细胞转换从黑盒猜测变成系统的发现
能够可靠地将一个细胞的表型转化为再生医学的另一个将会改变。然而,预测重组因子诱导细胞转化在很大程度上需要依赖于反复试验,揭示了需要更系统的方法。
2016年,拉科姆et al。提出了一个预测系统称为Mogrify纸标题:“一个预测计算人类之间的直接重编程细胞类型的框架”,发表在自然遗传学。
从那时起,英国的公司继续努力改变未来的目标细胞疗法的发展。今年,Mogrify成长的团队任命简博士Osbourn(前副总统研发和网站负责人落实(阿斯利康))董事会主席,安置在剑桥Bio-Innovation中心,赢得了商业周刊的“颠覆性技术”奖3月。
更多地了解Mogrify实现细胞通过分化转移转换的方法,我们采访了皮埃尔-路易斯Joffrin,企业开发主管Mogrify。
米歇尔·威尔逊(MW):分化转化的过程是将一个细胞类型转换为另一个不经过多能性状态。你能详细说明我们目前的能力实现细胞转换?
皮埃尔-路易斯Joffrin (PJ):分化转移被定义为一个细胞类型的转换到另一个不经过强制表达多能性的互补脱氧核糖核酸编码转录因子。分化转化的第一个例子是在1987年报道的戴维斯,温特劳布和Lassar开创性研究名为“表达一个转染cDNA成纤维细胞转化成肌母细胞”。
尽管这一发现,领域的分化转移相对待命,直到2006年,当山中报道,多能干细胞可以诱导小鼠成纤维细胞。自那以后,世界各地的许多实验室开始了一段旅程重温分化转移概念发表20年前。不久之后,转录因子的组合将人类成纤维细胞转化为神经细胞,心肌细胞和肝细胞开始出现。
自2010年以来,超过400个科学报告已发表报告或验证分化转移协议,使用不同的细胞类型作为源材料。然而,转换的成功取决于准确的识别转录因子的结合在一个无限大的搜索空间> 1022可能的组合。因此,转换在很大程度上依靠猜测和实验性的尝试和错误,没有优化的空间。因此,一些转换实现所需的功能成熟细胞的结果。
兆瓦:掌握分化转移技术将创造许多再生医学治疗的可能性。你能画一幅画,你希望未来将保持这种技术?
PJ:分化转移在再生医学在两个不同的方面有巨大的潜力。首先,转换可以被用来制造细胞自体或同种异体植入患者的疾病功能细胞的数量减少,如在骨关节炎软骨细胞。自体软骨细胞移植(ACI)是一种治疗软骨缺损,可以增强通过transdifferentiating更加可伸缩的细胞类型,如成纤维细胞、增加re-implantation软骨细胞的数量。
其次,分化转移可以用来重新编程细胞在活的有机体内,将一个不受欢迎的细胞类型转换成所需的细胞类型在身体受影响的网站。一个潜在的例子是“白色脂肪”转化为“棕色脂肪组织,减少肥胖和帮助维持葡萄糖对2型糖尿病病人体内平衡。到目前为止,还没有批准在活的有机体内重组疗法,但随着越来越多的发现细胞转换和交付系统发达,这些疗法应该吸引更多的注意力,因为他们绕开问题的免疫原性与外国细胞的同种异体移植有关。
兆瓦:什么是主要的限制阻碍重组技术的进展和应用程序?
PJ:目前的许多识别分化转移协议效率不高,导致只有一小部分细胞的转化,有时< 1%。因此,几个分化转移协议是无法复制的。这可能是由于等因素:
(1)最佳的转录因子结合尚未确定
(2)转录因子并不理想,交付方法
(3)培养条件提高的转换和维护所需的细胞类型并没有被发现。
手机验证和生物等效性是至关重要的,特别是在再生医学的背景下。生成的细胞的细胞表型必须评估来确定与原生细胞生物等效性。然而,科学数据显示这是贫穷的,在某些情况下,或者干脆缺席。
在一些情况下,细胞像生成所需的靶细胞类型都是暂时性的,但未能保持文化。这可能是因为转录因子的结合不能诱导一个自我维持的内源性基因表达变化,或者因为捕获这种细胞状态的最佳培养条件尚未确定。
兆瓦:你能告诉我们关于Mogrify系统预测所需的重组因子诱导细胞转化?
