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Jun 15, 2023

Vergleich von fraktalen und Gitterelektroden zur Untersuchung der Auswirkungen räumlicher Beschränkung auf das dissoziierte neuronale und gliale Verhalten der Netzhaut

Wissenschaftliche Berichte Band 12,

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 17513 (2022) Diesen Artikel zitieren

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Das Verständnis der Auswirkungen der Geometrie und Materialzusammensetzung von Elektroden auf das Überleben und Verhalten von Netzhautzellen ist sowohl für grundlegende Zellstudien als auch für Neuromodulationsanwendungen von Bedeutung. Wir untersuchen, wie dissoziierte Netzhautzellen von C57BL/6J-Mäusen mit Elektroden interagieren, die aus vertikal ausgerichteten Kohlenstoffnanoröhren bestehen, die auf Siliziumdioxidsubstraten gewachsen sind. Wir vergleichen Elektroden mit unterschiedlichem Grad an räumlicher Beschränkung, insbesondere fraktale und Gitterelektroden mit verbundenen bzw. getrennten Lücken zwischen den Elektroden. Für beide Elektroden stellen wir fest, dass sich Neuronenprozesse vorwiegend auf der Elektrode und nicht auf den Spaltflächen ansammeln und dass dieses Verhalten bei den Gitterelektroden am stärksten ist. Der „geschlossene“ Charakter der Gitterelektrodenspalte verhindert jedoch, dass Gliazellen die Spaltoberflächen bedecken. Es wird erwartet, dass dieser Mangel an Glia-Abdeckung für die Gitter langfristig schädliche Auswirkungen auf das neuronale Überleben und die elektrische Aktivität hat. Im Gegensatz dazu fördern die miteinander verbundenen Lücken innerhalb der fraktalen Elektroden die Glia-Abdeckung. Wir beschreiben die unterschiedlichen Zellreaktionen auf die beiden Elektroden und gehen davon aus, dass es eine optimale Geometrie gibt, die die positive Reaktion von Neuronen und Glia bei der Interaktion mit Elektroden maximiert.

Es besteht ein wachsendes Interesse daran, ein grundlegendes Verständnis künstlicher Geräte zu erlangen, die für die Interaktion mit Zellen des menschlichen Nervensystems konzipiert sind. Wenn diese Geräte in den Körper implantiert werden, haben sie potenziell wichtige Anwendungen für die Diagnose und Behandlung vieler neurodegenerativer Erkrankungen, wobei Retinitis pigmentosa und altersbedingte Makuladegeneration als häufige Beispiele für das visuelle System dienen1,2,3,4,5,6, 7. Bei Geräten mit Elektroden, die Neuronen stimulieren, muss das Elektrodendesign auch Interaktionen mit Glia berücksichtigen. Obwohl Neuronen und Glia etwa zur gleichen Zeit entdeckt wurden, kam die Erforschung letzterer langsamer in Schwung8, obwohl sie im Zentralnervensystem weit verbreitet sind9 und eine zentrale Rolle bei der Steuerung der Struktur und Funktionalität neuronaler Netzwerke spielen10. Neben der Verbesserung der Leistung medizinischer Geräte kann die Erforschung der Unterschiede zwischen den Reaktionen dieser beiden Zelltypen auf Elektroden dazu genutzt werden, das grundlegende Verhalten von Netzhautzellen und den Grad, in dem ihr Verhalten kontrolliert werden kann, zu untersuchen.

Strategien zur Kontrolle des Vorhandenseins von Glia sollten deren positive und negative Auswirkungen ausgleichen. Entzündungs- und andere Glia-Reaktionen können durch das Einsetzen von Implantaten und deren Mikrobewegungen gegen das Nervengewebe11,12,13,14,15 sowie durch Fehlanpassungen ihrer mechanischen Eigenschaften (z. B. Steifigkeit) mit dem Gewebe16,17 ausgelöst werden . Durch diese Effekte können Glia-„Narben“ entstehen, die die Elektrode von den Zielneuronen trennen und ihre Stimulationskraft beeinträchtigen. Andererseits werden Techniken, die auf die vollständige Eliminierung von Glia abzielen, langfristig negative Auswirkungen auf das neuronale Überleben, die Gesundheit und die elektrische Aktivität haben18. Dies liegt daran, dass Gliazellen als lebenserhaltendes System von Neuronen dienen, natürliche physische Signale für ihre Migration liefern19,20,21 und dabei helfen, ihre Funktion22 zu regulieren, ihre Gesundheit zu erhalten23 und ihre synaptische Wirksamkeit zu verbessern24.

Strategien zur Kontrolle glialer Reaktionen können gleichzeitig implementiert werden, um das am wenigsten invasive Implantat zu schaffen. Dazu gehören die Verringerung der Implantatgröße25, die Reduzierung mechanischer Fehlpaarungen17, die Verbesserung der Oberflächenporosität26,27 und die Abdeckung des Implantats mit einer biomimetischen oder bioaktiven Beschichtung, um es möglicherweise vor der Fremdkörperreaktion zu schützen13. Modifikationen der physikalischen Struktur der Oberfläche, beispielsweise durch Einführung von Nanorauheit oder Mikrokontaktdruck mittels Lithographie, wurden auch zur Steuerung der Zellanhaftung und -führung28,29,30 für viele Zwecke eingesetzt, einschließlich der Reduzierung gliotischer Reaktionen31.

Eine Vielzahl von nano-/mikrostrukturierten Strukturen wurden auf ihre Wechselwirkungen mit Gliazellen und neuronalen Zellen untersucht27,29,31,32,33,34,35,36. Das neuronale Wachstum wird durch weiche, strukturierte Oberflächen37,38,39,40 durch ihre große Ähnlichkeit mit der Struktur der extrazellulären Matrix (ECM)41,42 gefördert. Im Gegensatz dazu wird die Glia-Bedeckung aufgrund von Zellwachstum und -teilung auf strukturierten und weicheren Substraten aufgrund der geschwächten Oberflächeninteraktionen gedämpft17,32,43,44,45,46,47. In Übereinstimmung mit diesen Ergebnissen zeigte ein Experiment mit einer Kokultur von Zellen, dass sich Neuronen auf Reihen von Nanodrähten ansammeln, während sich Glia in den flachen Regionen dazwischen ansammeln31. Trotz all dieser Bemühungen sind die Mechanismen, die die Interaktionen verschiedener Zelltypen mit verschiedenen Oberflächen steuern, noch nicht vollständig verstanden.

Unsere Studie konzentriert sich auf die Bedeutung der Elektrodengeometrie in Kombination mit den Eigenschaften des Elektrodenmaterials für die Steuerung der Glia-Reaktion und des damit verbundenen neuronalen Verhaltens. Basierend auf unseren vorherigen Tests mit Netzhautneuronen und Glia48 verwenden wir reine Kohlenstoffnanoröhren als leitendes Material der Elektrode. Darüber hinaus haben frühere Studien ihre Fähigkeit hervorgehoben, die Bildung von Glia-Narbengewebe zu verringern49 und ihre Fähigkeit gezeigt, Neuronen wirksam zu stimulieren50,51,52 und die Signalübertragung zu steigern53,54,55,56.

Indem wir vertikal ausgerichtete Kohlenstoffnanoröhren (VACNTs) auf einem Siliziumdioxidsubstrat (SiO2) wachsen lassen, erzeugen wir seitlich strukturierte Bereiche mit strukturierten Elektroden (VACNTs) und glatten Lücken (SiO2). Basierend auf den oben genannten Studien zu Zellreaktionen auf unterschiedliche Texturen sind die VACNT-Regionen so konzipiert, dass sie vorwiegend Neuronen ansammeln, während die glatten SiO2-Regionen Glia ansammeln. Durch dieses Design dienen die VACNT-Regionen als Gerüst für die Neuronen, die normalerweise von den Gliazellen in der Netzhaut bereitgestellt werden. Durch die Ansammlung in den Lücken dieses Gerüsts sind die Gliazellen nah genug dran, um den Neuronen auf den Elektroden trophische und metabolische Unterstützung zu bieten, ohne die für eine maximale Stimulation notwendigen Neuron-Elektroden-Interaktionen physisch zu blockieren. Die etwa 25 µm hohen VACNT-Elektroden fungieren als Barrieren für die Glia und bieten daher die Möglichkeit, die Glia-Bedeckung über die SiO2-Oberfläche zu leiten. Unsere Studie untersucht die Auswirkungen des Einschlusses auf das Zellverhalten, indem wir ein „geschlossenes“ System betrachten, in dem die VACNT-Elektroden eine Reihe von Lücken bilden, die durch die einschränkenden Wände voneinander getrennt sind, und ein „offenes“ System, in dem sich die Elektroden befinden umgeben von zusammenhängenden Lücken.

Anstatt eine umfassende Studie verschiedener „geschlossener“ und „offener“ Designs durchzuführen, konzentrieren wir uns hier auf zwei Beispiele, die für Elektrodenanwendungen geeignet sind, und zeigen einige grundlegende Zellverhaltensweisen, die für die Information zukünftiger Elektrodendesigns nützlich sind. Mit diesem Ziel dienen Gitter- und Fraktalelektroden als ansprechende Beispiele für diese beiden Designs. Beide wurden zuvor für Elektroden in Betracht gezogen, die mit Neuronen und/oder Gliazellen interagieren57,58,59,60,61,62,63,64,65. Für jede Geometrie bilden die VACNTs kontinuierliche Netzwerke, die die Elektrodenvorspannung erleichtern (Ergänzende Informationen). Darüber hinaus wird vorhergesagt, dass die durch ihre Geometrien erzeugten großen elektrischen Kapazitäten die Neuronenstimulation verstärken57 und beide ermöglichen die Übertragung von Licht durch ihre Lücken. Diese Eigenschaften sind jedoch nur dann von Vorteil, wenn sie mit günstigen Zellreaktionen einhergehen. Unsere Untersuchung von Gittern baut auf einer bahnbrechenden Untersuchung aus dem Jahr 1978 auf, die zeigte, dass aus einer menschlichen Gehirnbiopsie erzeugte Gliazellen in den Kammern eines metallischen Gittermusters eingeschlossen sein könnten65. Dieses „geschlossene“ System verfügte über eine Reihe getrennter Kammern mit einer Breite von ca. 100 µm. Hier fertigen wir Kammern ähnlicher Größe mit einer Breite von 60 µm, die groß genug sind, um mehrere Gliazellkörper und -prozesse aufzunehmen. Während die ursprüngliche Studie jedoch nur eine Kultur aus Gliazellen umfasste, verwenden wir eine Co-Kultur, um die Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen Gliazellen und Neuronen zu ermöglichen. Die Breite der VACNT-Elektrode beträgt WCNT = 20 µm. Diese Breite ermöglicht es den Somas mehrerer Neuronen, sich an den VACNT-Oberflächen anzuheften und ihre Fortsätze aus den Somas über die Elektrodenoberfläche herauszuwachsen.

Im Hinblick auf unsere Wahl des „offenen“ Systems sind fraktale Zweige in der Natur weit verbreitet66,67,68. Neben Pflanzen, Bäumen69 und Flüssen70 weisen auch Bronchial-71, Herz-Kreislauf-69 und neuronale Netze72 fraktale Zweige auf. Ihre Zweige breiten sich im Raum aus und erzeugen zwei eingebettete fraktale Muster – die Zweige und die Lücken, die sich zwischen ihnen bilden – und ihre strukturelle Beziehung kann zu einer verbesserten Funktionalität führen. Insbesondere die mehrstufigen Lücken bilden ein vernetztes System, das effizient mit den durchdringenden Zweigen interagiert. Während dieses Gap-Ast-Wechselspiel beispielsweise die Belichtung von Bäumen73 und den Sauerstofftransfer für Bronchialbäume74 erleichtert, untersuchte eine kürzlich von den Autoren durchgeführte Studie Glia-Neuron-Wechselwirkungen mit fraktalen Elektroden, die aus VACNTs hergestellt wurden59. Unsere Elektroden verfügen über eine „H-Baum“-Geometrie, die sich in mehreren Maßstäben wiederholt (Abb. 1). Um einen Vergleich mit den Gittern zu erleichtern, wurde die VACNT-Elektrodenbreite mit 20 µm gewählt und die kleinste Spaltbreite (siehe Zusatzinformationen) von 60 µm entspricht der Kammerbreite der Gitterelektroden. Diese Größe ermöglicht es den Gliazellen, sich mit den immer größeren Lücken innerhalb der fraktalen Elektrode zu verbinden, die als eine Reihe miteinander verbundener Kammern betrachtet werden können.

