ALS的神经功能异常与研究背景
肌萎缩侧索硬化症 (amyotrophic lateral sclerosis, ALS) 是一种典型的神经退行性疾病，主要影响运动神经元回路，表现为皮层及脊髓中上、下运动神经元的进行性退行性病变，最终导致肌无力、瘫痪及死亡。除结构性神经元丢失外，ALS还伴随显著的功能异常，尤其是神经元放电活动及能量代谢的改变。越来越多的研究表明，皮层及运动神经元的过度兴奋 (hyperexcitability) 是ALS的重要早期特征，在散发性及家族性患者中均可观察到，甚至早于临床症状出现，提示皮层过度兴奋可能参与调控ALS发生。因此，理解ALS早期神经元功能异常的发生机制，对于阐明疾病发生具有重要意义。

高分辨率电生理技术为研究神经元兴奋性提供了重要的技术手段。膜片钳可直接测量神经元膜电位，并精确解析离子通道及突触活动，但其通量较低，难以应用于大规模神经网络研究。与此同时，光学成像技术（如钙成像和电压指示器）能够在群体水平监测神经元活动，但其时间分辨率受限于探针动力学，难以精确解析快速电信号。总体而言，传统电生理方法在时间精度、空间覆盖及通量之间存在权衡，难以同时满足对大规模神经网络进行高时间分辨率、长期动态记录的需求 (Erol et al., 2026)。

3Brain高分辨率微电极阵列 (HD-MEA) 通过无标记、非入侵式的细胞外记录方式，可同时检测成千上万个神经元的电活动，并在毫秒级精度下实现神经元与神经网络活动的联合分析，从而捕捉ALS模型中从放电异常到网络重构的变化（图1）。下文将从神经元放电特征及神经网络动力学两个层面，展示3Brain HD-MEA 在ALS病理研究中的应用。
 

图1 | 3Brain HD-MEA实现多尺度细胞外电生理记录
(A) HD-MEA芯片示意图。
(B) 神经元/胶质细胞在2D芯片、急性脑片及类脑在3D芯片上的记录示意图。
(C) CorePlate^TM芯片集成4096个电极（64 × 64 阵列均匀分布），实行全阵列同步记录；电极均可精准施加电刺激，产生诱发电位。
(D) 每个记录通道随时间变化的自发放电、单通道放电、以及全通道爆发放电记录。
(E) 培养皮层神经元在HD-MEA上的自发活动传播示意图。
(F) 单个网络事件的传播轨迹示意，包括起始阶段（灰色）、中期（蓝色）及晚期（黄色）。示例来源于3分钟记录。
(G) 网络连接性分析可在群体（左）及单细胞（右）层级揭示神经网络动力学特征。

应用1：神经元功能异常及代谢耦合机制
ALS早期阶段常伴随神经元兴奋性异常以及能量代谢紊乱 (energy metabolism dysfunction)，然而异常电活动与线粒体功能之间的动态关系仍缺乏系统性的研究。基于此，比利时Marc Fivaz研究团队从携带TDP-43突变 (A382T) 的人源iPSC分化形成运动神经元以构建体外ALS模型，整合单细胞成像、HD-MEA、以及线粒体电子传递链活性检测 (ETC electron flow measurements)，对神经电活动与线粒体代谢状态进行长达50天的纵向追踪(Prerad et al., 2026)。

神经元活动的钙成像结果显示，携带TDP-43突变的运动神经元在早期阶段 (DiC 35) 表现出活动增强，并在后期 (DiC 50) 出现功能加速衰退的特征。然而，钙成像在时间分辨率方面存在局限，其典型采样频率为秒级（如本研究中约3 Hz），难以精确解析毫秒尺度的快速电活动。为弥补这一不足，作者在疾病早期神经元过度兴奋阶段 (DiC 25) 采用3Brain HD-MEA平台（BioCAM DupleX设备，结合CorePlate™ 1W 38/60芯片），对神经网络电活动进行毫秒级记录，实现每孔4096通道的实时并行采集。

3Brain HD-MEA 结果显示，TDP-43突变神经元的爆发放电波 (burst waves) 以节律性方式在整个神经网络中传播，相较于同基因背景对照 (ISO)，形成更为显著且稳定的网络级振荡活动（图2a, 2b），其爆发波幅、参与电极数量及传播持续时间均明显增加（图2c）。进一步定量分析表明，在单次放电水平 (spike)，突变神经元表现出放电频率升高及放电间隔缩短（图2c, d）；且放电频率分布整体向高频方向偏移，提示高频放电单元比例增加（图2e）。在爆发放电 (burst) 层面，其相关指标亦呈系统性升高，包括爆发频率、爆发持续时间及单次爆发内放电数的增加，其中爆发幅度提升超过4倍（图2c, 2d）。

进一步的机制研究发现，这一电生理异常与线粒体代谢状态紧密耦合：在过度兴奋阶段，神经元表现出电子传递链活性增强以及线粒体膜电位升高，提示线粒体处于高代谢状态，并接近最大输出水平，同时对轻微ATP合酶抑制表现出高度敏感。随着时间推移，系统达到一个关键的代谢“临界点” (tipping point)，继而出现线粒体去极化、能量供给下降以及神经元放电功能崩溃，最终导致运动神经元功能衰竭。

图2 | 3Brain HD-MEA揭示TDP-43突变运动神经元整体电活动增强
(a,b) 培养第25天同基因背景对照 (ISO) 与TDP-43 A382T突变运动神经元自发电活动的光栅图。
(c) 多项电生理参数的log₂倍数变化 (A382T/ISO) 热图。
(d) 代表性电生理参数定量分析。
(e) 单电极水平放电频率的累积分布曲线。