PJ:Mogrify已经开发了一个专有的细胞转换技术,可以将任何成熟的人类细胞类型转换为其他,而无需通过多能干细胞或祖细胞状态。平台采用系统化的大数据的方法来确定最优转录因子和/或小分子需要任何人类细胞类型转换和文化。这是在三个不同的步骤。
首先,基因表达水平的源和目标类型的细胞相比,使用新一代测序,基因调控和表观遗传网络数据,以确定所需的基因表达的变化实现转换。其次,所有转录因子排名根据他们的潜在影响(包括直接和间接)在先前确定的基因表达差异。最后,转录因子的最优组合是由获得最大的基因差异表达的报道(至少98%),同时避免重叠效应的不同因素。
Mogrify的结果已经通过实验验证,也可以预测已知分化转化实验中使用的转录因子,作为目录任何直接的细胞“重编程”的定义的因素。
兆瓦:Mogrify预测算法认为基因表达数据,以及监管网络信息。你能提供“监管网络信息”的例子,在这里注册吗?
PJ:监管网络是一种代表因果下游基因的转录因子之间的相互作用及其目标,为了计算都直接和间接影响基因表达水平。这些类型的关系可以推断出从不同类型的数据,如DNA序列,染色质结构,基因或蛋白表达。
Mogrify从两个主要的数据库包含数据:马拉,哪些模型protein-DNA交互和代表任何潜在的直接作用于基因表达的转录因子与启动子区域,字符串,蛋白质-蛋白质之间的关系模型,因此代表任何潜在的间接通过途径相声对基因表达的影响。
Mogrify通过捕获这两个监管网络数据库,可以排名转录因子,考虑到转录factor-DNA绑定图案,基因启动子区域基因表达和蛋白质的相互作用。
兆瓦:你期望Mogrify预测在多大程度上帮助进步领域的重组?
PJ:分化转化的过程仍然是一个黑盒。到目前为止,所有的组合因素需要一个细胞类型转换为另一个已确定使用试验和错误的方法和一些猜测基于专家知识的一个特定的细胞类型。Mogrify算法的目的是把这个黑盒变成一个可预测的变量,确定转录因子的直接细胞转换不管先验知识。
这将简化新发现的分化转移协议,可用于生成细胞转换具有安全、有效性和可伸缩的生产资料适合发展细胞再生医学治疗和肿瘤。Mogrify的算法也可以确定哪些基因抑制形态conversions-a因素已被证明成功地提高转换协议过去。此外,新版本的算法包括表观遗传数据,可用于预测维护所必需的生长因子和细胞因子特定细胞类型的文化。
兆瓦:你能告诉我们关于任何兴奋即将或正在进行的项目?
PJ:领导项目Mogrify命令软骨细胞的发展转换(通过其子公司Chondrogenix)。作为这个项目的一部分,我们正在创造一个可伸缩的软骨细胞和成纤维细胞,可allogeneically植入病人(不需要基因编辑,因为软骨immune-privileged)。这将有效地民主化已经批准了ACI疗法,并使它便宜得多,通过将它转换为一个现成的产品。这最初的项目目前进入临床前测试。我们也在骨关节炎软骨细胞转化为健康的工作在活的有机体内为了创建第一个疾病修饰治疗骨关节炎,疾病是确定性的逆转。
皮埃尔-路易斯Joffrin米歇尔·威尔逊说,科学技术网络作家。188金宝搏备用