Die Lithographiemaske entwirft und rasterelektronenmikroskopische (REM) Bilder des Gitters und der fraktalen Elektroden. (a,b) Binäre Masken der Gitter- bzw. fraktalen Elektroden. (c,d) die Vergrößerung der roten Kästchen in (a) und (b), die einige der geometrischen Parameter der beiden Elektroden zeigt (Definitionen siehe Abschnitt „Materialien und Methoden“ und Ergänzende Informationen). (e,f) SEM-Bilder von VACNTs in einem Bereich, der den roten Kästchen in (a) und (b) für die Gitter- bzw. fraktalen Elektroden entspricht. Die Maskengrößen in (a) und (b) sind maßstabsgetreu (relative Größen siehe Tabelle 1). Die Maßstabsbalken in (e) und (f) betragen 50 bzw. 200 µm.

Wir erwägen In-vitro-Experimente unter Verwendung einer Co-Kultur dissoziierter Netzhautneuronen und Gliazellen der Maus, da diese eine kontrollierte Umgebung bietet, in der Fluoreszenzmikroskopie zur Untersuchung des Zellverhaltens und der Zell-Elektroden-Wechselwirkungen verwendet werden kann, während sie sich über 17 Tage in vitro (DIV) entwickeln. . Anhand qualitativer und quantitativer Beobachtungen stellen wir fest, dass die Gitterelektroden die Gliazellen in den getrennten Kammern einfangen und so verhindern, dass sie die glatten SiO2-Regionen bedecken. Im Gegensatz dazu bieten die fraktalen Elektroden den Gliazellen die Möglichkeit, sich zu teilen und zu wachsen und so nach und nach immer größere verbundene SiO2-Regionen abzudecken. Während beide Elektroden die Adhäsion, das Wachstum und das Überleben der Neuronen unterstützen, stellen wir fest, dass die Gitterelektroden im Vergleich zu den fraktalen Elektroden die größte Neuronenprozessdichte sowohl auf der VACNT- als auch auf der SiO2-Oberfläche fördern. Ihre „geschlossene“ Geometrie erhöht die Nähe der Neuronen zu den Grenzflächen zwischen den beiden Oberflächen. Diese Kanten dienen als Ankerpunkte für Neuronensomas und fördern das Wachstum ihrer Fortsätze und die Verbindung mit anderen Neuronen. Wir werden die Konsequenzen dieses Zusammenspiels der beiden Zelltypen für die Zellgesundheit und -stimulation diskutieren.

Wir haben H-Baum-Geometrien erstellt, die auf der Anzahl der sich wiederholenden Ebenen von m = 5 und einer fraktalen Dimension von D = 2 basieren, die die Schrumpfungsrate zwischen diesen Ebenen festlegt (siehe Ergänzende Informationen für eine detailliertere Erklärung von m, D und). verwandten geometrischen Parametern, die in diesem Abschnitt besprochen werden)59. In Verbindung mit WCNT = 20 µm und WSi-min = 60 µm erzeugen diese Parameter einen maximalen Elektrodenabstand von WSi-max = 3,22 × 103 µm und eine Gesamtelektrodenbreite von W = 6,26 × 103 µm (Tabelle 1, ergänzende Abbildung). . S1). Die WCNT für die Gitter wurde gleich den Fraktalen festgelegt und ihre Gesamtelektrodenbreite wurde auf W = 3,51 × 103 µm (entsprechend 43 Kammern pro Reihe) festgelegt, um ungefähr die gleiche Gesamtkantenlänge E und ungefähr die gleiche Abdeckungsfläche bereitzustellen , ACNT, als fraktale Elektrode. E wurde standardisiert, da es die Interaktionsgrenze zwischen den neuronenreichen Elektroden und den gliareichen Lücken darstellt. ACNT wurde ebenfalls standardisiert, um ähnliche Mengen an VACNT-Material sowie ähnliche Querschnittsflächen für beide Elektroden während der ersten Interaktionen mit den Zellen sicherzustellen. Wir stellen fest, dass es aufgrund der beiden Elektroden, die zu grundlegend unterschiedlichen Geometrien gehören (mehrskalige Fraktale im Vergleich zu einskaligen „euklidischen“ Gittern), nicht möglich ist, alle ihre Parameter zu kontrollieren – folglich unterscheiden sich die beiden Elektroden in ihrer Begrenzung Flächen, Abounding, und SiO2-Oberflächen, ASi. Wir stellen außerdem fest, dass alle fraktalen geometrischen Parameter als Funktion von D, m, W und WCNT berechnet wurden und daher voneinander abhängig sind. Tabelle 1 fasst die verschiedenen Parameter der beiden Elektrodendesigns zusammen.

Mikrofabrikations- und Lithographietechniken wurden verwendet, um die VACNT-Fraktal- und Gitterelektroden nach Verfahren zu synthetisieren, die an anderer Stelle ausführlich beschrieben wurden48. Kurz gesagt wurden 2-Zoll-Siliziumwafer mit einer 300 nm starken thermischen Oxidschicht (SiO2) mithilfe von Photolithographietechniken gereinigt und strukturiert. Der gesamte Wafer enthielt 10 einzelne Gitter- und 8 einzelne fraktale Elektroden. Nach der Entwicklung des Fotolacks wurde eine 2–5 nm dicke Aluminium-Klebeschicht (Al) thermisch abgeschieden, gefolgt von einer Elektronenstrahlabscheidung einer 3–5 nm dicken Eisen-(Fe)-Katalysatorschicht. Nach 30-sekündigem Einweichen in Aceton und gleichzeitiger Beschallung zum Ablösen der Fotolackschicht wurde der Wafer dann in einzelne Proben geschnitten, wobei jede Probe über eine Elektrode verfügte. Nicht alle hergestellten Proben wurden in den Experimenten mit dissoziierten Zellkulturen verwendet. Einige Proben wurden aufgrund sichtbarer Mängel ausgeschieden oder zur weiteren SEM-Charakterisierung aufbewahrt. Techniken der chemischen Gasphasenabscheidung (CVD) wurden verwendet, um VACNTs auf den Katalysatormustern in einem 2-Zoll-Quarzrohr zu synthetisieren. Während der 3-minütigen Wachstumszeit bei 650 °C wurde eine 2:1-Mischung aus Ethylen (C2H4):Wasserstoff (H2) (200 bzw. 100 SCCM) zusammen mit einem Argon (Ar)-Strom von 600 SCCM aufrechterhalten. Diese Technik führte zu strukturierten Elektroden, die aus verschlungenen „Wäldern“ von VACNTs bestanden (Abb. 1, ergänzende Abb. S2). Die Elektroden wurden dann in Schalen für integrierte Schaltkreise in einem Exsikkatorschrank gelagert. Die Oberseite und Seitenwände der VACNTs, ihre Höhen und der allgemeine Zustand wurden mit einem ZEISS-Ultra-55-Rasterelektronenmikroskop untersucht. Es wurden keine visuellen Unterschiede zwischen den Proben der beiden Elektrodendesigns und Herstellungsläufe beobachtet. Die VACNT-Höhen lagen im Bereich von 16–36 µm. Während der Kultur wurden die Proben in Kulturplatten mit 4 Vertiefungen (Sarstedt, Newton, NC) gegeben, mit einer Probe pro Vertiefung.

Wildtyp-C57BL/6J-Mäuse wurden in Tierschutzeinrichtungen der University of Oregon (UO) gehalten und hatten rund um die Uhr Zugang zu Frischwasser und Nahrungsmitteln. Handhabungs- und Kulturverfahren mit den Mäusen wurden gemäß Protokollen durchgeführt, die vom Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) der UO gemäß Protokoll 16-04 genehmigt wurden, in Übereinstimmung mit den ARRIVE-Richtlinien und den National Institutes of Health-Richtlinien für die Pflege und Verwendung von Versuchstieren Tiere. Dissoziierte Netzhautzellkulturen wurden unter Verwendung an anderer Stelle beschriebener Protokolle31,48,75 eingesetzt. Kurz gesagt, Mäuse am 4. postnatalen Tag (PN4) wurden durch Enthauptung eingeschläfert und ihre Netzhäute schnell präpariert und in Dulbecco's Modified Eagle Medium (DMEM – ThermoFisher Scientific, Waltham, MA) gehalten, das viel Glucose, Natriumpyruvat, L-Glutamin und Phenolrot enthielt . Für jedes Kulturexperiment wurden vier Netzhäute in eine Enzymlösung überführt, die DMEM, Papain (Worthington Biochemical Corporation, Lakewood, NJ) und L-Cystein (Sigma-Aldrich, St. Louis, MO) enthielt. Die verdauten Netzhäute wurden sorgfältig mit DMEM gespült und auf neues DMEM übertragen, das B27 (Sigma-Aldrich, St. Louis, MO) und L-Glutamin-Penicillin-Streptomycin (Sigma-Aldrich, St. Louis, MO) enthielt. Die dissoziierte Netzhautlösung wurde zentrifugiert und das Zellpellet wurde in der DMEM/B27/Antibiotikum-Lösung resuspendiert. Die Zellsuspension (500 µl) wurde anschließend in jede Vertiefung gesät, die entweder ein Gitter oder eine fraktale Elektrode enthielt. Die Zellen wurden für 17 DIV bei 37 °C und 5 % CO2 kultiviert. Das Kulturmedium wurde zunächst alle 3 DIV und dann jeden zweiten Tag bis zum Ende der Kulturzeit gewechselt. Es wurden keine Protokolle wie die Vorbeschichtung der Oberflächen mit Poly-D-Lysin (PDL) oder Poly-L-Lysin (PLL) verwendet, um die neuronale und gliale Adhäsion an die verschiedenen Oberflächentypen zu erhöhen. Die mit einem Hämozytometer gemessene Lebendzelldichte betrug (3,7 ± 0,4) × 106 Zellen/ml.

Das Protokoll der Immunzytochemie wird an anderer Stelle ausführlich beschrieben31,48,75. Kurz gesagt, die Zellen wurden mit 4 % Paraformaldehyd (PFA) fixiert, mit einer phosphatgepufferten Lösung (PBS) gespült und in PBS-komplett, enthaltend PBS, Triton-X (Sigma-Aldrich, St. Louis, MO), Rind, vorinkubiert Serumalbumin (BSA) (Sigma-Aldrich, St. Louis, MO), normales Ziegenserum und normales Eselserum (Jackson ImmunoResearch, West Grove, PA). Die Zellen wurden anschließend mit PBS-complete inkubiert, das die Primärantikörper, Maus-Anti-β-Tubulin III (neuronaler Marker für mehrere Neuronentypen in der Maus-Retina76,77 – Sigma-Aldrich, St. Louis, MO) und Kaninchen-Anti-Glia-Fibrillen enthielt saures Protein (GFAP; Glia-Marker – Agilent, Santa Clara, CA) über Nacht bei 4 °C. Die Zellen wurden dann gespült und mit PBS-complete inkubiert, das die Sekundärantikörper Cy3 Ziegen-Anti-Maus-IgG und AlexaFluor 488 Esel-Anti-Kaninchen-IgG (Jackson ImmunoResearch, West Grove, PA) enthielt. Anschließend wurde die sekundäre Antikörperlösung entfernt und die Zellen mit PBS gespült. Die Proben wurden auf Objektträger übertragen und mit Vectashield, das DAPI (fluoreszierender Zellkernmarker, der an DNA bindet – Vector Laboratories, Burlingame, CA) enthält, befestigt.

Mit einem inversen Fluoreszenzmikroskop Leica DMi8 wurden 20-fache Bilder im Cy3 (angeregt bei 550 nm, Emissionspeak bei 570 nm), AlexaFluor 488 (angeregt bei 493 nm, Emissionspeak bei 519 nm) und DAPI (angeregt bei 358 nm) aufgenommen , Emissionspeak bei 461 nm) Kanäle für alle Elektroden. Die oberen VACNT- und unteren SiO2-Oberflächen wurden separat abgebildet, wobei der Fokus auf diese Oberflächen eingestellt wurde. Die 2048 × 2048 Pixel2 (662,65 × 662,65 µm2) großen Sichtfelder (FOVs) in jedem Kanal wurden dann mithilfe eines automatisierten Stitching-Algorithmus mit 10 % Überlappung an den Rändern benachbarter FOVs zusammengefügt, um vollständige Elektrodenbilder zu erstellen.

