David实验室是PerkinElmer高内涵的老用户，自2018年开始，陆续基于PerkinElmer的高内涵系统发表了5篇文章，包括一篇Cell Report，一篇Science Advances。在6月份的推送《就发了5篇SCI！老凡尔赛如何用高内涵阐明神经细胞分化机制（上）》中，我们已经分享了David实验室建立的2D神经分化体系，此次，我们来分享3D神经干细胞研究体系。

《High-throughput 3D screening for differentiation of hPSC-derived cell therapy candidates》于2020年8月发表于Science Advanced杂志，该工作系统性的构建了3D神经分化研究方法，建立高通量3D培养平台，用于系统地筛选1200种不同剂量、持续时间、动力学和信号组合的培养条件，寻找能从人多能干细胞(hPSCs)分化出少突胶质细胞祖细胞和中脑多巴胺能神经元的条件并确定关键因子。该研究揭示了以前未被发现的， Wnt、维甲酸和sonic hedgehog信号对细胞分化的复杂作用，这可能揭示了人类中枢神经系统发育中新的关键机制。该研究的发现有助于一些神经类疾病的细胞替代疗法（cell replacement therapies (CRTs)）的优化。

首先，少突胶质前体细胞OPC的体外分化过程见上图，在3D培养条件下，要经过复杂的诱导过程，PSC细胞才能够分化成为OPC细胞，而这一过程如何规范化如何可控，正是神经系统类基本细胞替代疗法最关心的问题，作者就针对这一过程展开了筛选。

上图为作者筛选体系示意图，该体系将细胞悬浮在3D水凝胶中的微柱芯片压印到含有隔离介质条件的互补微孔芯片上，然后芯片被悬空培养在800nl培养介质的微孔中，经过一段时间的培养，该微流控板直接用PerkinElmer高内涵系统进行成像和分析。这样，在培养基中加入不同成分，就能够筛选不同剂量和时间的组合。作者共筛选了1200个组合培养条件，共计4800个独立样本，同时消耗的试剂体积不到相应96孔板格式的0.2%。这是一个非常高效的筛选体系。

接下来，作者进行了各个关键因素多维度的筛选，筛选的表型为各个分化时期OPC的不同标记物，如Olig2、Tuj1、Nkx2.2等，这些标记物的成像和定量都是通过PerkinElmer高内涵系统完成的。

之后，作者拟合了广义线性模型，将Olig2、Nxk2.2和Tuj1的表达和共表达与本研究涉及的12个培养参数中的单个输入参数以及它们之间的132个成对相互作用关联起来。并发现，RA是对Olig2和Nkx2.2表达影响最大的参数之一，特别是第0天和第1天和第4天和第10天剂量控制至关重要。此外，该分析确定了两种培养参数（第0-2天高剂量的RA+第4-10天高剂量的SAG，GANT剂量的增加+CHIR持续时间的延长）以协同方式相互作用以促进OPC分化的情况。

最后，作者还用该模型筛选了hPSC细胞分化成tyrosine hydroxylase+mDA神经细胞的过程，也找到了该过程的重要调控因素，描述了该过程的可控性操作方法。这部分内容由于篇幅不再展开，感兴趣的同学请阅读原文。