The human head is identified as the body region most frequently involved in life-threatening injuries. Extensive research based on experimental, analytical and numerical methods has sought to quantify the response of the human head to blunt impact in an attempt to explain the likely injury process. Blunt head impact arising from vehicular collisions, sporting injuries, and falls leads to relative motion between the brain and skull and an increase in contact and shear stresses in the meningeal region, thereby leading to traumatic brain injuries. In this paper the properties and material modeling of the subarachnoid space (SAS) as it relates to Traumatic Brain Injuries (TBI) is investigated. This was accomplished using a simplified local model and a validated 3D finite element model. First the material modeling of the trabeculae in the Subarachnoid Space (SAS) was investigated and validated, then the validated material property was used in a 3D head model. In addition, the strain in the brain due to an impact was investigated. From this work it was determined that the material property of the SAS is approximately E = 1150 Pa and that the strain in the brain, and thus the severity of TBI, is proportional to the applied impact velocity and is approximately a quadratic function. This study reveals that the choice of material behavior and properties of the SAS are significant factors in determining the strain in the brain and therefore the understanding of different types of head/brain injuries.
The blood-brain barrier (BBB) is an interface between cerebral blood and the brain parenchyma. As a gate keeper, BBB regulates passage of nutrients and exogeneous compounds. Owing to this highly selective barrier, many drugs targeting brain diseases are not likely to pass through the BBB. Thus, a large amount of time and cost have been paid for the development of BBB targeted therapeutics. However, many drugs validated in in vitro models and animal models have failed in clinical trials primarily due to the lack of an appropriate BBB model. Human BBB has a unique cellular architecture. Different physiologies between human and animal BBB hinder the prediction of drug responses. Therefore, a more physiologically relevant alternative BBB model needs to be developed. In this review, we summarize major features of human BBB and current BBB models and describe organ-on-chip models for BBB modeling and their applications in neurological complications.
Rian Kang;Soomin Park;Saewoon Shin;Gyusoo Bak;Jong-Chan Park
BMB Reports
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제57권7호
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pp.311-317
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2024
Brain organoid is a three-dimensional (3D) tissue derived from stem cells such as induced pluripotent stem cells (iPSCs) embryonic stem cells (ESCs) that reflect real human brain structure. It replicates the complexity and development of the human brain, enabling studies of the human brain in vitro. With emerging technologies, its application is various, including disease modeling and drug screening. A variety of experimental methods have been used to study structural and molecular characteristics of brain organoids. However, electrophysiological analysis is necessary to understand their functional characteristics and complexity. Although electrophysiological approaches have rapidly advanced for monolayered cells, there are some limitations in studying electrophysiological and neural network characteristics due to the lack of 3D characteristics. Herein, electrophysiological measurement and analytical methods related to neural complexity and 3D characteristics of brain organoids are reviewed. Overall, electrophysiological understanding of brain organoids allows us to overcome limitations of monolayer in vitro cell culture models, providing deep insights into the neural network complex of the real human brain and new ways of disease modeling.
Quantitative analysis of dynamic brain PET data using a tracer kinetic modeling has played important roles in the investigation of functional and molecular basis of various brain diseases. Parametric imaging of the kinetic parameters (voxel-wise representation of the estimated parameters) has several advantages over the conventional approaches using region of interest (ROI). Therefore, several strategies have been suggested to generate the parametric images with a minimal bias and variability in the parameter estimation. In this paper, we will review the several approaches for parametric imaging with linearized methods which include graphical analysis and mulilinear regression analysis.