Wir wählten das Wachstum von Neuronenprozessen als morphologisches Phänotypmaß für die Gesundheit und Funktion neuronaler Zellen78,79. Dies beruhte zum Teil auf dem langfristigen Ziel, Elektroden zur Neuronenstimulation einzusetzen, und der hohen Dichte an Stimulationsstellen an den Fortsätzen. Die quantitative Analyse umfasste eine Berechnung der Prozessdichte (dh der Gesamtlänge der Dendriten und Axone der Neuronen innerhalb einer bestimmten Oberfläche). Basierend auf ihrer Rolle bei der Förderung der Homöostase und des Überlebens von Neuronen konzentrierte sich die Glia-Analyse auf die Quantifizierung der Oberfläche, auf der der Zytoskelett-Marker GFAP32 exprimiert wird. Diese Analyse umfasste eine Berechnung ihrer Oberflächenbedeckungsdichte (im Folgenden als „Bedeckung“ bezeichnet, dh die von Glia bedeckte Oberfläche, normalisiert auf die verfügbare Gesamtoberfläche).

Um diese quantitative Analyse durchzuführen59, wurden binäre Masken mithilfe eines MATLAB-Algorithmus für die Fraktal- und Gitterelektroden erstellt, basierend auf der WCNT, die mithilfe des DAPI-Kanals der Fluoreszenzbilder gemessen wurde. Diese Masken wurden dann auf alle akzeptablen Sichtfelder jeder Elektrode angewendet, sodass die SiO2- und VACNT-Oberflächen separat analysiert werden konnten. Inakzeptable FOVs (z. B. solche mit Anomalien wie VACNT-Deformationen) waren selten: typischerweise 2 von 50 FOVs. Ein automatisierter Bildanalyse-MATLAB-Algorithmus wurde in den binären Maskenalgorithmus integriert, um die Prozesslänge pro FOV auf den SiO2- und VACNT-Oberflächen separat zu erfassen und zu messen. In Fällen, in denen sich Prozesse physisch überlappten (z. B. wenn sie sich „bündelten“ und einer gemeinsamen Route auf der Oberfläche folgten oder wenn mehrere Prozesse derselben Elektrodenkante folgten), erkannte der Algorithmus diese als einen Prozess. Dies führte zu einer Unterzählung von Prozessen, insbesondere auf den VACNT-Oberflächen, hatte jedoch keinen Einfluss auf die allgemeinen Ergebnisse der Experimente. Für jede Elektrode wurde die normalisierte Prozesslänge auf den SiO2- (NSi) und VACNT-Oberflächen (NCNT) dann als die gesamte Prozesslänge auf jeder Oberfläche über alle FOVs (NLSi oder NLCNT) geteilt durch die Gesamtfläche dieser Oberfläche im definiert Elektrode (ASi oder ACNT):

Für die Glia wurde ein halbautomatischer MATLAB-Schwellenwertalgorithmus, der in den binären Maskenalgorithmus integriert ist, verwendet, um die Gliafläche pro FOV auf den SiO2- und VACNT-Oberflächen separat zu erfassen und zu messen. Für jede Elektrode wurde die normalisierte Gliafläche auf den SiO2- und VACNT-Oberflächen dann als die gesamte Gliafläche auf jeder Oberfläche über alle FOVs (GASi oder GACNT) geteilt durch die Gesamtfläche dieser Oberfläche definiert:

Um den Fehler bei der Erkennung der Länge des Neuronenfortsatzes und des Gliabereichs um die Kanten der Elektroden auf beiden Oberflächen zu minimieren, wurden die Sichtfelder überprüft und die Maskenmessungen bei Bedarf manuell angepasst, um die korrekte Erkennung fokussierter Merkmale zu ermöglichen (siehe ergänzende Abbildung S3). für Beispiele von Glia-Abdeckungs- und Neuronenprozess-Erkennungsalgorithmen auf der VACNT-Oberfläche fraktaler Elektroden).

Der Shapiro-Wilk-Test wurde durchgeführt, um die Normalität der neuronalen und glialen Parameter zu bestimmen. Da einige der Verteilungen die Normalitätskriterien nicht erfüllten, wurde in MATLAB der nichtparametrische Kruskal-Wallis-Vergleich zur Signifikanz (mit einem Signifikanzniveau von 0,05) verwendet, um die Mediane neuronaler und glialer Parameter mit verschiedenen Nullhypothesen zu vergleichen (z. B. GSi und GCNT). getestet anhand der Nullhypothese, dass das Oberflächenmaterial keinen Einfluss auf das Gliaverhalten hat). Als Ausreißer wurden alle Datenpunkte ermittelt, die unter dem als Q1-1,5IQR festgelegten Mindestwert oder über dem als Q3 + 3IQR festgelegten Höchstwert lagen, wobei Q1, Q3 und IQR das 25. %-Quartil, das 75. %-Quartil und den Interquartilbereich darstellen ( Q3–Q1). In den Experimenten wurden insgesamt 7 Gitterelektroden aus 3 unabhängigen Kulturen und 11 fraktale Elektroden aus 5 unabhängigen Kulturen verwendet. Einige Proben wurden aufgrund von Komplikationen bei Herstellungs- oder Kultivierungsverfahren ausgeschlossen. Jede unabhängige Kultur umfasste beide Elektrodendesigns.

Zunächst konzentrieren wir uns auf einige qualitative Beobachtungen des Zellverhaltens. Abbildung 2 und ergänzende Abbildung S4 zeigen repräsentative Fluoreszenzbilder der Zellinteraktionen mit den Elektroden. Glia wurde sowohl auf der SiO2- als auch auf der VACNT-Oberfläche beider Elektroden bei 17 DIV beobachtet. Die auf dem SiO2 befindlichen Gliazellen haben niemals Prozesse über die VACNT-Oberflächen ausgedehnt. Hinsichtlich der Morphologie zeigte die Glia eine ausgebreitete Form mit mehreren, genau definierten langen Fortsätzen auf den SiO2-Oberflächen beider Elektroden. Im Gegensatz dazu hatten sie auf den VACNT-Oberflächen beider Elektroden eine länglichere Morphologie. Diese folgten der Form der VACNT-Oberflächen und machten, obwohl selten, an den VACNT-Wendepunkten sogar 90°-Kurven.

Repräsentative Beispiele für Fluoreszenzbilder von Netzhautzellen, die mit dem Gitter und den fraktalen Elektroden bei 17 DIV interagieren (grün = GFAP-markierte Glia; rot = β-Tubulin III-markierte Neuronen; blau = DAPI-markierte Kerne). Glia auf den VACNT-Oberflächen der (a) Gitter- und (b) fraktalen Elektroden. Glia sammelt sich auf den SiO2-Oberflächen des Gitters (c) und der fraktalen Elektroden (d). Die Struktur von Glia auf den VACNT-Oberflächen des (e) Gitters und der (f) fraktalen Elektroden sowie den SiO2-Oberflächen des (g) Gitters und der (h) fraktalen Elektroden. Neuronenprozesse folgen den VACNT-Elektroden des (i) Gitters und (j) fraktalen Elektroden. (k) Neuronencluster in den Gitterkammern, die Prozesse zu den VACNT-Seitenwänden senden. (l) Große Neuronencluster auf der SiO2-Oberfläche, die mit den Neuronen auf der VACNT-Oberfläche einer fraktalen Elektrode verbunden sind. Neuronenprozesse folgen den VACNT-Elektroden des (m) Gitters und (n) fraktalen Elektroden. (o) Neuronencluster, befestigt an der VACNT-Seitenwand einer Gitterkammer, die Prozesse sowohl auf die SiO2- als auch auf die VACNT-Oberfläche sendet. (p) Neuronencluster und Verbindungsprozesse auf den SiO2- und VACNT-Oberflächen einer fraktalen Elektrode. Die Bilder in (c) und (k) zeigen das gleiche FOV, ebenso wie (d) und (l). Elektrodenkanten werden mit weißen Linien hervorgehoben, mit Ausnahme der Felder (i), (j), (m) und (n), die sich auf das Verhalten von Prozessen entlang der Kanten konzentrieren, da die Linien diese Prozesse verdeckt hätten. Maßstabsbalken sind: 10 µm in (e) und (f); 20 µm in (g), (h), (m), (n) und (o); 40 µm in (p); 50 µm in (a), (b), (c), (i), (j) und (k); und 100 µm in (d) und (l).

Neuronen hafteten an den SiO2- und VACNT-Oberflächen der Fraktal- und Gitterelektroden und entwickelten dort Prozesse. Auf beiden Oberflächen gruppierten sich manchmal Neuronensomas, und einige der Fortsätze, die die Cluster verbanden, bildeten Bündel. Dieses Verhalten wurde auf der SiO2-Oberfläche häufiger beobachtet als auf der VACNT-Oberfläche (Abb. 2i – l). Neuronen auf den beiden Oberflächen waren über Cluster verbunden, die an den VACNT-Seitenwänden befestigt waren, und Prozesse wurden häufig entlang der Ober- und Unterkante der Seitenwände beobachtet (Abb. 2, ergänzende Abb. S4). Die großen Cluster auf den SiO2-Oberflächen kamen bei den Fraktalen viel häufiger vor als bei den Gitterelektroden, insbesondere in Regionen mit großer Glia-Bedeckung. In einigen Gitterkammern waren gelegentlich große Ansammlungen zu erkennen, und dies geschah am häufigsten, wenn Glia vorhanden war. Beispielsweise scheint in Abb. 2c und k der Cluster in der zentralen Kammer (die keine Gliazellen enthält) kleiner zu sein als die Cluster in den umgebenden vier Kammern (die von Gliazellen besetzt sind).

Wir gehen nun zu quantitativen Maßen über. Zunächst wurde die Wirkung des SiO2-VACNT-Materialsystems auf die Glia- und Neuronenverteilungen auf den beiden Oberflächen durch einen statistischen Vergleich von GSi mit GCNT und NSi mit NCNT für die Gitter- und Fraktalelektroden getrennt untersucht. Es gab keinen signifikanten Unterschied zwischen GSi und GCNT für die Gitter (Abb. 3a), wohingegen GSi für die Fraktale signifikant höher war (p = 0,0002, Abb. 3c). NSi war sowohl für die Gitter als auch für die Fraktale signifikant niedriger als NCNT (p = 0,0017 bzw. 0,0053, Abb. 3b, d).

Vergleich des glialen und neuronalen Verhaltens auf den SiO2- und VACNT-Oberflächen für die Gitter- und Fraktalelektroden bei 17 DIV. Statistische Analyse, die Boxplots von GSi (links) im Vergleich zu GCNT (rechts) für die (a) Gitter und (c) Fraktale zeigt, sowie NSi (links) im Vergleich zu NCNT (rechts) für die (b) Gitter und (d) Fraktale. Die y-Achsen von (a) und (c) zeigen den Bereich der GSi- und GCNT-Werte an und die y-Achsen von (b) und (d) zeigen den Bereich der NSi- und NCNT-Werte. Sterne in den Feldern (b–d) geben die Signifikanzgrade an: *** und ** bezeichnen p ≤ 0,001 bzw. p ≤ 0,01. Das rote Plus in Panel (d) ist ein Ausreißer. Beachten Sie, dass GSi und GCNT einheitenlos sind und NSi und NCNT die Einheiten µm−1 haben (siehe Abschnitt „Materialien und Methoden“).

Nachdem wir die Wirkung der SiO2- und VACNT-Regionen auf die Glia- und Neuronenverteilungen für jedes Elektrodendesign separat bewertet hatten, verglichen wir dann den Erfolg der beiden Elektroden beim Erreichen der gewünschten Zellverteilungen (d. h. Konzentration von Neuronen und Glia in den VACNT- und SiO2-Regionen). jeweils). Abbildung 4a und b zeigen Streudiagramme von GSi gegenüber GCNT und NCNT gegenüber NSi für die Gitter- und Fraktalelektroden. Die schwarzen Linien stellen die Bedingungen GSi = GCNT und NCNT = NSi dar. Alle Fraktale erfüllten erfolgreich die Bedingung GSi > GCNT, während dies nur 2 von 7 Gittern gelang. Andererseits gelang es allen Gittern, die Bedingung NCNT > NSi zu erreichen, während dies bei 9 von 11 Fraktalen gelang. Die durchgezogenen roten und blauen Linien sind für die Gitter und Fraktale Passungen durch Null und dienen als Orientierungshilfen für das Auge. Obwohl diese linearen Richtlinien nützlich sind, um die Daten mit den Bedingungen GSi = GCNT und NCNT = NSi zu vergleichen (dargestellt durch die Steigungen der schwarzen Linien), verwenden wir diese Anpassungen nicht, um ein streng lineares Verhalten zu implizieren (die R2-Werte sind gleich). 0,06 für das Gitter und 0,32 für die fraktalen GSi vs. GCNT-Anpassungen und 0,71 für das Raster und 0,41 für die fraktalen NCNT vs. NSi-Anpassungen.