应用2：神经网络重构与代偿性功能变化
前述研究从细胞层面揭示了ALS运动神经元中异常增强的电活动及其代谢压力，然而这一异常是否会在更高层级的神经网络中体现仍有待探讨。已有研究表明，神经退行性疾病涉及跨越细胞、回路及整体网络的多尺度变化；且在临床前阶段，神经网络往往逐渐依赖少数高度连接的关键节点来维持功能。然而，这类代偿性重构是否在ALS中存在仍不明确。

瑞典Ioanna Sandvi研究团队基于携带C9orf72扩增突变（该突变可引发典型的 TDP-43 蛋白病理改变）的患者来源iPSC分化形成运动神经元，并结合HD-MEA与图论分析方法 (graph theory-based analysis)，对神经网络的结构和功能进行纵向研究 (Fiskum et al., 2026)。

作者使用3Brain HD-MEA（BioCAM DupleX设备结合CorePlate™ 1W  38/60芯片）对神经元放电和网络功能连接进行了长期动态追踪 (DIV30–46)。ALS神经网络的放电频率显著高于对照组（图3A），同时放电幅度降低（图3B）；在网络整体特性方面，HC与ALS神经网络均呈现与高计算能力相关的自发涌现特性 (spontaneously emergent properties associated with highly computationally competent networks)，包括相似的小世界性（small-worldness，即网络在保持较高局部聚集性的同时具备较短的全局路径长度）与模块化水平（modularity，即网络可以分成若干内部连接紧密、彼此之间连接相对较少的功能子模块），其节点连接模式亦符合幂律分布特征（power-law distribution，即少数节点具有大量连接，而大多数节点连接较少），提示两者均具备无标度网络（scale-free network，即网络中存在少数高度连接的“枢纽”节点）的基本属性（图3C-E）。值得注意的是，ALS中富集俱乐部系数显著升高（rich-club coefficient，指高度连接节点之间彼此连接更为紧密的程度），体现其网络中心化增强（图3F）。以上结果综合表明，在保留典型高效网络结构特征的基础上，ALS神经网络在中尺度层级呈现代偿性变化 (mesoscale compensation)，即通过增强对一部分高度互联节点的依赖来维持其计算能力。

需要指出的是, 作者亦结合传统MEA即低分辨率系统进行测量对比。Spike表征和 3Brain HD-MEA 保持一致，但在小世界性及模块化结果等网络层级参数上存在差异。作者指出，这种模块化结果的差异可能来源于不同系统在空间采样精度及电极尺度（包括尺寸大小和数量）上的差别，从而影响对局部连接及网络结构特征的解析能力。值得强调的是，这些差异提示ALS神经网络的功能模块更加细小且呈碎片化分布，因此更容易在具有更高空间分辨率的HD-MEA系统中解析，从而表现出更高的最大模块化评分。这一观察结果亦与脑影像研究中的发现一致。

进一步的结构分析显示，ALS神经网络表现出神经突起肥大 (neurite hypertrophy)，具体表现为神经突起分支数量与连接节点数增加，提示网络存在形成新连接的趋势。这种结构重塑与功能层面的网络中心化变化相一致，共同指向一种代偿性机制：在神经元功能逐渐受损的背景下，神经网络对一部分高度互联节点的依赖增加，以维持网络计算能力。然而，这种对枢纽节点的依赖同时伴随着其代谢负担增加，并可能最终导致网络功能失效。

图 3 | 3Brain HD-MEA记录揭示ALS运动神经元网络在微观与中尺度层级的功能特征
(a) ALS与对照组（HC）运动神经元网络的放电频率随时间变化和定量比较。(b) 放电幅度追踪和比较。(c) 网络小世界性分析。(d) 网络模块化水平分析。(e) 节点度分布。(f) 富集俱乐部连接性分析。

讨论与展望
3Brain HD-MEA为解析ALS从神经元异常到网络重构的跨尺度变化提供了关键手段。相比光学成像，其克服了时间分辨率不足、难以解析快速电活动的局限；相较于传统低分辨率MEA，则在空间采样密度上显著提升，从而在时间精度与空间覆盖之间实现了更优平衡，并更全面精准地反映ALS运动神经元早期由放电增强到网络重组的功能变化特征。

未来，随着机器学习驱动的多层级分析、多模态感知及自适应刺激等技术的融合，3Brain HD-MEA有望进一步拓展其在复杂神经模型中的应用能力，推动体外及离体研究向更高分辨率与更强生理相关性的方向发展。同时，结合代谢测量、成像及分子标志物等多模态数据，3Brain HD-MEA有望进一步揭示ALS早期功能异常与后期结构退行之间的关键转折点，并为药物筛选与机制研究提供更具预测价值的功能评价体系。

参考与图片来源
Erol, Z.Y., Quintanilla, C. and Ozdinler, P.H. (2026), Bringing cellular clarity to the cortical component of ALS with a high-density multi-electrode array system. FEBS J. https://doi.org/10.1111/febs.70552

Fiskum, V., Winter-Hjelm, N., Christiansen, N., Sandvig, A., & Sandvig, I. (2026). Microscale dysfunction and mesoscale compensation in degenerating neuronal networks. Network Neuroscience, 10(1), 1–19. https://doi.org/10.1162/NETN.a.552

Prerad, J., Vanwelden, T., Van Gorsel, M., Vansteenkiste, S., Pipeleers, K., Reusen, M., ... & Fivaz, M. (2026). A mitochondrial tipping point couples early hyperexcitability to late-stage failure in patient-derived ALS motor neurons. bioRxiv. https://doi.org/10.64898/2026.03.20.713134