研究概述：

小胶质细胞 (microglia) 是中枢神经系统重要的固有免疫细胞，在神经发育及神经环路调控中发挥关键作用。近年来研究发现，小胶质细胞在不同脑区呈现显著的区域特异性，并在特定神经回路和微环境中执行差异化功能。其功能异常已被证实与多种神经精神疾病密切相关。例如，在自闭症谱系障碍 (autism spectrum disorder, ASD) 中，小胶质细胞参与突触调控异常及神经元高兴奋性等过程，这些改变主要涉及中脑–纹状体等关键神经回路。然而，人类小胶质细胞在这些回路中的区域异质性及其对异常神经活动的响应机制仍有待系统阐明。

美国普渡大学 Yang Yang 教授团队构建了整合小胶质细胞的中脑–纹状体类脑组装体模型 (hMO–hStrO-Microglia assembloid)，用于模拟自闭症等神经精神疾病相关的关键神经回路（图1）。研究团队通过化学遗传学方法特异性激活中脑–纹状体回路，发现小胶质细胞能够对神经活动增强作出显著响应，并通过GABA_B受体介导的信号通路产生Ca²⁺增强反应。进一步在自闭症相关的SCN2A突变模型中，研究发现异常增强的神经活动会引发小胶质细胞的过度反应，不仅Ca²⁺信号显著升高，还伴随突触过度修剪 (excessive synaptic pruning)。值得注意的是，这些异常表型可通过抑制小胶质细胞GABA_B受体或敲除相关基因得到明显缓解。

在本研究中，3Brain高分辨率微电极阵列平台（HyperCAM Alpha系统，配合CorePlate™ 6W 38/60 芯片，及 BrainWave 5软件）实现了对类脑和类脑组装体神经网络电活动的高时空分辨率记录，精准捕捉不同脑区神经活动的动态变化，从而完成对中脑–纹状体回路功能的验证。在此基础上，HD-MEA进一步揭示了SCN2A突变所导致的网络高兴奋性表型，实现了从正常回路功能到疾病相关网络异常的系统性解析。

综上，本研究建立了一个可解析人类皮层下神经回路中神经–免疫相互作用的创新模型体系，不仅为探索潜在治疗策略提供了新的思路，也进一步凸显了小胶质细胞在塑造神经精神疾病相关关键回路中的重要作用。相关成果发表于2026年2月Science Advances (IF = 12.5)。

图2 | 中脑–纹状体回路的多巴胺能功能耦联验证
(A1) 中脑–纹状体回路中多巴胺能调控机制示意图：中脑hMO多巴胺能神经元（蓝色）释放多巴胺并作用于纹状体hStrO神经元上的多巴胺受体（绿色），从而促进其神经活动（红色）；在加入D1/D2受体拮抗剂后，该信号传递被阻断，导致纹状体神经元活动下降。
(A2) 给药与HD-MEA信号采集流程记录。
(B) 平均放电频率时间变化曲线。橙色表示组装体的中脑区域，蓝色代表纹状体区域。
(C) 平均放电频率定量分析。组装体培养时间为150–170天。

在确认回路功能连接的基础上，作者进一步通过化学遗传学方法 (Gq-DREADD) 特异性激活中脑神经元，并利用3Brain 6W HD-MEA实时监测网络活动变化。Gq-DREADD是一种可被外源配体CNO特异性激活的工程化受体，可诱导神经元兴奋。CNO处理后，中脑区域神经活动 (neuronal firing) 显著增强，同时纹状体区域的神经活动也随之升高（图3B，3C）。时间对齐分析进一步显示，纹状体区域的神经活动相对于中脑呈现呈现约60–90秒的延迟增强延迟，提示该神经活动由中脑向纹状体传播，验证该回路具备方向性信息传递能力。

图 3｜Gq-DREADD介导的中脑神经元激活驱动纹状体神经活动
(A) 含小胶质细胞的中脑–纹状体组装体在3Brain 6孔HD-MEA平台上的代表性图像，中脑区域hMO经Gq-DREADD转导。
(B) CNO处理前后平均放电频率定量分析。
(C) CNO处理前后网络活动变化。左：网络活动图；右： 神经连接图。

作者进一步探究小胶质细胞对神经活动变化的响应机制。已有研究表明，小胶质细胞中的GABA_B受体参与调控其Ca²⁺信号动态，因此作者采用GABA_B受体拮抗剂CGP进行干预。为排除该药物效应通过改变神经元活动间接产生的可能性，研究结合HD-MEA对神经网络活动进行了对照分析。结果显示，CGP处理后神经元平均放电频率仅呈轻微上升趋势，但未达到统计学显著性（图4）。这一结果表明，CGP对整体神经网络兴奋性的影响有限，从而支持后续观察到的小胶质细胞Ca²⁺信号变化主要源于其自身GABA_B受体调控，而非由神经元活动变化所间接驱动。

图 4｜CGP处理对神经元兴奋性无显著影响
(A, C) 神经元放电热图，表征CGP处理前 (A) 和处理后 (C) 的网络活动分布。
(B, D) 神经元放电的光栅图。B，CGP处理前；D，CGP处理后。蓝色标记表示爆发放电事件。
(E) 平均放电频率的定量分析。
(F) 平均放电频率的个体变化及差值分布分析。左：CGP处理前后平均放电频率；右：个体内差值分布，横线表示差值均值。