Untersuchung der Beziehung von GSi zu GCNT und NCNT zu NSi für die Gitter- und Fraktalelektroden. (a) Streudiagramm von GSi versus GCNT für die Gitter (rot) und Fraktale (blau). (b) Streudiagramm von NCNT versus NSi für die Gitter (rot) und Fraktale (blau). Die durchgezogenen schwarzen Linien stellen die GSi = GCNT- und NCNT = NSi-Bedingungen in (a) bzw. (b) dar. Die durchgezogenen roten und blauen Linien sind Anpassungen durch Null für die Gitter bzw. Fraktale.

Abschließend wurden die Gitter- und Fraktalelektroden für jeden der vier Parameter (GSi, GCNT, NSi und NCNT) direkt verglichen. In Bezug auf das Glia-Verhalten bestätigten die Ergebnisse statistischer Vergleiche, dass die Fraktale einen signifikant höheren GSi als die Gitter aufwiesen (p = 0,0018, Abb. 5a), während die Gitter einen signifikant höheren GCNT aufwiesen als die Fraktale (p = 0,0164, Abb. 5b). . Unter Berücksichtigung des neuronalen Verhaltens wiesen die Gitter im Vergleich zu den Fraktalen signifikant höhere NSi- und NCNT-Werte auf (p = 0,0333 bzw. 0,0013, Abb. 5c, d). Der fraktale Ausreißer in Abb. 3d und 5c weisen den niedrigsten NSi auf, was wahrscheinlich auf den niedrigsten GSi-Wert aller Fraktale zurückzuführen ist (dieser niedrige GSi war auf Variationen zwischen verschiedenen Elektroden innerhalb einer Kultur zurückzuführen).

Vergleich zwischen den Gitter- und fraktalen Elektroden bei 17 DIV im Hinblick auf das gliale und neuronale Verhalten auf den SiO2- und VACNT-Oberflächen. Statistische Analyse, die Boxplots von (a) GSi, (b) GCNT, (c) NSi und (d) NCNT zwischen dem Gitter und den fraktalen Elektroden zeigt. Sterne in allen Feldern geben die Signifikanzgrade an: ** und * bezeichnen p ≤ 0,01 bzw. p ≤ 0,05. Das rote Plus in Panel (c) ist ein Ausreißer.

Unsere Experimente stützten sich auf das bekannte Verhalten, dass sich Gliazellen eher auf glatten als auf strukturierten Oberflächen ansammeln31,44,45,48. Während die meisten früheren Studien reine Gliakulturen auf Substraten untersuchten, die aus einem einzigen Material mit unterschiedlichen Texturen bestanden, konzentrierten wir uns hier auf Kokulturen von retinalen Neuronen und Gliazellen auf einem System mit mehreren Materialien (glattes SiO2 und strukturiertes VACNT), um zu bestätigen, dass unterschiedliche Zelltypen vorhanden sind Innerhalb einer Co-Kultur könnte durch Manipulation der Oberflächentextur eine Akkumulation in verschiedenen Regionen erreicht werden31. Um dies zu erreichen, kombinierten wir die laterale Strukturierung der VACNTs im Mikrometerbereich (mit einer durchschnittlichen Höhe von 25 µm) mit ihren Oberflächen-Nanorauheitseffekten, im Gegensatz zu früheren Studien, die unstrukturierte nanoraue Oberflächen32,45,49, Nano- Wellen und Mikrorillen46 sowie Nanodrähte31. Wir fanden heraus, dass die beobachteten Zellmorphologien auf den beiden Oberflächen erwartungsgemäß mit denen übereinstimmten, die in früheren Texturstudien beobachtet wurden32,59. Es zeigte sich jedoch, dass die großen VACNT-Höhen ein wichtiger Faktor in unserem Systemdesign waren – auf dem SiO2 befindliche Gliazellen führten niemals Prozesse über die VACNT-Oberflächen aus. Somit fungierten die VACNT-Elektroden als Barrieren für die Glia und leiteten daher die Glia-Bedeckung über die SiO2-Oberfläche. In Anbetracht des Einflusses der Lückengröße auf das Glia-Verhalten verhinderte die kleinste Lückengröße im fraktalen Design, WSi-min, nicht, dass sich die Glia-Abdeckung zwischen den fraktalen Lücken ausdehnte, wie die erweiterte Morphologie der im WSi-min befindlichen Glia vermuten lässt Lücken (Abb. 2d, ergänzende Abb. S4). Die kleinsten SiO2-Regionen innerhalb der fraktalen Elektrode wurden daher mit immer größeren Bereichen verbunden, was den Gliazellen die Freiheit gab, ihre Abdeckung über diese großen Regionen auszudehnen (ergänzende Abbildung S4). Obwohl die Größe der Gitterkammern dem WSi-min der fraktalen Elektroden entsprach, verhinderte der getrennte Charakter der Gitterelektroden, dass Gliazellen, die sich in einer Kammer befanden, auf andere Bereiche der Elektrode zugreifen konnten (Abb. 2c). Dadurch blieben Bereiche innerhalb der Gitterelektrode frei von Glia und führten dazu, dass die Gitter deutlich niedrigere GSi-Werte aufwiesen als die fraktalen Elektroden (Abb. 5a). Dies kann auf lange Sicht erhebliche negative Auswirkungen auf das Überleben und die Funktion von Neuronen haben, da bekannt ist, dass Gliazellen als Lebenserhaltungssystem der Neuronen fungieren80,81 und ihre Anwesenheit die synaptischen Verbindungen zwischen Neuronen erheblich verbessert82.

Betrachtet man das neuronale Verhalten auf den SiO2-Oberflächen, sind Neuronen für ihre Entwicklung und ihr Überleben auf Oberflächenadhäsion angewiesen. Aufgrund ihrer näheren Nähe zu den VACNT-Seitenwänden hatten Neuronen in den Gitterkammern eine höhere Chance, an den Elektrodenkanten zu haften und ihre Fortsätze entlang dieser zu wachsen, als diejenigen in den größeren fraktalen Lücken. Diese Anziehung von Prozessen zu den Seitenwänden und nicht zu den SiO2-Oberflächen könnte durch chemische Signale (neurotrophe Faktoren)83,84,85,86 von Neuronen und Glia auf den VACNT-Oberflächen weiter gefördert worden sein, was möglicherweise den NSi für die Gitter im Vergleich zu den verringert Fraktale. Wir nehmen jedoch an, dass ein anderes adhäsionsbedingtes Verhalten vorherrschte, was dazu führte, dass NSi für die Fraktale am niedrigsten war. Die starken Zell-VACNT-Adhäsionskräfte, denen die Neuronen ausgesetzt sind, hätten mit den Neuron-Neuron-Aggregationskräften konkurriert und die Clusterbildung in den Gitterkammern verlangsamt. Im Gegensatz dazu wäre es weniger wahrscheinlich gewesen, dass Neuronen in den fraktalen Lücken auf die VACNT-Kanten gestoßen wären, was zu einer höheren Tendenz zur Aggregation ihrer Somas zu größeren Clustern geführt hätte. Das Vorhandensein von Glia förderte dieses Aggregationsmuster ebenfalls. Während der Aggregation verringerten sich die Prozesse, die die größeren Cluster verbinden, und einige schlossen sich zu Bündeln zusammen, was dann zum Rückgang des NSi beitrug, da der Prozesserkennungsalgorithmus jedes Bündel typischerweise als eine Verbindung zwischen Clustern zählte (siehe Abschnitt „Materialien und Methoden“). Dieses Clustering-Verhalten hinterließ sogar viele Stellen in den fraktalen Lücken völlig prozessfrei. Es ist daher möglich, dass die Dominanz dieses zweiten adhäsionsabhängigen Musters die deutlich niedrigeren NSi-Werte für die fraktalen Lücken im Vergleich zu den Gitterkammern erklären könnte (Abb. 5c).

In Übereinstimmung mit früheren Ergebnissen48,53 unterstützten die VACNT-Oberflächen das Wachstum von Neuronenprozessen, die im Vergleich zu den SiO2-Oberflächen sowohl für die fraktalen als auch für die Gitterelektroden größer waren (Abb. 3b, d). Die Nanorauheit von CNT ahmt einige der ECM-Eigenschaften nach und sorgt für ein gesteuertes Neuronenprozesswachstum und eine bessere Neuronenadhäsion41,42. Darüber hinaus bieten sie eine günstige mechanische Flexibilität, die das Wachstum und die Verzweigung von Neuronen verbessern kann87 und so eine geeignete Umgebung für die Adhäsion, das Überleben und das Wachstum von Neuronen schaffen, ohne dass eine weitere chemische Oberflächenmodifikation erforderlich ist48. Dies führte zu deutlich größeren NCNT- als NSi-Werten sowohl für das Gitter (Abb. 3b) als auch für die fraktalen Elektroden (Abb. 3d). Aufgrund ihrer Empfindlichkeit gegenüber topografischen Hinweisen 31, 33, 88, 89 zeigten die Prozesse eine Tendenz, den Ober- und Unterkanten der VACNT-Seitenwände für beide Elektroden zu folgen (Abb. 2i, j, ergänzende Abb. S4). Die große, verbundene Kantenlänge beider Elektrodendesigns bot die Möglichkeit, Cluster zu bilden und an den VACNT-Seitenwänden zu verankern. Die größeren NCNT-Werte für die Gitter im Vergleich zu den Fraktalen (Abb. 5d) lassen sich wahrscheinlich durch die höhere Wahrscheinlichkeit erklären, dass Cluster an den VACNT-Seitenwänden des Gitters verankert sind, was bessere Verbindungen zwischen den Prozessen in den Kammern und denen auf den VACNT-Oberflächen ermöglicht (Abb. 2o und ergänzende Abbildung S4).

Nun überlegen wir, warum GCNT für die Gitter höher ist als für die Fraktale. Dies ist rätselhaft, da die beiden Elektroden ähnliche ACNT-Werte aufweisen und die VACNT-Oberflächen die Zellteilung und das Zellwachstum behindern59. Basierend auf diesen Überlegungen würden wir erwarten, dass GCNT für die beiden Elektroden ähnlich ist. Auch wenn dies spekulativ ist, könnten die neuronenreichen VACNT-Oberflächen des Gitters das Schicksal einiger der vorhandenen retinalen Vorläuferzellen in der Umwelt90,91 in Richtung Glia verändert haben. Es ist bekannt, dass neuronale Stamm-/Vorläuferzellen in vivo die Fähigkeit haben, sich in verschiedene neuronale Zelltypen92 zu differenzieren, abhängig von den in ihrer Umgebung vorhandenen physikalischen, biochemischen und topografischen Hinweisen93, und möglicherweise hat sich dieser Effekt auf unsere In-vitro-Umgebung ausgeweitet62,94. Dementsprechend könnten die größeren NCNT-Werte für die Gitter über den Fraktalen (Abb. 5d) zu größeren GCNT-Werten geführt haben (Abb. 5b). Diese Beziehung zwischen Neuronen und Glia auf den VACNT-Oberflächen der Gitter wird durch Abb. 6 weiter nahegelegt.

Untersuchung der Beziehung von GCNT zu NCNT für die Gitter- und Fraktalelektroden. Streudiagramm von GCNT versus NCNT für die Gitter (rot) und Fraktale (blau).

Zurück zu Abb. 5a und b: Die kleineren Werte von GSi und die größeren Werte von GCNT für die Gitter im Vergleich zu Fraktalen führen zusammen dazu, dass zwischen den beiden Parametern in Abb. 3a kein signifikanter Unterschied besteht. Im Gegensatz dazu führen die größeren Werte von GSi und die kleineren Werte von GCNT in Abb. 5a und b zu dem signifikanten Unterschied für die in Abb. 3c gezeigten Fraktale. Obwohl NCNT sowohl für die Gitter als auch für die Fraktale deutlich größer als NSi ist, ist der Unterschied für die Gitter größer (Abb. 3b, d). Diese Eigenschaften sind auch in Abb. 4 zu sehen. Die fraktalen Daten liegen höher über der schwarzen Linie als die Gitterdaten in Abb. 4a und das Gegenteil gilt für Abb. 4b. Der beobachtete Anstieg von NCNT mit NSi in Abb. 4b steht im Einklang mit der obigen Hypothese von Clustern, die an den VACNT-Seitenwänden verankert sind und Verbindungen durch Prozesse zwischen Neuronen in den Kammern und denen auf den VACNT-Oberflächen vermitteln.

