映射出细胞转换

一个国际研究小组的研究人员Duke-NUS医学院(Duke-NUS)、布里斯托大学、莫纳什大学和日本已经开发出一种算法可以预测的因素需要一个人类细胞类型转换为另一个。这些改变游戏规则的发现对再生医学有着重要的意义,为进一步的研究奠定了基础细胞重新编程。

众所周知,细胞类型都不是固定不变的,一个细胞类型可以重新编程,或转换,变成另一个细胞类型的一组独特的细胞因子。这种方法被带到前台Shinya Yamanaka由诺贝尔奖得主的工作涉及重组皮肤成纤维细胞的诱导多能干细胞(iPS)。在理论上,“诱导多能性”可以直接重新编程,例如,视网膜细胞,可以帮助治疗黄斑变性或眼睛。不过,在实践中似乎有这种方法技术和安全问题的细胞转换由于重新编程细胞癌基因突变的积累,因此导致不可预测的行为。

此外,尽管这一突破,决定细胞的独特因素,需要为每个细胞操纵转换是一个漫长而昂贵的过程,涉及到许多试验和错误。因此,第一步确定的关键组细胞转化因子的细胞是主要障碍领域的研究人员和医生的脸细胞重新编程。

为了克服这个障碍,Duke-NUS高级研究员欧文·拉博士工作了五年开发计算算法来预测细胞因子的细胞转换。算法,称为Mogrify(1),是能够预测最优组细胞因子所需的任何细胞转换。

Mogrify测试时,能够准确预测的细胞因子之前发表所需细胞正确转换。Mogrify进一步验证的预测能力,团队进行了两次小说细胞转换使用人类细胞在实验室里,和这些成功的尝试仅使用Mogrify的预测。

Mogrify”就像一个“世界地图”细胞,让我们在地图上标出新界在人类细胞转换,”雷克汉姆博士解释说,他是在Duke-NUS系统复杂疾病的遗传学实验室。“的第一个临床应用,我们希望与这个创新的实现方法是让有缺陷的细胞从病人到功能的健康细胞,没有中间iPS的一步。这些可以被重新移植到患者,应在实践中,有效地使再生医学新技术。”

Enrico Petretto副教授、该研究的作者之一、系统复杂疾病的遗传学实验室Duke-NUS计算生物学中心,强调自Mogrify命令完全数据驱动的,其鲁棒性和准确性只能继续改进为更全面的数据收集和输入到框架。

“Mogrify命令一个改变游戏规则的方法,该方法利用大数据和这种系统生物学;这将激发新的转化应用程序工作的结果和专业知识在Duke-NUS,”Petretto教授协会说。

Mogrify网上已经为其他研究人员和科学家。团队在Mogrify Duke-NUS现在计划关注的在转化医学中的应用。之间的协作研究小组在Duke-NUS已经将该算法应用于帮助开发治疗特定疾病,如癌症。