作者汤姆·阿巴特，斯坦福大学 斯坦福大学的研究人员利用先进的显微镜和数学模型发现了一种控制扁虫大脑神经元生长的模式，如下图所示
利用这项技术，他们希望找到指导身体其他部位细胞生长的模式，为生物工程人造组织和器官铺平道路
信用:王实验室 生活充满了模式
生物在生长过程中会产生一系列重复的相似特征，这是很常见的:想象一下鸟类翅膀上长度略有不同的羽毛，或者玫瑰花瓣上长短不一的羽毛
原来大脑也没什么不同
通过使用先进的显微镜和数学模型，斯坦福大学的研究人员发现了一种控制脑细胞或神经元生长的模式
类似的规则可以指导体内其他细胞的发展，理解这些规则对于成功地生物工程化人工组织和器官非常重要
他们发表在《自然物理学》上的研究基于这样一个事实，即大脑包含许多不同类型的神经元，需要几种类型的神经元协同工作来完成任何任务
研究人员想揭示无形的生长模式，这种模式使正确的神经元能够将自己排列到正确的位置来构建大脑
"具有互补功能的细胞如何安排自己来构建一个功能性组织？"该研究的合著者、生物工程助理教授王博说
“我们选择通过研究大脑来回答这个问题，因为人们普遍认为大脑过于复杂，没有简单的模式规则
当我们发现事实上有这样一个规则时，我们感到很惊讶
" 他们选择检查的大脑属于涡虫，一种毫米长的扁形虫，每次截肢后都能再生出新的头部
首先，王(音)和他实验室的研究生玛格丽塔·哈利顿(Margarita Khariton)用荧光染色剂标记了扁形虫的不同类型的神经元
然后，他们使用高分辨率显微镜捕捉整个大脑的图像——发光的神经元和所有的——并分析这些模式，看看他们是否能从中提取出指导其构建的数学规则
他们发现，每个神经元都被大约十几个与其相似的邻居包围着，但是在他们中间散布着其他种类的神经元
这种独特的排列意味着没有一个神经元与它的孪生神经元齐平，同时仍然允许不同类型的互补神经元足够靠近，以共同完成任务
研究人员发现，这种模式在整个扁虫大脑中反复重复，形成一个连续的神经网络
该研究的合著者、化学工程助理教授秦剑和博士后学者冼刚开发了一个计算模型，表明这种复杂的功能邻域网络源于神经元尽可能紧密地聚集在一起而不与其他同类神经元过于接近的趋势
虽然神经科学家可能有一天会采用这种方法来研究人脑中的神经元模式，但斯坦福大学的研究人员认为，这种技术可以更有效地应用于新兴的组织工程领域
基本想法很简单:组织工程师希望诱导干细胞——所有细胞类型都来源于此的强大、通用的细胞——成长为形成肝脏、肾脏或心脏的各种特殊细胞
但是如果科学家想让心脏跳动，他们需要将这些不同的细胞排列成正确的模式
“几个世纪以来，生物如何成长为具有有用功能的形式的问题一直吸引着科学家们，”王说
“在我们的技术时代，我们不局限于在细胞水平上理解这些生长模式，还可以找到在生物工程应用中实施这些规则的方法
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