Im Hinblick auf das zugrunde liegende Ziel, Glia auf den SiO2-Oberflächen und Neuronen auf den VACNT-Oberflächen anzusammeln, schnitten die fraktalen Elektroden bei ersteren und die Gitterelektroden bei letzteren besser ab. Es wird jedoch erwartet, dass der relative Mangel an Glia in der Nähe der Neuronen auf den VACNT-Gitteroberflächen langfristig nachteilige Auswirkungen auf deren Überleben und elektrische Aktivität haben wird. Obwohl das Ziel der aktuellen Studie darin bestand, Gitterkammern im Maßstab der einzelnen Gliazellkörper zu betrachten, ist es aufschlussreich, die Auswirkungen einer Vergrößerung der Kammergröße zu berücksichtigen. Wenn größere Gitter hergestellt würden, könnten einige positive Effekte für die Glia-Oberflächenbedeckung erzielt werden. Obwohl größere Kammern aufgrund ihrer weniger eingeschränkten Geometrie eine größere physische Freiheit für die Glia-Abdeckung bieten könnten, würde sich jedoch gleichzeitig die Nähe zu den VACNTs verringern. Dies hätte mehrere negative Auswirkungen: (1) Neuronen und Glia profitieren voneinander von chemischen Reizen83,84 und beide Zelltypen gedeihen, wenn sie sich in unmittelbarer Nähe befinden. Durch die Implementierung von Gittern mit größeren Kammern verringert sich die Nähe zwischen Gliazellen in der Mitte der Kammern und Neuronen auf den VACNT-Oberflächen. (2) Die Gliazellen in der Mitte der Kammern ziehen mehr Neuronen von den VACNT-Seitenwänden weg. Dadurch vergrößert sich der Abstand zwischen Neuronen in der Mitte der Kammer und denen, die an den Seitenwänden verankert sind (die Verbindungen zwischen den beiden Oberflächen vermitteln), was die NCNT verringern könnte. (3) Bei sehr großen Kammergrößen steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Lückenbereiche ohne Zellen vorhanden sind59 Dies führt zu einer Platzverschwendung beim Elektrodendesign. (4) Die verringerte räumliche Dichte von VACNTs sorgt für eine weniger strukturierte Oberfläche zur Unterstützung und Stimulation der Neuronen. Ergänzende Abbildung S5 vergleicht das fraktale Design mit Gittern mit verschiedenen Kammergrößen und berechnet zwei geometrische Parameter, um das theoretische Gleichgewicht zwischen Lückenverbundenheit und Lückennähe zu untersuchen, das durch die beiden Elektrodendesigns erreicht wird. Zukünftige Experimente sollten auf dieser ersten Modellierung aufbauen, um die günstigen Eigenschaften des Fraktals über einen Bereich von Gittergrößen zu bestätigen.

Nachdem wir eine hervorragende Glia-Abdeckung in den Lücken für die fraktalen Elektroden festgestellt haben, diskutieren wir nun die Menge an Glia, die erforderlich ist, um Neuronen auf den VACNT-Elektroden gesund und funktionsfähig zu halten. Um die Korrelation zwischen der Glia innerhalb der SiO2-Lücken und den Neuronen auf den VACNT-Elektroden zu untersuchen, haben wir in Abb. 7 NCNT gegen GSi aufgetragen. Unter Berücksichtigung des fraktalen Designs nimmt NCNT mit GSi zu, wobei die gezeigte lineare Anpassung durch einen R2 von 0,63 beschrieben wird . Wir verwenden diese Anpassung nicht, um ein streng lineares Verhalten zu implizieren, sondern um die folgenden Schlüsselbeobachtungen hervorzuheben. Erstens deutet der Datentrend darauf hin, dass das Fehlen von Glia (dh GSi = 0) das Wachstum neuronaler Prozesse erheblich behindert. Die Daten lassen jedoch keine eindeutige Untergrenze erkennen (dh einen GSi-Wert, unter dem NCNT auf Null fällt). Dies wird durch qualitative Beobachtungen gestützt, die zeigen, dass es einige VACNT-Regionen gibt, die Prozesse auch dann unterstützen, wenn keine Gliazellen in der Nähe vorhanden sind. Zweitens: Wenn Variationen des GSi innerhalb der Kultur zu mehr Glia führen, fördert diese erhöhte Präsenz das neuronale Wachstum. Während es möglich ist, dass ein weiterer Anstieg des GSi letztendlich dazu führen kann, dass NCNT gesättigt wird oder sogar eine Erschöpfung auftritt95,96, arbeitet unser 17-DIV-Fraktalsystem in einem Regime, in dem es keine Obergrenze gibt – je mehr Glia, desto besser. Durch den Vergleich der Variationen innerhalb der fraktalen Elektrode kann das Wachstum des Neuronenprozesses als Indikator für die Gesundheit gewertet werden, da alle anderen geometrischen Faktoren konstant sind. Wir betonen, dass diese Annahme nicht auf Vergleiche zwischen den beiden Elektrodengeometrien ausgeweitet werden kann. Insbesondere sind die höheren NCNT-Werte, die die Gitter im Vergleich zu den Fraktalen erreichen, auf die zuvor diskutierten geometrischen Faktoren (dh die Seitenwände, die größere Verbindungen über die SiO2- und VACNT-Regionen ermöglichen) sowie auf die größeren GCNT-Werte des Gitters zurückzuführen. Der Vollständigkeit halber beziehen wir die lineare Anpassung für die Gitter mit ein, beachten jedoch, dass die deutlich niedrigeren GSi-Werte des Gitters aussagekräftige Beobachtungen hinsichtlich der Beziehung zwischen NCNT und GSi ausschließen.

Untersuchung der Beziehung von NCNT mit GSi für die Gitter- und Fraktalelektroden. Streudiagramm von NCNT vs. GSi für die Gitter (rot) und Fraktale (blau). Die durchgezogenen roten und blauen Linien sind Anpassungen durch Null für die Gitter bzw. Fraktale.

Die obige Diskussion konzentriert sich auf die relativen Mengen an Glia, die für unser System günstig sind, und nicht auf die Angabe absoluter Werte für breitere Systeme. Frühere Studien zeigen, dass Populationen von Zelltypen und folglich die Verhältnisse von Neuronen zu Glia zwischen den Stämmen derselben Säugetierart97 und über Teilregionen derselben Struktur hinweg als Funktion der neuronalen Dichte stark variieren können9. Mit dem aktuellen Verständnis des Glia-Neuronen-Verhältnisses ist es schwierig, eine Unter- oder Obergrenze für die Anzahl der Gliazellen zu bestimmen, die in den Lücken benötigt werden, um die Gesundheit und das Überleben der Neuronen auf den VACNT-Elektroden zu gewährleisten. Frühere Studien behaupteten, dass eine minimale Glia-Besetzung notwendig sei, um Neuronen vor dem Absterben zu schützen, quantifizierten jedoch nicht den erforderlichen Grad der Besetzung95. Wir erkennen auch an, dass sich die in unserem In-vitro-System berichtete Glia-Bedeckung und Zellanordnung erheblich von der Glia-Bedeckung und Zellverteilung in einem gliotischen Nervengewebe unterscheidet, das von neurodegenerativen Erkrankungen15,81 oder dem Einsetzen eines Implantats betroffen ist14,15. Ein tieferes Verständnis des geeigneten Verhältnisses von Glia zu Neuronen erfordert zukünftige Experimente, die In-vivo-Modelle degenerativer Netzhäute wie der Makuladegeneration verwenden würden.

Abschließend vergleichen wir unsere aktuellen Untersuchungen der Gitter- und Fraktalelektroden mit früheren Studien dieser beiden Geometrien. Beginnend mit Gittern wurden verschiedene Formationen in Glia-Untersuchungen untersucht. Die zuvor besprochene Studie von 1978 lieferte einen ersten Beweis dafür, dass gliazellenfreie Gitterkammern während des gesamten Experiments erhalten blieben65, trotz vernachlässigbarer Höhenunterschiede zwischen den Gitterkammern und den sie umgebenden beschichteten Bereichen. Die Gitterelektroden in unseren Studien haben im Vergleich zur Studie von 1978 viel höhere Wände. Dies unterstreicht die stärkere einschränkende Rolle der Elektrodenwände im Vergleich zur einschränkenden Rolle anhaftender und nicht anhaftender Oberflächen. Im Hinblick auf die Größenabhängigkeit haben Studien gezeigt, dass die Glia-Bedeckung als Funktion der vergrößerten Oberfläche innerhalb einer Gitteranordnung bei Kammergrößen im Bereich von 75 bis 200 µm zunimmt98. Bei durch Gräben64 definierten Gittermustern lieferte der größte Grabenabstand von 500 µm die höchste Glia-Abdeckung. Diese Ergebnisse unterstreichen die Vorliebe der Glia für Geometrien mit mehr räumlichen Freiheitsgraden. Man kann sich die Gräben beispielsweise als Äquivalent zu den verbundenen Lücken in unserer Studie und dementsprechend den darin angesammelten Glia vorstellen. Diese Ergebnisse stimmten daher mit unserer Diskussion über die Förderung der Glia-Abdeckung durch körperliche Freiheit überein. Andere Studien untersuchten die Interaktion von Neuronen mit Gittermustern vernachlässigbarer Höhe34,63. Diese zeigten, dass Neuronen den Mustern folgten und nur in längeren Kulturen von ihnen abwichen. Im Fall unserer Studien kann die Höhe der Elektroden möglicherweise für einen stabileren Einschluss von Neuronen und ihren Prozessen auf der Elektrodenoberfläche über einen längeren Zeitraum sorgen. In einer anderen Studie wurde gezeigt, dass Hippocampus-Neuronen und Glia in 26 DIV-Kulturen auf Gittermustern mit vernachlässigbarer Höhe kolokalisieren62. Das Ziel dieser Studie war grundlegend anders als unseres, bei dem wir darauf abzielten, die beiden Zelltypen in verschiedene Regionen der Elektrode zu leiten und sie gleichzeitig in unmittelbarer Nähe zueinander zu halten. Während sich die meisten der hier besprochenen früheren Studien auf reine Glia- oder Neuronenkulturen konzentrierten, untersuchten wir eine Co-Kultur von Neuronen und Glia, um deren Verhalten unter Bedingungen zu beobachten, die denen von In-vivo-Gewebe ähnlicher sind. Obwohl diese Studien auf einem Gitterprinzip beruhten, verwendeten sie chemische Ansätze, um Zellen zu den gewünschten Bereichen zu führen. Diese Ansätze sind möglicherweise nicht stabil genug für In-vivo-Anwendungen und unterscheiden sich grundlegend von unserer aktuellen Studie, in der die Lücken den Zellen das Potenzial bieten, ihre Abdeckung durch Wachstum und Zellteilung zu erweitern.

Ebenso basiert die Wahl des fraktalen Designs als Vertreter einer „offenen“ Geometrie auf früheren experimentellen Untersuchungen59. Während sich die aktuelle Studie auf den „offenen“ versus „geschlossenen“ Aspekt der Lückenverbundenheit konzentrierte, untersuchten wir in einer kürzlich durchgeführten ergänzenden Studie den mehrskaligen Charakter der fraktalen Lücken und variierten die beiden zentralen fraktalen Parameter D und m. Eine Erhöhung von D verringerte die Geschwindigkeit, mit der sich die Lücken ausdehnten, was aufgrund ihrer engen Nähe zu den neuronenreichen Elektroden zu relativ kleinen Lücken mit hoher Gliabedeckung führte. Obwohl physikalisch „offen“, waren alle Lückenbreiten in den Fraktalen für das m = 6-Design ausreichend schmal, um die Zellausdehnung einzuschränken. Im Gegensatz dazu stieg die Glia-Bedeckung für m = 4 und 5 auf die in der aktuellen Studie ermittelten Werte, da durch die größeren WSi-min-Werte ein „offenes“ System entsteht. Die Verwendung der Parameter D = 2, m = 5 in der aktuellen Studie wurde daher gewählt, um ein „offenes“ System für den Vergleich mit dem „geschlossenen“ Gitter sicherzustellen.

