石墨烯技术助力脑类器官发展，揭示神经退行性疾病新视角

加州大学圣地亚哥分校桑福德干细胞研究所的研究人员开发了一种新方法，利用石墨烯（一种厚度仅为一个原子的碳层）来刺激和成熟人类脑类器官。

该研究发表在 自然通讯 上，介绍了石墨烯介导的光刺激（GraMOS），这是一种安全、非基因、具有生物相容性且无损伤的方式，能够在数天到数周内影响神经活动。这种方法加速了脑类器官的发展——这对于模拟与年龄相关的疾病，比如阿尔茨海默病尤为重要——甚至允许它们实时控制机器人设备。

“这对脑研究来说是颠覆游戏规则，”通讯作者、儿科教授阿利森·穆特里博士，现任加州大学圣地亚哥分校桑福德干细胞研究所综合空间干细胞轨道研究中心主任说。

“我们现在可以加速脑类器官的成熟，而不改变它们的基因代码，为疾病研究、脑机接口以及其他将活脑细胞与技术结合的系统开辟了新天地。”

在培养皿中更智能地促进大脑生长

脑类器官——三维的、源自干细胞的人脑模型——在研究神经疾病方面非常有价值，但它们通常成熟缓慢，这限制了它们在研究那些需要几十年才能发展的疾病时的实用性。直到现在，刺激方法要么需要基因改造（光遗传学），要么需要直接电流，这可能会损害脆弱的神经元。

GraMOS利用石墨烯独特的光电特性，将光转化为温和的电信号，促进神经元之间的连接和交流。这种刺激模拟了真实大脑所接收到的环境信息，推动了神经元的发展，而不需要侵入性技术。

“使用石墨烯和光，我们能够促使神经元更快地形成连接并成熟，而不需要传统的光遗传工具，”NeurANO Bioscience的共同通讯作者、首席执行官及GraMOS技术发明人Elena Molokanova博士说。“这就像给它们一个温和的推动，让它们更快成长——这对在培养皿中研究与年龄相关的疾病非常重要。”

主要研究发现包括：

• 更快的开发：定期使用GraMOS帮助脑类器官形成更强的连接，更有组织的网络，以及神经元之间更先进的通信——即使是来自阿尔茨海默病患者的模型。
• 安全且生物相容性好：在长时间内对神经元和类器官结构没有造成伤害。
• 增强疾病建模能力：早期阿尔茨海默病类器官在刺激下显示出网络连接和兴奋性方面的功能差异。
• 机器人集成应用：石墨烯刺激的类器官与一个简单的机器人通过闭环反馈系统相连，使其能够对视觉线索做出反应。

从实验室到阿尔茨海默病研究及更远

因为刺激加速了神经的成熟，研究人员可以更早地研究疾病进展，并在更符合生理的背景下进行。这可能改善药物测试的时间安排，并提供新的见解，帮助我们了解阿尔茨海默病等疾病如何改变大脑电路。

“我们的技术填补了类器官研究中的一个重要空白，”纳米工具生物科学公司的共同高级作者兼首席执行官亚历克斯·萨夫琴科（Alex Savchenko）博士说。“这将改变基础神经科学和转化研究的方向。”

大脑与机器的结合

与石墨烯相连的脑类器官能够对环境做出反应，并可以根据光的变化改变其神经网络。这种获得的神经可塑性在未来的人工智能（AI）应用中，相比计算机芯片具有巨大的优势，通过提升AI系统解决复杂和不可预见问题的能力，并在关键应用中提供更好的容错性和可靠性。

在一个引人注目的概念验证实验中，团队将与石墨烯接口的脑类器官连接到一个配备传感器的机器人系统。当机器人检测到障碍物时，它会发送信号来刺激类器官，随后生成一个神经模式，触发机器人改变方向——整个循环在50毫秒内完成。

尽管距离意识机器仍然很远，但这种整合暗示了未来神经生物混合系统的前景，在这些系统中，活的神经组织和机器人协同工作，以实现先进的假肢、自适应接口，甚至新的计算形式。

控制和加速大脑类器官发展的能力，为测试神经退行性和发育性脑障碍疗法提供了强有力的模型，在这些障碍中，受损的连接会干扰大脑处理和响应信息的能力。

除了疾病研究，这种方法也可以应用于组织工程，提供一种非侵入性、精确的方式来刺激其他类型的实验室培养组织。通过将活的神经网络与机器连接，研究人员可能会发现大脑的适应性和学习能力如何提升计算机和机器人的性能——这可能在未来的人工智能应用中大有可为。

“这只是个开始，”穆特里说。“石墨烯的多功能性和脑类器官生物学的结合，可能会重新定义神经科学的许多可能性，从理解大脑到创造全新的技术模式。”