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成功检测和预防脑损伤取决于与潜在病理相关的细胞损伤阈值的定量识别。在此，通过将最近开发的惯性微神经流变性技术与3D体外神经组织模型相结合，我们可以量化和解决高负载速率的神经细胞的结构病理学和关键损伤应变阈值，例如在BLAST，气腔，气液或定向能量导管中遇到的高负载率。我们发现，以MAP2为特征的神经元树突状棘显示为7.3％的物理衰竭菌株，而微管和纤维肌动蛋白能够在受伤前耐受耐受的菌株（14％）。有趣的是，尽管这些关键损伤阈值与以前报道的中等和较低应变率报道的文献值相似（<100 1/s），但此处报道的原发性损伤的病理学与凋亡或坏死过程中的生物化学激活相比纯粹是物理性质的明显不同。
由于高速机械载荷引起的神经细胞损伤病理
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