In dieser Studie untersuchten wir mithilfe der Fluoreszenzmikroskopie das grundlegende Verhalten von Netzhautneuronen und Gliazellen der Maus bei der Interaktion mit Elektroden in einer In-vitro-Umgebung für 17 DIV. Die Studie zeigte die Bedeutung der Elektrodengeometrie in Kombination mit den Eigenschaften des Elektrodenmaterials für die Steuerung der Glia-Reaktion und des damit verbundenen neuronalen Verhaltens. Durch das Züchten von VACNTs auf einem SiO2-Substrat erzeugten wir seitlich strukturierte Bereiche mit strukturierten (VACNT) und glatten (SiO2) Oberflächen. Basierend auf früheren Studien zu Zellreaktionen auf unterschiedliche Oberflächentexturen wurden die glatten SiO2-Regionen in das Elektrodendesign eingeführt, um vorwiegend Glia anzusammeln, während die Rolle der texturierten VACNT-Regionen darin bestand, Neuronen anzusammeln. Mit dieser Strategie haben wir gezeigt, dass ein „offenes“ System, das aus verbundenen SiO2-Lücken mit mehreren Skalen in einem fraktalen Design besteht, die Glia-Bedeckung im Vergleich zu einem „geschlossenen“ System mit einer Reihe nicht verbundener Lücken in einem Gitter fördert. Im Gegensatz dazu war die Leistung der Gitterelektrode bei der Akkumulation von Neuronen auf den VACNT-Oberflächen möglicherweise aufgrund der Nähe der Neuronen zu den VACNT-Seitenwänden besser. Es wird jedoch erwartet, dass der relative Mangel an Glia in der Nähe der Neuronen in den Gitter-VACNTs nachteilige Auswirkungen auf deren Überleben und elektrische Aktivität hat95.

Die vorliegende Studie sollte keine umfassende Untersuchung verschiedener möglicher Geometrien sein, sondern hatte vielmehr das Ziel, durch den Vergleich zweier Beispiele einige grundlegende Verhaltensweisen für die Information zukünftiger Designs zu demonstrieren. Unsere Wahl von Gitter- und Fraktalelektroden als Vertreter „geschlossener“ und „offener“ Systeme baut auf früheren Studien dieser Geometrien sowohl hinsichtlich der Anwendungen als auch des grundlegenden Zellverhaltens auf. Basierend auf unseren experimentellen Vergleichen sollten zukünftige Elektrodendesigns ein sorgfältiges Ausbalancieren von Lückenverbundenheit und Nähe beinhalten. Wir haben in den Zusatzinformationen zwei mögliche Parameter zur Quantifizierung dieser Effekte vorgestellt und diskutiert, wie die Verbundenheit der Fraktale in Kombination mit relativ großer Nähe den Zellen im Vergleich zu den Gittern höhere Überlebenschancen verleiht.

Basierend auf diesen Ergebnissen gehen wir davon aus, dass es eine optimierte Kombination aus Material und Geometrie gibt, die die positiven Reaktionen verschiedener Zelltypen im Gewebe, die mit einer Elektrode interagieren, maximiert. Beispielsweise kann das aktuelle fraktale Muster durch Eliminierung oder Rotation von Zweigen modifiziert werden, um Barrieren im zentralen Lückenbereich der Elektrode zu entfernen und gleichzeitig das Muster mit einem Grenzrechteck zu verbinden, um eine kontinuierliche Elektrode aufrechtzuerhalten. Solche Strategien erhöhen die Verbindung und Zugänglichkeit der SiO2-Lücken für die Glia, während ihre Nähe zu den VACNT-Zweigen ungefähr gleich bleibt (ergänzende Abbildung S6a, b). Im Gegensatz zu diesen positiven Modifikationen kann die Einführung zusätzlicher Zweige in das fraktale Design zur Vergrößerung der Nähe negative Folgen haben, insbesondere die Schaffung geschlossener SiO2-Regionen, die die Verbundenheit der Geometrie verringern (ergänzende Abbildung S6c). Langfristig könnte diese Optimierung genutzt werden, um die Effizienz implantierbarer Geräte zur neuronalen Aufzeichnung und Stimulation zu maximieren.

Obwohl unsere Studie die grundlegende Fähigkeit zeigt, die räumliche Verteilung von Gliazellen und Neuronen zu kontrollieren, müssen zukünftige Experimente die Vorteile im Hinblick auf die Gesundheit von Neuronen und ihre elektrische Stimulation bestätigen. In Anbetracht der gesundheitlichen Folgen arbeiteten die aktuellen fraktalen Elektroden in einem Regime, in dem das erhöhte Vorhandensein von Glia in der Nähe mit einem verstärkten Wachstum von Neuronenprozessen auf den Elektroden korrelierte, was auf einen „Je mehr Glia, desto besser“-Ansatz für die Neuronengesundheit hindeutet. Wir weisen darauf hin, dass dieses Betriebsregime voraussichtlich nicht universell ist und dass für einige Systeme möglicherweise Obergrenzen für die Gliaakkumulation ermittelt und quantifiziert werden müssen. Obwohl unsere In-vitro-Studien ein kontrolliertes Modell für das In-vivo-Verhalten darstellen, müssen insbesondere die Unterschiede zwischen diesen Umgebungen langfristig berücksichtigt werden. Bei In-vivo-Experimenten werden beispielsweise Elektrodeninteraktionen mit einem dreidimensionalen, strukturell intakten Nervengewebe beteiligt sein. Glia ist dann in der Elektrodenschicht vorhanden (dh sie sammelt sich in den Lücken zwischen den 25 µm hohen Elektroden) und in den Netzhautschichten über der Elektrode. In der Praxis stellen wir fest, dass die implantierte Elektrode mit ungesundem Netzhautgewebe in Berührung kommt, das bereits Anzeichen einer reaktiven Gliose zeigt und im Vergleich zu gesundem Gewebe umgestaltet ist99,100. Daher muss die überschüssige Glia im dreidimensionalen Raum über der Elektrode von den VACNT-Oberflächen weggeführt werden, die als Schnittstelle zwischen Neuron und Elektrode dienen. Durch die Führung der Gliazellen in die verbundenen Lücken der Elektrode werden mehr Neuronen an die Oberfläche der Elektrode gelockt99. Die relativen Gesundheitsbeiträge der Gliazellen in den Elektrodenspalten und denen in der Netzhautschicht über der Elektrode stellen eine interessante Frage dar. Es wird jedoch erwartet, dass zukünftige Elektroden einen dreidimensionaleren Charakter annehmen und VACNTs mit höherem Seitenverhältnis verwenden, wodurch die Elektrode tiefer in das Nervengewebe eindringen und näher an den Zielneuronen sein kann. Für diese zukünftigen Elektrodendesigns wird dann die Grenzschicht eine zunehmende Rolle spielen.

Im Hinblick auf die elektrische Stimulation haben frühere Studien das hohe Potenzial von CNTs als Materialsystem gezeigt. Sowohl ungemusterte als auch gemusterte CNTs wurden elektrisch vorgespannt, um die elektrische Signalübertragung in Neuronen zu stimulieren50,101, aufzuzeichnen51,102 und sogar zu verstärken51,103. Diese früheren Studien untersuchten jedoch nicht den Einfluss der Zellanordnung. Zukünftige Studien müssen untersuchen, inwieweit die in früheren Studien hervorgehobenen günstigen Stimulationseigenschaften durch die in unserer Studie vorgestellte Anordnung der Zellnetzwerke verbessert werden können. Hier haben wir großflächige Elektroden eingesetzt, um die ganzheitliche Anordnung der Zellen zu untersuchen. Ihre Umsetzung in gehirn- oder netzhautstimulierende Implantate müsste höhere Auflösungen ermöglichen, und hier betrachten wir mehrere mögliche Ansätze (ergänzende Abbildung S7). Die einfachste Umsetzung wäre, die fraktale Elektrode als aktive Elektrode zu verwenden, die von einer rechteckigen Masseelektrode begrenzt wird, die einen Spalt aufweist, um den Durchgang der aktiven Elektrode zu ermöglichen. Allerdings müsste die aktive Elektrode verkleinert oder in Einzelelektroden unterteilt werden, um den Größen typischer Gehirnimplantate zu entsprechen. Ein ansprechenderer Ansatz, der auf Netzhautimplantate anwendbar ist, würde das großflächige Fraktal als Erdungselektrode mit einer Reihe kleiner Löcher entlang seiner Zweige verwenden. Jedes Loch würde dann eine aktive quadratische Elektrode einkapseln, die auf einer Fotodiodenschicht abgeschieden ist, die durch einen Isolator von der Masseelektrode getrennt ist (siehe Referenzen 56,57 für Simulationen dieses Fotodiodenbetriebs). Zukünftige Forschung wird sich darauf konzentrieren, die quadratischen aktiven Elektroden durch fraktale Elektroden zu ersetzen, um möglicherweise das Prozesswachstum zu fördern und auch ihre elektrische Kapazität und damit die Fähigkeit zur Stimulation der Neuronen zu erhöhen57,58. Bei diesem Ansatz würden die SiO2-Lücken zur Unterbringung der Gliazellen auf Kosten einer nicht sehr dichten Anordnung aktiver Elektroden gehen. Sie sorgen jedoch für eine gesündere Schnittstelle zwischen Neuron und Elektrode. Wenn die in der aktuellen Studie gezeigten allgemeinen Prinzipien auf In-vivo-Implantate ausgedehnt werden, stellen sie sicher, dass sich eine große Anzahl von Neuronen in den Stimulationsfeldern der Elektroden befinden und dass ihre anhaltende Gesundheit, die durch die nahegelegenen Gliazellen gewährleistet wird, zu einer Betriebsstabilität führt.

Alle Daten und der zugehörige Code sind verfügbar unter: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.20044022.

Jang, J. et al. Implantation einer elektronischen Sehprothese zur Wiederherstellung der Blindheit. Opt. Mater. Express OME 9, 3878–3894 (2019).

Artikel ADS Google Scholar

Chenais, NAL, Airaghi Leccardi, MJI & Ghezzi, D. Photovoltaische Netzhautprothesen stellen hochauflösende Reaktionen auf Einzelpixelstimulation in blinden Netzhäuten wieder her. Komm. Mater. 2, 1–16 (2021).

Artikel Google Scholar

Prévot, P.-H. et al. Verhaltensreaktionen auf eine photovoltaische subretinale Prothese, die in nichtmenschliche Primaten implantiert wurde. Nat. Biomed. Ing. 4, 172–180 (2020).

Artikel PubMed Google Scholar

Tong, W., Meffin, H., Garrett, DJ & Ibbotson, MR-Stimulationsstrategien zur Verbesserung der Auflösung von Netzhautprothesen. Vorderseite. Neurosci. 14, 262 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Lorach, H. et al. Photovoltaische Wiederherstellung der Sehkraft mit hoher Sehschärfe. Nat. Med. 21, 476–482 (2015).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Palanker, D., Mer, YL, Mohand-Said, S., Muqit, M. & Sahel, JA Photovoltaische Wiederherstellung des zentralen Sehvermögens bei atrophischer altersbedingter Makuladegeneration. Ophthalmology 127, 1097–1104 (2020).

Artikel PubMed Google Scholar

Palanker, D., Le Mer, Y., Mohand-Said, S. & Sahel, JA Gleichzeitige Wahrnehmung von prothetischem und natürlichem Sehvermögen bei AMD-Patienten. Nat. Komm. 13, 513 (2022).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Fan, X. & Agid, Y. Am Ursprung der Geschichte der Glia. Neurowissenschaften 385, 255–271 (2018).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Von Bartheld, CS, Bahney, J. & Herculano-Houzel, S. Die Suche nach der wahren Anzahl von Neuronen und Gliazellen im menschlichen Gehirn: Ein Rückblick auf 150 Jahre Zellzählung. J. Comp. Neurol. 524, 3865–3895 (2016).

Artikel Google Scholar

Zhang, Y. & Barres, BA Astrozytenheterogenität: Ein unterschätztes Thema in der Neurobiologie. Curr. Meinung. Neurobiol. 20, 588–594 (2010).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Acarón Ledesma, H. et al. Ein Atlas nanobasierter neuronaler Schnittstellen. Nat. Nanotechnologie. 14, 645–657 (2019).

