Generation of 3D Human iPSC-Derived Multi-Cell Type Neurospheres for Studying Neuron, Astrocyte, and Microglia Crosstalk
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) human brain tissue models derived from induced pluripotent stem cells (iPSCs) have transformed the study of neural development and disease in vitro. While cerebral organoids offer high structural complexity, their large size often leads to necrotic core formation, limiting reproducibility and challenging the integration of microglia. Here, we present a detailed, reproducible protocol for generating multi-cell type 3D neurospheres that incorporate neurons, astrocytes, and optionally microglia, all derived from the same iPSCs. While neurons and astrocytes differentiate spontaneously from neural precursor cells, generated by dual SMAD-inhibition (blocking BMP and TGF-b signaling), microglia are generated in parallel and can infiltrate the mature neurosphere tissue after plating neurospheres into 48-well plates. The system supports a range of downstream applications, including functional confocal live imaging of GCaMP6f after adeno-associated virus (AAV) transduction of neurospheres or immunofluorescence staining after fixation. Our approach has been successfully implemented across multiple laboratories, demonstrating its robustness and translational potential for studying neuron-glia interactions and modeling neurodegenerative processes. Key features • Reproducible human iPSC-derived 3D neurosphere multi-cell type tissue culture system. • Optional addition of microglia allows for studying neuron-microglia interaction in vitro in 3D. • Reliable spontaneous activity offers functional tissue culture readouts of neural firing. • System allows modeling of human brain diseases, such as Alzheimer's disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».