此外，作者引入 SCN2A C959X 突变，构建自闭症相关的中脑–纹状体组装体，并利用3Brain 6W HD-MEA 评估其网络电生理特征。与对照组相比，突变组表现出显著的网络过度兴奋 (network hyperexcitability)，包括平均放电频率升高，活跃电极数量增加，以及爆发放电 (burst) 的频率和电极数量增加（图5）。这些结果表明，SCN2A 突变在中脑–纹状体回路中引发了明显的高兴奋性表型。
 

图 5｜SCN2A C959X 突变构建网络高兴奋性的中脑-纹状体组装体
(A) 含小胶质细胞的中脑（橙色）– 纹状体（粉色）组装体在3Brain 6W HD-MEA上的记录示意图。
(B) 单电极记录的原始电压轨迹示例。上：对照组。下：突变组。
(C) 电活动热图（上）及神经连接图（下）。
(D) 神经放电的光栅图。
(E–H) 电生理参数定量分析：平均放电频率 (E)、活跃电极数量 (F)、爆发放电频率 (G) 及发生爆发放电的电极数量 (H)。

3Brain 6孔 HD-MEA实验流程
1. 芯片预处理
在每孔中加入200 μl 1% Tergazyme溶液（一种清洁剂），于37°C孵育1小时；随后用无菌Milli-Q水充分冲洗3次。接着使用70%乙醇消毒1小时，去除乙醇后在紫外条件下干燥。随后加入PBS，在室温下孵育过夜，以改善芯片表面的亲水性。

在此基础上进行表面包被处理：先加入poly-L-ornithine (50 μg/ml) 孵育过夜，洗涤3次后，再加入Laminin (50 μg/ml)，于37°C孵育4小时。

2. 样本接种
将培养至第100–150天的类脑组装体接种至芯片培养皿中央区域，每孔加入20 μl培养基，并在培养箱中孵育2小时，使样本贴附于电极表面。随后，在8小时内每隔2小时使用宽口吸头补加20 μl培养基，以保持样本湿润并促进稳定贴附。最后，以同心圆方式缓慢加入2 ml培养基覆盖整孔。培养过程中每3–4天更换培养基。

类脑组装体在接种后第10–15天进行电生理记录。

3. 数据采集（在 BrainWave 5中配置）
选择2304电极的记录配置，电极间距为60 μm，感应面积为2.9 × 2.9 mm²。采样频率设为10K Hz，并使用100 Hz高通滤波器。

记录过程中启用直接光刺激补偿 (direct light stimulation compensation)，以减少光照引起的电信号伪影。

4. 数据分析
首先对原始信号进行20–5K Hz带通滤波过滤，以提取神经元的尖峰电位spike。检测阈值设为8倍标准差，峰值持续时间为2.0 ms，不应期为1.0 ms，前峰持续时间为1.0 ms。同时，剔除放电频率低于0.083 Hz（即每分钟少于5个spike）的电极，以排除低活性或噪声信号。

在此基础上，采用基于放电间隔 (interspike interval, ISI) 的方法识别爆发放电 (burst)：当相邻spike间隔不超过100 ms，且连续spike数不少于5时，判定为一次爆发事件。

随后，通过主成分分析 (principal component analysis, PCA) 结合K-means及gap statistics 进行聚类，实现动作电位分选 (spike sorting)。

在网络层面，基于电极同步参与比例 (recruitment) 识别网络爆发 (network burst)：当至少10%的电极在同一时间窗口内被激活，且累计spike数不少于50时，判定为一次网络爆发事件。

最后，采用30 ms时间窗口，并以3.0 ms为时间分辨率 (bin size)，计算spike之间的交叉相关 (cross-correlation)，并构建相关性矩阵 (correlation matrix)，用于分析神经元之间的功能连接关系。

讨论与展望：
过去十年间，类脑及类脑组装体模型的快速发展，使得研究者能够在三维人源体系中系统探索神经发育及神经精神疾病相关机制，也使对其功能性的可靠验证变得尤为关键。

3Brain HD-MEA平台提供了可以在芯片感应面积区域零压力容纳整个类器官组装体的微电极阵列，不仅能够实现类脑组装体神经活动的高时空分辨率记录，还可在复杂神经回路中开展区域分辨的功能分析，从而解析脑区间的连接关系及信息传递过程。6个孔同时记录大大提高了实验的整体效率，降低了耗材成本。同时，在疾病模型中，HD-MEA能够对基因突变引发的网络异常进行敏感捕捉与定量表征，进一步揭示神经精神疾病相关的回路功能失调特征。更重要的是，HD-MEA与类脑组装体模型的结合，使“神经活动—小胶质细胞响应—突触重塑”这一跨尺度过程能够在同一体系中被系统解析，从而在功能层面直接刻画神经–免疫相互作用。

展望未来，随着类脑模型复杂度的提升及多模态技术的融合，HD-MEA有望在药物筛选、疾病机制研究及个体化医学等领域发挥更广泛的应用潜力，进一步推动体外人源神经系统研究向更高精度与更强转化能力发展。

参考与图片来源
Wu, J., Chen, X., Zhang, J., Wettschurack, K., Robinson, M., Li, W., ... & Yang, Y. (2026). Human microglia in brain assembloids display region-specific diversity and respond to hyperexcitable neurons carrying SCN2Amutation. Science Advances, 12(8), eady2977. https://doi.org/10.1126/sciadv.ady2977