Artikel ADS PubMed Google Scholar

Buffo, A., Rolando, C. & Ceruti, S. Astrozyten im geschädigten Gehirn: Molekulare und zelluläre Einblicke in ihre reaktive Reaktion und ihr Heilungspotenzial. Biochem. Pharmakol. 79, 77–89 (2010).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wellman, SM et al. Eine Material-Roadmap für das Design funktionaler neuronaler Schnittstellen. Adv. Funktion. Mater. 28, 1701269 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Turner, JN et al. Zerebrale Astrozytenreaktion auf mikrobearbeitete Siliziumimplantate. Exp. Neurol. 156, 33–49 (1999).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

de Hoz, R. et al. Retinale Makroglia-Reaktionen bei Gesundheit und Krankheit. Biomed. Res. Int. 2016, 2954721 (2016).

PubMed PubMed Central Google Scholar

Nguyen-Vu, TDB et al. Vertikal ausgerichtete Kohlenstoff-Nanofaser-Architektur als multifunktionale 3-D-neuronale elektrische Schnittstelle. IEEE Trans. Biomed. Ing. 54, 1121–1128 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Moshayedi, P. et al. Der Zusammenhang zwischen Mechanosensitivität von Gliazellen und Fremdkörperreaktionen im Zentralnervensystem. Biomaterialien 35, 3919–3925 (2014).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Salatino, JW, Ludwig, KA, Kozai, TDY & Purcell, EK Gliareaktionen auf implantierte Elektroden im Gehirn. Nat. Biomed. Ing. 1, 862–877 (2017).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hatten, ME & Mason, CA Mechanismen der Glia-gesteuerten neuronalen Migration in vitro und in vivo. Zelle. Mol. Lebenswissenschaft. 46, 907–916 (1990).

Artikel CAS Google Scholar

Norris, CR & Kalil, K. Führung von Callosalaxonen durch radiale Gliazellen in der sich entwickelnden Großhirnrinde. J. Neurosci. 11, 3481–3492 (1991).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Singer, M., Nordlander, RH & Egar, M. Axonale Führung während der Embryogenese und Regeneration im Rückenmark des Molches: Die Blaupausenhypothese der Strukturierung neuronaler Pfade. J. Comp. Neurol. 185, 1–21 (1979).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Tsui, C., Koss, K., Churchward, MA & Todd, KG Biomaterialien und Glia: Fortschritte bei Designs zur Modulation der Neuroinflammation. Acta Biomater. 83, 13–28 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Dyer, MA & Cepko, CL Kontrolle der Proliferation und Aktivierung von Müller-Gliazellen nach einer Netzhautverletzung. Nat. Neurosci. 3, 873–880 (2000).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Pfrieger, FW & Barres, BA Synaptische Wirksamkeit durch Gliazellen in vitro gesteigert. Science 277, 1684–1687 (1997).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Thelin, J. et al. Implantatgröße und Fixierungsart haben großen Einfluss auf Gewebereaktionen im ZNS. PLoS ONE 6, e16267 (2011).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Moxon, KA et al. Nanostrukturierte Oberflächenmodifikation von Mikroelektroden auf Keramikbasis zur Verbesserung der Biokompatibilität für eine direkte Gehirn-Maschine-Schnittstelle. IEEE Trans. Biomed. Ing. 51, 881–889 (2004).

Artikel PubMed Google Scholar

Craighead, HG et al. Chemische und topografische Oberflächenmodifikation zur Kontrolle der Zelladhäsion im Zentralnervensystem. Biomed. Microdevices 1, 49–64 (1998).

Artikel CAS Google Scholar

Amani, H. et al. Steuerung des Zellverhaltens durch die Gestaltung von Biomaterialoberflächen: Ein Schwerpunkt auf Oberflächenmodifikationstechniken. Adv. Mater. Schnittstellen 6, 1900572 (2019).

Artikel Google Scholar

Khan, S. & Newaz, G. Eine umfassende Übersicht über Oberflächenmodifikationen für die Adhäsion und Strukturierung neuronaler Zellen. J. Biomed. Mater. Res. Teil A 93A, 1209–1224 (2010).

Artikel CAS Google Scholar

Belkaid, W. et al. Zelluläre Reaktion auf mikrostrukturierte wachstumsfördernde und hemmende Substrate. BMC Biotechnol. 13, 86 (2013).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Piret, G., Perez, M.-T. & Prinz, CN Unterstützung des neuronalen Wachstums gegenüber dem Gliawachstum und Führung von Sehnervaxonen durch vertikale Nanodraht-Arrays. ACS-Appl. Mater. Schnittstellen 7, 18944–18948 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Zuidema, JM, Gilbert, RJ & Gottipati, MK Biomaterialansätze zur Modulation der reaktiven astroglialen Reaktion. CTO 205, 372–395 (2018).

PubMed Google Scholar

Moslehi, S., Watterson, WJ, Rowland, C., Smith, JH & Taylor, RP Physikalische Führung kultivierter Netzhautneuronen mithilfe von Zick-Zack-Oberflächenmustern. Bin. J. Biomed. Wissenschaft. Res. 11, 219–221 (2020).

Artikel Google Scholar

Xu, X. et al. Ein strukturiertes rekombinantes menschliches IgM steuert das Neuritenwachstum von ZNS-Neuronen. Wissenschaft. Rep. 3, 1–9 (2013).

Artikel Google Scholar

St. John, PM et al. Bevorzugte Anlagerung von Gliazellen an mikrokontaktbedruckte Oberflächen. J. Neurosci. Methoden 75, 171–177 (1997).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Yang, IH, Co, CC & Ho, C.-C. Räumlich kontrollierte Co-Kultur von Neuronen und Gliazellen. J. Biomed. Mater. Res. Teil A 75A, 976–984 (2005).

Artikel CAS Google Scholar

Fan, YW et al. Kultur neuronaler Zellen auf Siliziumwafern mit nanoskaliger Oberflächentopographie. J. Neurosci. Methoden 120, 17–23 (2002).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Xie, C. et al. Nichtinvasives Neuronen-Pinning mit Nanopillar-Arrays. Nano Lett. 10, 4020–4024 (2010).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zamani, F., Amani-Tehran, M., Latifi, M. & Shokrgozar, MA Der Einfluss der Oberflächennanorauheit von elektrogesponnenen PLGA-Nanofasergerüsten auf die Adhäsion und Proliferation von Nervenzellen. J. Mater. Wissenschaft. Mater. Med. 24, 1551–1560 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Blumenthal, NR, Hermanson, O., Heimrich, B. & Shastri, VP Stochastische Nanorauheit moduliert Neuron-Astrozyten-Wechselwirkungen und -Funktion über mechanosensierende Kationenkanäle. PNAS 111, 16124–16129 (2014).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hu, H., Ni, Y., Montana, V., Haddon, RC & Parpura, V. Chemisch funktionalisierte Kohlenstoff-Nanoröhrchen als Substrate für neuronales Wachstum. Nano Lett. 4, 507–511 (2004).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Nick, C., Yadav, S., Joshi, R., Thielemann, C. & Schneider, JJ Wachstum und strukturelle Unterscheidung kortikaler Neuronen auf zufällig ausgerichteten und vertikal ausgerichteten dichten Kohlenstoff-Nanoröhrchen-Netzwerken. Beilstein J. Nanotechnologie. 5, 1575–1579 (2014).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Chapman, CAR et al. Nanoporöses Gold als neuronale Grenzflächenbeschichtung: Auswirkungen von Topographie, Oberflächenchemie und Strukturgröße. ACS-Appl. Mater. Schnittstellen 7, 7093–7100 (2015).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Georges, PC, Miller, WJ, Meaney, DF, Sawyer, ES & Janmey, PA Matrizen mit einer Compliance, die mit der von Gehirngewebe vergleichbar ist, selektieren neuronales gegenüber glialem Wachstum in gemischten kortikalen Kulturen. Biophys. J. 90, 3012–3018 (2006).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chapman, CAR, Chen, H., Stamou, M., Lein, PJ & Seker, E. Mechanismen einer verringerten Astrozytenoberflächenbedeckung in kortikalen Neuronen-Glia-Kokulturen auf nanoporösen Goldoberflächen. Cel. Mol. Bioeng. 9, 433–442 (2016).

Artikel CAS Google Scholar

Yiannakou, C. et al. Zellstrukturierung mittels lasermikro-/nanostrukturierter Siliziumoberflächen. Biofabrikation 9, 025024 (2017).

Artikel ADS PubMed Google Scholar

Ereifej, ES et al. Auswirkungen der Nanostrukturierung auf die Reaktivität von Astrozyten. J. Biomed. Mater. Res. Teil A 101A, 1743–1757 (2013).

Artikel CAS Google Scholar

Watterson, WJ et al. Die Rolle einer Aluminiumunterschicht bei der Biokompatibilität und mechanischen Integrität vertikal ausgerichteter Kohlenstoffnanoröhren für die Verbindung mit Netzhautneuronen. Mikromaschinen (Basel) 11, 546 (2020).

Artikel Google Scholar

McKenzie, JL, Waid, MC, Shi, R. & Webster, TJ Verminderte Funktionen von Astrozyten auf Kohlenstoffnanofasermaterialien. Biomaterialien 25, 1309–1317 (2004).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wang, K., Fishman, HA, Dai, H. & Harris, JS Neurostimulation mit einem Kohlenstoff-Nanoröhrchen-Mikroelektroden-Array. Nano Lett. 6, 2043–2048 (2006).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Cellot, G. et al. Kohlenstoffnanoröhren könnten die neuronale Leistung verbessern, indem sie elektrische Verknüpfungen begünstigen. Nat. Nanotechnologie. 4, 126–133 (2009).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Bareket, L. et al. Biomimetische Halbleiter-Nanostäbchen-Kohlenstoff-Nanoröhrchen-Filme zur drahtlosen Photostimulation blinder Netzhäute. Nano Lett. 14, 6685–6692 (2014).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bareket-Keren, L. & Hanein, Y. Multi-Elektroden-Arrays auf Kohlenstoffnanoröhrenbasis für neuronale Schnittstellen: Fortschritte und Perspektiven. Vorderseite. Neural Circuits 6, 122 (2013).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Fabbro, A., Bosi, S., Ballerini, L. & Prato, M. Kohlenstoffnanoröhren: Künstliche Nanomaterialien zur Konstruktion einzelner Neuronen und neuronaler Netzwerke. ACS Chem. Neurosci. 3, 611–618 (2012).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Voge, CM & Stegemann, J. Kohlenstoffnanoröhren in neuronalen Schnittstellenanwendungen. J. Neural Eng. 8, 011001 (2011).

Artikel ADS PubMed Google Scholar

Pampaloni, NP et al. Gestaltung der Neurotransmission während der synaptischen Entwicklung durch 2D-nanostrukturierte Schnittstellen. Nanomed. Nanotechnologie. Biol. Med. 14, 2521–2532 (2018).

Artikel CAS Google Scholar

Watterson, WJ, Montgomery, RD & Taylor, RP Fraktale Elektroden als generische Schnittstelle zur Stimulation von Neuronen. Wissenschaft. Rep. 7, 1–9 (2017).

Artikel CAS Google Scholar

Watterson, WJ, Montgomery, RD & Taylor, RP Modellierung der verbesserten Sehschärfe mithilfe von Netzhautimplantaten auf Fotodiodenbasis mit fraktalen Elektroden. Vorderseite. Neurosci. 12, 277 (2018).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Moslehi, S. et al. Kontrollierte Anordnung von Netzhautzellen auf fraktalen und euklidischen Elektroden. PLoS ONE 17, e0265685 (2022).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Golestanirad, L. et al. Analyse fraktaler Elektroden zur effizienten Nervenstimulation. Vorderseite. Neuroeng. 6, 1–10 (2013).

Artikel Google Scholar

Krukiewicz, K. et al. PEDOT/Au-Anordnungen in fraktaler Form als dünnschichtige neuronale Schnittstellenmaterialien. Biomed. Mater. 13, 054102 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Nam, Y., Brewer, GJ & Wheeler, BC Entwicklung von Astrogliazellen in strukturierten neuronalen Kulturen. J. Biomater. Wissenschaft. Polym. Ed. 18, 1091–1100 (2007).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Marconi, E. et al. Emergente funktionelle Eigenschaften neuronaler Netzwerke mit kontrollierter Topologie. PLoS ONE 7, e34648 (2012).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Jordan, MD et al. Menschliche astrozytische Gitternetzwerke, strukturiert in mit Parylene-C eingelegten SiO2-Gräben. Biomaterialien 105, 117–126 (2016).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Westermark, B. Wachstumskontrolle in Miniklonen menschlicher Gliazellen. Exp. Zellauflösung 111, 295–299 (1978).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Mandelbrot, B. & Pignoni, R. The Fractal Geometry of Nature Vol. 173 (WH Freeman, 1983).

