一个机器学习的3D微血管平台识别了激酶目标,恢复了血脑屏障内皮质完整性

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物技术是生物技术.
• 药理学 药理学是指药理学的学科.

背景情况:

• 创伤性脑损伤 (TBI) 破坏了大脑内皮屏障,导致胀和神经缺陷.
• 目前对TBI的治疗方法缺乏以机制为导向的方法来稳定脑血管.

研究的目的:

• 开发和利用3D人类大脑内皮血管平台,用于机械分析血脑屏障 (BBB) 功能.
• 确定酶通路和药物候选物来稳定TBI中的BBB.

主要方法:

• 使用3D可 perfusable人脑内皮血管平台来评估对血栓和TBI患者血的反应.
• 机器学习引导的激酶分析确定了参与BBB完整性的关键信号通路.
• 查激酶抑制剂以逆转TBI诱导的内皮屏障破坏.

主要成果:

• 3D平台使得对宏分子屏障功能的量化评估成为可能.
• 确定了与BBB稳定和破坏相关的特定激酶通路.
• 提名的是扭转TBI等离子体诱导泄漏的激酶抑制剂和加剧内皮损失的化合物.

结论:

• 这项研究为TBI的精密血管治疗建立了一个新的平台.
• 这种方法将患者的血表型与内皮屏障反应和激酶信号联系起来.
• 这一框架为跨神经血管疾病的治疗发现提供了一种多功能战略.