斯坦福大学的研究人员使用先进的显微镜和数学模型来发现一种控制扁虫脑中神经元生长的模式，如下所示。他们希望使用这种技术找到引导人体其他部位细胞生长的模式，从而为生物工程人工组织和器官铺平道路。
研究人员使用显微镜和数学方法发现了不断增长的神经元跟随以形成大脑的无形模式。这项技术有一天可以让生物工程师哄骗干细胞成长为可替代的身体部位。
生活充斥着各种模式。生物通常会在其生长过程中产生一系列重复的相似特征：想一想羽毛在鸟的翅膀上长度略有不同，或者在玫瑰的花瓣上越来越短。
事实证明，大脑没有什么不同。斯坦福大学的研究人员通过采用先进的显微镜和数学建模技术，发现了一种控制脑细胞或神经元生长的模式。类似的规则可以指导体内其他细胞的发育，并且了解它们对于成功地生物工程化人造组织和器官可能很重要。
他们的研究发表在2020年3月9日的《自然物理学》上，该研究基于这样一个事实：大脑包含许多不同类型的神经元，并且需要几种类型的神经元共同完成任何任务。研究人员希望发现无形的生长模式，使正确的神经元能够将自己安排在正确的位置，以构建大脑。
“具有互补功能的细胞如何自我排列以构建功能组织？”这项研究的共同作者，生物工程学助理教授王波说。“我们选择通过研究大脑来回答这个问题，因为通常认为大脑过于复杂以至于无法具有简单的构图规则。当我们发现实际上存在这样的规则时，我们感到惊讶。”
他们选择检查的大脑属于一个扁平虫，一种扁平的毫米长的扁平虫，每次截肢后可以重新长出一个新的头部。首先，王和他实验室的研究生玛格丽塔·哈里顿（Margarita Khariton）使用荧光染料标记了worm虫中不同类型的神经元。然后，他们使用高分辨率显微镜捕获整个大脑（发光的神经元及所有）的图像，并分析了模式，以查看它们是否可以从中提取指导其构造的数学规则。
他们发现，每个神经元都被大约十二个与其自身相似的邻居所包围，但是散布在其中的是其他种类的神经元。这种独特的排列方式意味着，没有一个神经元与双胞胎齐平，同时仍允许不同类型的互补神经元足够靠近，以共同完成任务。
研究人员发现，这种模式在一遍又一遍地在整个flat虫大脑中重复，形成了一个连续的神经网络。该研究的共同作者，化学工程助理教授简勤和博士后学者孔先开发了一种计算模型，表明该功能邻域的复杂网络源于神经元尽可能紧密地聚集在一起的趋势，而又不会过于接近其他相同类型的神经元。
尽管神经科学家有一天可能会采用这种方法来研究人脑中的神经元模式，但斯坦福大学的研究人员认为，该技术可能会更有用地应用于新兴的组织工程领域。
基本思路很简单：组织工程师希望诱导干细胞（所有细胞类型均来自这种干细胞）强大，通用，然后长成各种形成肝，肾或心脏的专门细胞。但是，如果科学家希望心脏跳动，就需要将这些正常细胞排列成正确的模式。
王说：“生物体如何成长为能够发挥有用功能的形式的问题使科学家着迷了几个世纪。”“在我们的技术时代，我们不仅限于了解细胞水平的这些增长模式，还可以找到为生物工程应用实施这些规则的方法。”
参考：玛格丽塔·哈里顿（Margarita Khariton），西安，秦建和王波，“原始大脑中的彩色神经元干扰”，2020年3月9日，自然物理学。DOI：
10.1038 / s41567-020-0809-9
