하단 이미지는 히트맵으로 칼슘 강도를 나타냅니다. 신경 네트워크가 있음을 시사하는 초기 스파이크에서 퍼지는 강도에 주목하세요.
주요 자산
iPSC 유래 3D 뇌 오가노이드 개발과 활성 분석 자동화 Monitoring
여기에서 우리는 반자동화된 배양, 대뇌 오가노이드 Monitoring를 비롯하여 Ca2+ 진동을 기록하는 방식으로 기능적 신경 활성을 시험하는 방법을 설명합니다. 인공지능(AI) 기반 분할을 사용한 Brightfield Imaging은 직경과 모양의 성장을 추적하여 개발 중인 오가노이드의 품질을 Monitoring하는 데 도움이 될 수 있습니다. 뇌 오가노이드의 신경 활성은 칼슘 활성으로 측정할 수 있습니다. Confocal Imaging은 신경 세포의 성숙도를 측정하기 위해 칼슘 활성을 보여줍니다. 또한, 이 세포 조직은 분별 염색을 사용한 Confocal Imaging으로 Monitoring할 수 있습니다.
오가노이드 연구에 관한 최신 자료
3D Assay의 복잡성은 연구 및 약물 Screening에서 오가노이드 모델의 광범위한 채택을 위한 장애물로 남아 있습니다. Imaging 및 분석을 위한 새로운 고급 도구와 Assay 자동화는 복잡한 생물학적 모델의 정보 품질, 처리량 및 정밀도를 높이는 데 매우 중요합니다. AI 기반 분석 도구와 페어링된 High-Throughput, High-Content Imaging과 분석이 오가노이드 연구의 정확도를 어떻게 개선할 수 있는지 알아보세요.