3D 프린팅으로 만든 뇌와 유사한 환경이 신경 세포 성장을 촉진한다

뇌의 핵심 세포인 뉴런은 신호를 교환하여 네트워크를 형성하고, 이를 통해 뇌가 놀라운 속도로 학습하고 적응할 수 있게 합니다. 네덜란드 델프트 공과대학(TU Delft)의 연구자들은 뉴런이 실제 뇌와 비슷하게 성장하는 3D 프린팅 '뇌와 유사한 환경'을 개발했습니다. 그들은 작은 나노 기둥을 사용하여 연성 신경 조직과 뇌 세포외 기질 섬유를 모방합니다. 이 모델은 뉴런이 네트워크를 형성하는 방법에 대한 새로운 통찰력을 제공하며, 이 과정이 알츠하이머병, 파킨슨병, 자폐 스펙트럼 장애와 같은 신경 질환에서 미래에 어떻게 변화할 수 있는지 이해하는 새로운 도구를 제공합니다.

신체의 많은 세포와 마찬가지로 뉴런은 주변의 경직성과 기하학적 구조에 반응합니다.

전통적인 페트리 접시는 평평하고 딱딱한 반면, 뇌의 부드럽고 섬유질인 세포외 기질 환경은 그렇지 않습니다.

이러한 환경의 기하학적, 기계적 특성을 모방하기 위해, Angelo Accardo 부교수 팀은 나노스케일 정밀도를 갖춘 3D 레이저 지원 인쇄 기술인 2광자 중합을 사용하여 나노필러 배열을 설계했습니다.

이 기둥들은 각각 인간의 머리카락보다 천 배나 얇고, 마치 표면에 작은 숲이 있는 것처럼 배열되어 있습니다.

연구진은 기둥의 폭과 높이, 즉 종횡비를 변화시켜, 세포가 마이크로 또는 나노 구조 배열 위를 기어다닐 때 느끼는 기계적 특성인 유효 전단 계수를 조절했습니다.

"이것은 나노필러의 재료 자체가 딱딱하더라도 뉴런이 부드럽고 뇌와 같은 환경에 있다고 '생각'하도록 속입니다. 뉴런이 기어가면서 구부러지는 동안 나노필러는 뇌 조직의 부드러움을 시뮬레이션할 뿐만 아니라 뉴런이 잡을 수 있는 3D 나노미터 구조를 제공합니다. 실제 뇌 조직의 세포외 기질 나노 섬유와 매우 유사합니다."라고 Accardo는 말합니다.

이는 신경 세포가 성장하고 서로 연결되는 방식에 영향을 미칩니다.

무작위적 성장에서 질서 있는 네트워크로

연구진은 이 모델을 테스트하기 위해 나노 기둥 위에 쥐의 뇌 조직이나 인간의 줄기 세포에서 유래한 세 가지 유형의 신경 세포를 성장시켰습니다.

기존의 평평한 페트리 접시와 2D 생체재료에서는 신경 세포가 무작위적인 방향으로 자랐습니다.

하지만 3D로 인쇄된 나노필러 배열에서는 세 가지 세포 유형 모두 더 체계적인 패턴으로 성장하여 특정 각도에서 네트워크를 형성했습니다.

Advanced Functional Materials에 게재되고 표지에 실린 이 연구에서는 신경 성장 원뿔에 대한 새로운 통찰력도 밝혀졌습니다.

Accardo: "이 손과 같은 구조는 성장하는 뉴런의 끝을 안내하여 새로운 연결을 찾습니다. 평평한 표면에서 성장 원뿔은 퍼져서 비교적 평평하게 유지됩니다. 하지만 나노필러 배열에서 성장 원뿔은 길고 손가락과 같은 돌기를 내보내 모든 방향으로 주변을 탐험합니다. 평평한 평면을 따라가는 것뿐만 아니라 3D 공간에서도 실제 뇌 환경에서 일어나는 일과 유사합니다." "또한 나노필러가 만든 환경이 뉴런의 성숙을 촉진하는 것으로 나타났습니다." 연구의 첫 번째 저자인 George Flamourakis가 강조합니다.

기둥 위에서 자란 신경 전구 세포는 평평한 표면에서 자란 세포보다 성숙한 신경 세포 표지자 수치가 더 높았습니다.

"이것은 시스템이 성장 방향에 영향을 미칠 뿐만 아니라 신경 성숙도 촉진한다는 것을 보여줍니다."

뇌질환을 연구하는 도구

그러나 부드러움이 그렇게 중요하다면, 왜 젤과 같은 부드러운 소재에 뉴런을 키우지 않을까요? "문제는 콜라겐이나 마트리젤과 같은 젤 매트릭스는 일반적으로 배치 간 변동성이 있고 합리적으로 설계된 기하학적 특징이 없다는 것입니다. 나노필러 어레이 모델은 두 가지 장점을 모두 제공합니다. 나노미터 특징이 있는 부드러운 환경처럼 작동하고 2광자 중합의 분해능 덕분에 매우 높은 재현성을 유지합니다."라고 Accardo는 설명합니다. 개발된 모델은 뉴런이 성장하고 연결되는 방식을 더 잘 복제함으로써 건강한 뇌 네트워크와 알츠하이머병, 파킨슨병 및 자폐 스펙트럼 장애와 같은 신경 장애와 관련된 뇌 네트워크 간의 차이점에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다.


출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/01/250130140810.htm

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