技术将加速大脑疾病的药物开发

Hayder阿明博士和Caghan克孜尔DZNE德累斯顿的网站旨在加快发展中通过尖端技术对大脑疾病的药物。为此,他们生成一个创新的技术平台,称为“i3D-Markers”,基于高密度微电极阵列和人类神经元的三维网络。化合物进行测试会滴到这个设置,和人工智能将用于确定神经元的反应。有了这个平台,DZNE科学家打算优化选择健壮的候选药物临床试验发展和帮助避免死角管道。验证这种方法的支持的820000欧元“亥姆霍兹验证基金”。DZNE提供的额外融资,使预算总数增至约120万欧元。研究人员的目标是将这项新技术商业化和做好产业规模的操作。

药物开发是昂贵和挫折。“近年来,大多数针对脑部疾病的新药物在人类研究失败。原因之一是神经系统疾病的低效在体外实验中,特别是在药物开发的早期阶段临床试验开始之前“Caghan克孜尔博士说,一位神经学家关注生成实验模型和小说对阿尔茨海默病的理解。德累斯顿的同事,Hayder阿明博士说:“现有的方法是一个根本性的缺口。人类的大脑是非常复杂的,不能充分建模当前方法在实验室使用。他们太简化论,揭示了真正的药物对神经网络的影响。特别是二维细胞培养和传统的数据采集方法不捕捉复杂的大脑电生理和细胞属性。”Amin, who has vast expertise in multiscale experimental neuroscience, neurotechnology, and developing computational tools to investigate neural dynamics, added: "This generates a critical need for tools that better support the development of new pharmaceuticals."

融合的技术

德累斯顿的研究人员有创新的想法来解决这个问题。“i3D-Markers”,他们的小说技术平台,可以回答药物开发的一个关键问题:“将一个特定的候选人药物如何影响人类的大脑网络:好或坏呢?”。经验表明,这个问题很难回答人类临床试验之前。”事实上,许多候选药物医疗潜在的在实验室或动物研究显示失败在临床试验中由于不必要的对人类大脑的影响,“阿明说。DZNE科学家乐观i3D-Markers可以发挥作用。“我们的目标是验证我们的技术可以预测,比目前的方法,一个实验性的化合物是否会对人类的预期效果。希望这将有助于加速新药的路径,避免死角在药物开发和减少开发成本,”克孜尔说。

德累斯顿的概念研究与创新融合neuroelectronics细胞培养方法。“i3D-Markers利用神经元的文化界面上的芯片。我们在高密度种植神经元microelectrode-based芯片形成大脑的神经三维配置。这个设置使我们能够跟踪从成千上万的神经元电活动与高时空分辨率,同时”阿明解释道。“这大阵的微小传感器使我们洞察这个非常复杂的人工神经网络的动力学。我们将以前所未有的细节和单细胞决议获得高含量数据。”

药物测试会滴到神经元在指定的浓度。”然后你开始记录电生理数据,这将由我们的一系列传感器,收集“克孜尔说。

智能预测算法

虽然网络将包括超过十万个神经元,这种细胞培养,包括芯片,将适合面积小于10倍2-eurocent硬币。然而,神经活动信息将复杂的因为它使成千上万的micro-contact传感器。因此,进行分析,科学家们将利用人工智能方法。这种算法识别和提取模式从复杂的多维数据。“通过使用人工智能和特殊的数学方法,我们希望开发所谓的功能性生物标记基于神经元网络活动。这些生物标记会告诉我们是否网络是不错的,如果一个给定的药物影响这个条件,这将帮助我们确定有前途的化合物”,阿明说。

目标对于一个创业

DZNE科学家不从头开始:从先前的研究中,他们有一个概念验证,表明这个项目中包括的各种技术确实可以成功合并。在此基础上,验证过程,现在渐渐展开,旨在开发一个技术平台,最终可以商业化。科学顾问委员会将参与这项努力,以及几个研究生学生。此外,行业合作伙伴的技术和药品生产领域将提供实物支持。“我们的目标是建立一个功能齐全的原型和测试它在未来的两年里,“阿明说。“当技术准备常规应用程序中,我们将首先为外部客户提供内部服务。这些研究机构和制药公司。从长远来看,我们的目标是建立一个创业公司。”

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