Google Scholar

Bassingthwaighte, JB, Liebovitch, LS & West, BJ Fractal Physiology (Springer, 1994).

Buchen Sie Google Scholar

Iannaccone, PM & Khokha, M. Fraktale Geometrie in biologischen Systemen: Ein analytischer Ansatz (CRC Press, 1996).

Google Scholar

West, GB, Brown, JH & Enquist, BJ Die vierte Dimension des Lebens: Fraktale Geometrie und allometrische Skalierung von Organismen. Science 284, 1677–1679 (1999).

Artikel ADS MathSciNet CAS PubMed MATH Google Scholar

Banavar, JR, Maritan, A. & Rinaldo, A. Größe und Form in effizienten Verkehrsnetzen. Nature 399, 130–132 (1999).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Lennon, FE et al. Lungenkrebs – eine fraktale Sichtweise. Nat. Rev. Clin. Oncol. 12, 664–675 (2015).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Smith, JH et al. Wie Neuronen fraktale Geometrie nutzen, um ihre Netzwerkkonnektivität zu optimieren. Wissenschaft. Rep. 11, 2332 (2021).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Seidel, D. et al. Wie ein Maß für die strukturelle Komplexität von Bäumen mit dem architektonischen Nutzen-Kosten-Verhältnis, der Lichtverfügbarkeit und dem Wachstum von Bäumen zusammenhängt. Ökologisch. Entwicklung 9, 7134–7142 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Hou, C., Gheorghiu, S., Huxley, VH & Pfeifer, P. Reverse Engineering des Sauerstofftransports in der Lunge: Anpassung an sich ändernde Anforderungen und Ressourcen durch raumfüllende Netzwerke. PLOS-Computing. Biol. 6, e1000902 (2010).

Artikel ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Piret, G., Perez, M.-T. & Prinz, CN Neuritenwachstum und Synaptophysin-Expression von postnatalen ZNS-Neuronen auf GaP-Nanodraht-Arrays in einer Langzeit-Retina-Zellkultur. Biomaterialien 34, 875–887 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Zalis, MC, Johansson, S. & Englund-Johansson, U. Immunzytochemisches Profiling kultivierter primärer Netzhautzellen der Maus. J. Histochem. Zytochem. 65, 223–239 (2017).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Sharma, RK & Netland, PA Frühgeborene Netzhautneuronen exprimieren den β-Tubulin-Isotyp der Klasse III. Gehirnres. 1176, 11–17 (2007).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Harrill, JA, Robinette, BL, Freudenrich, T. & Mundy, WR Verwendung von High-Content-Bildanalysen zur Erkennung chemisch vermittelter Effekte auf Neuriten-Subpopulationen in primären kortikalen Neuronen von Ratten. Neurotoxicology 34, 61–73 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Radio, NM & Mundy, WR Entwicklungsneurotoxizitätstests in vitro: Modelle zur Bewertung chemischer Auswirkungen auf das Neuritenwachstum. Neurotoxicology 29, 361–376 (2008).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Bringmann, A. et al. Müllerzellen in der gesunden und erkrankten Netzhaut. Prog. Retin. Augenres. 25, 397–424 (2006).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Vecino, E., Rodriguez, FD, Ruzafa, N., Pereiro, X. & Sharma, SC Glia-Neuron-Wechselwirkungen in der Netzhaut von Säugetieren. Prog. Retin. Augenres. 51, 1–40 (2016).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Shi, M. et al. Die Kokultur von Glia mit Neuronen in mikrofluidischen Plattformen fördert die Bildung und Stabilisierung synaptischer Kontakte. Lab Chip 13, 3008–3021 (2013).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Oppenheim, RW Zelltod während der Entwicklung des Nervensystems. Annu. Rev. Neurosci. 14, 453–501 (1991).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Fields, RD & Stevens-Graham, B. Neue Einblicke in die Neuronen-Glia-Kommunikation. Wissenschaft 298, 556–562 (2002).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chaum, E. Netzhautneuroprotektion durch Wachstumsfaktoren: Eine mechanistische Perspektive. J. Zelle. Biochem. 88, 57–75 (2003).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Scott-Solomon, E., Boehm, E. & Kuruvilla, R. Das sympathische Nervensystem in Entwicklung und Krankheit. Nat. Rev. Neurosci. 22, 685–702 (2021).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bosi, S. et al. Kohlenstoffbasierte Substrate für die Schnittstelle zwischen Neuronen: Vergleich der Auswirkungen von unberührtem und funktionalisiertem Kohlenstoff-Nanoröhrchen auf kultivierte neuronale Netzwerke. Kohlenstoff 97, 87–91 (2016).

Artikel CAS Google Scholar

Moore, SW & Sheetz, MP Biophysik der Substratinteraktion: Einfluss auf neuronale Motilität, Differenzierung und Reparatur. Entwickler Neurobiol. 71, 1090–1101 (2011).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Dowell-Mesfin, NM et al. Topographisch veränderte Oberflächen beeinflussen die Orientierung und das Wachstum von Neuronen im Hippocampus. J. Neural Eng. 1, 78–90 (2004).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Chen, X. et al. Hinweise auf eine retinale Vorläuferzelle bei postnatalen und erwachsenen Mäusen. Stammzellres. 23, 20–32 (2017).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Bassett, EA & Wallace, VA Bestimmung des Zellschicksals in der Netzhaut von Wirbeltieren. Trends Neurosci. 35, 565–573 (2012).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Ming, G. & Song, H. Adulte Neurogenese im Zentralnervensystem von Säugetieren. Annu. Rev. Neurosci. 28, 223–250 (2005).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Christopherson, GT, Song, H. & Mao, H.-Q. Der Einfluss des Faserdurchmessers elektrogesponnener Substrate auf die Differenzierung und Proliferation neuronaler Stammzellen. Biomaterialien 30, 556–564 (2009).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Chang, JC, Brewer, GJ & Wheeler, BC Die Strukturierung neuronaler Netzwerke induziert eine größere neuronale Aktivität durch eine verbesserte astrogliale Entwicklung. J. Neural Eng. 3, 217–226 (2006).

Artikel ADS PubMed Google Scholar

Ramírez, AI et al. Quantifizierung der Wirkung verschiedener IOD-Werte in der Astroglia der Rattennetzhaut ipsilateral und kontralateral zum experimentellen Glaukom. Investig. Ophthalmol. Vis. Wissenschaft. 51, 5690–5696 (2010).

Artikel Google Scholar

Bringmann, A. et al. Zelluläre Signalübertragung und Faktoren, die an der Müller-Zell-Gliose beteiligt sind: Neuroprotektive und schädliche Wirkungen. Prog. Retin. Augenres. 28, 423–451 (2009).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Keeley, PW, Patel, SS & Reese, BE Zellzahlen, Zellverhältnisse und Entwicklungsplastizität im Stäbchenweg der Maus-Retina. J. Anat. https://doi.org/10.1111/joa.13653 (2022).

Artikel PubMed Google Scholar

Raos, BJ et al. Strukturierung funktioneller menschlicher Astrozyten auf Parylene-C/SiO2-Substraten zur Untersuchung der Ca2+-Dynamik in Astrozytennetzwerken. J. Neural Eng. 15, 036015 (2018).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Butterwick, A. et al. Einfluss von Form und Beschichtung einer subretinalen Prothese auf ihre Integration in die Netzhaut. Exp. Augenres. 88, 22–29 (2009).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Goetz, GA & Palanker, DV Elektronische Ansätze zur Wiederherstellung des Sehvermögens. Rep. Prog. Physik. 79, 096701 (2016).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Mazzatenta, A. et al. Schnittstelle zwischen Neuronen und Kohlenstoffnanoröhren: Elektrische Signalübertragung und synaptische Stimulation in kultivierten Gehirnschaltkreisen. J. Neurosci. 27, 6931–6936 (2007).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Gabay, T. et al. Elektrochemische und biologische Eigenschaften von Multielektrodenarrays auf Kohlenstoffnanoröhrenbasis. Nanotechnologie 18, 035201 (2007).

Artikel ADS PubMed Google Scholar

Lovat, V. et al. Kohlenstoffnanoröhrensubstrate verstärken die neuronale elektrische Signalübertragung. Nano Lett. 5, 1107–1110 (2005).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Referenzen herunterladen

Wir danken M. Pluth (University of Oregon) für die Bereitstellung der Möglichkeit und Schulung für das Fluoreszenzmikroskopie-Bildgebungssystem. Die Mikroskopie-Instrumentierung wurde von der NSF (CHE—1531189) unterstützt. Wir danken außerdem D. Miller und K. Zappitelli (University of Oregon) für ihre Beiträge zum Aufbau des CVD-Systems und der Entwicklung des VACNT-Syntheseverfahrens.

RPT, CMN und BJA: WM Keck Foundation; Universität von Oregon. RPT, WJW und MTP: Das Pufendorf-Institut. RPT: The Living Legacy Foundation; Die Ciminelli-Stiftung; Der Forschungsrat für wissenschaftlichen Fortschritt. MTP: Der schwedische Forschungsrat – # 2016-03757; NanoLund an der Universität Lund; Stiftelsen für Synskade in Malmöhus Län; Blindenkomitee der Kronprinzessin Margareta; Die Crafoord-Stiftung. BJA: National Science Foundation – # DMR-1532225; MJ Murdock Charitable Trust.

Physikabteilung, 1371 University of Oregon, Eugene, OR, 97403, USA

Saba Moslehi, Conor Rowland, Julian H. Smith, William J. Watterson, Benjamin J. German und Richard P. Taylor

Materials Science Institute, 1252 University of Oregon, Eugene, OR, 97403, USA

Saba Moslehi, Conor Rowland, Julian H. Smith, William J. Watterson, Benjamin J. German und Richard P. Taylor

Fachbereich Biologie, 1210 University of Oregon, Eugene, OR, 97403, USA

Willem Griffiths und Cristopher M. Niell

Institut für Neurowissenschaften, 1254 University of Oregon, Eugene, OR, 97403, USA

Cristopher M. Niell

Oregon Center for Optical, Molecular and Quantum Science, 1274 University of Oregon, Eugene, OR, 97403, USA

Benjamin J. Deutsch

Phil and Penny Knight Campus for Accelerating Scientific Impact, 1505 University of Oregon, Franklin Blvd., Eugene, OR, 97403, USA

Benjamin J. German & Richard P. Taylor

Abteilung für Augenheilkunde, Abteilung für klinische Wissenschaften Lund, Universität Lund, 221 84, Lund, Schweden

Maria Thereza Perez

NanoLund, Universität Lund, 221 00, Lund, Schweden

Maria Thereza Perez

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Alle Autoren waren am Studiendesign beteiligt; SM, CR, JHS und WJW haben die Algorithmen zur Neuronen- und Glia-Analyse erstellt. SM, WJW und BJA entwickelten den VACNT-Syntheseprozess; BJA konzipierte und implementierte die VACNT-Plattform; SM und CR stellten VACNT-Elektroden her, MTP entwickelte die Zellkultivierungs- und Immunzytochemieprotokolle; SM, CR und JHS führten Netzhautzellkulturen und Fluoreszenzmikroskopie durch; SM, CR, JHS und WG führten eine Bildverarbeitung durch, SM führte eine statistische Datenanalyse durch; SM, CR und RPT führten eine Datenanalyse und -validierung durch; SM, CR und RPT haben die Figuren entworfen; SM, CR und RPT halfen bei der Bearbeitung der Zahlen; SM und RPT haben das Manuskript verfasst; RPT koordinierte das Projekt; Alle Autoren haben das Manuskript bearbeitet.

Korrespondenz mit Richard P. Taylor.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Moslehi, S., Rowland, C., Smith, JH et al. Vergleich von fraktalen und Gitterelektroden zur Untersuchung der Auswirkungen räumlicher Beschränkung auf das dissoziierte neuronale und gliale Verhalten der Netzhaut. Sci Rep 12, 17513 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-21742-y

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Eingegangen: 10. Juni 2022

Angenommen: 30. September 2022

Veröffentlicht: 20. Oktober 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-21742-y

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