Three-dimensional cultures of human neural tissue/organlike structures in vitro can be achieved by mimicking the developmental processes occurring in vivo. Rapid progress in the field of neural organoids has fueled the hope (and hype) for improved understanding of brain development and functions, modeling of neural diseases, discovery of new drugs, and supply of surrogate sources of transplantation. In this short review, we summarize the state-of-the-art applications of this fascinating tool in various research fields and discuss the reality of the technique hoping that the current limitations will soon be overcome by the efforts of ingenious researchers.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권6호
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pp.561-575
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2023
Brain network analysis has attracted the interest of neuroscience researchers in studying brain diseases. Magnetoencephalography (MEG) is especially proper for analyzing functional connectivity due to high temporal and spatial resolution. The application of graph theory for functional connectivity analysis has been studied widely, but research on network modeling for MEG still needs more. Temporal exponential random graph model (TERGM) considers temporal dependencies of networks. We performed the brain network analysis, including static/temporal network statistics, on two groups of epilepsy patients who removed the left (LT) or right (RT) part of the brain and healthy controls. We investigate network differences using Multiset canonical correlation analysis (MCCA) and TERGM between epilepsy patients and healthy controls (HC). The brain network of healthy controls had fewer temporal changes than patient groups. As a result of TERGM, on the simulation networks, LT and RT had less stable state than HC in the network connectivity structure. HC had a stable state of the brain network.
Taehwan Kwak;Si-Hyung Park;Siyoung Lee;Yujeong Shin;Ki-Jun Yoon;Seung-Woo Cho;Jong-Chan Park;Seung-Ho Yang;Heeyeong Cho;Heh-In Im;Sun-Ju Ahn;Woong Sun;Ji Hun Yang
International Journal of Stem Cells
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제17권2호
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pp.158-181
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2024
This study offers a comprehensive overview of brain organoids for researchers. It combines expert opinions with technical summaries on organoid definitions, characteristics, culture methods, and quality control. This approach aims to enhance the utilization of brain organoids in research. Brain organoids, as three-dimensional human cell models mimicking the nervous system, hold immense promise for studying the human brain. They offer advantages over traditional methods, replicating anatomical structures, physiological features, and complex neuronal networks. Additionally, brain organoids can model nervous system development and interactions between cell types and the microenvironment. By providing a foundation for utilizing the most human-relevant tissue models, this work empowers researchers to overcome limitations of two-dimensional cultures and conduct advanced disease modeling research.
The impact response of the human brain has been determined by three-dimensional finite element modeling. The model includes a layered shell closely representing the cranial bones with the interior contents occupied by an incompressible contimuum to simulate the brain. Flax and tentorium modeled with 4 node membrane element were also incorporated. The computed pressure-time histories at 4 locations within the brain element compared quite favorably with previously published experimental data from cadaver experiments. A parametric study was subsequently conducted to identify the model response when the impact were varied.
Adrenoceptor has been considered to be an important target in psychiatric disorders. Based on x-ray structures of bovine rhodopsin, we established homology model of ${\alpha}_{2c}$-adrenoceptor (ADA2C_rat) and then analyzed docking from binding model of receptor-ligand complex with high-active compound No.29 in tricyclic isoxazole analogues (1-30). We observed that the N (1.907 $\AA$) and O (1.712 $\AA$) atoms of isoxazole ring on the docked ligand (No.29) formed H-bonding interaction with O-H of Ser5.32 and carmeron phenyl ring centroid of tricyclic isoxazole formed $\pi-\pi$ interaction at 3.342 $\AA$ distance with phenyl ring centroid of Phe6.52. According to predictions of blood-brain distribution (logBB) through penetration of blood-brain barrie (BBB) and polar surface area (PSA) of the ligands, the high-active compound No.29 has values of logBB=-0.203, PSA=67.50, respectively. These results suggest that the high-active compound No.29 is a novel anti-depressant with the characteristics such as dopamine and serotonin.
The dynamic response of the human brain to direct impact was studied by three-dimensional finite element modeling. The model includes a layered shell closely representing the cranial bones with the interior contents occupied by an incompressible continuum to simulate the brain. Falx and tentorium modeled with 4 node membrane element were also incorporated. The computed pressure-time histories at 4 locations within the brain element compared quite favorably with previously published experimental data from cadaver experiments. Therefore, the purpose of this study was to determine the effects of the impact direction on the dynamic response of the brain in children. A parametric study was subsequently conducted to identify the model response when the age and impact site were varied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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