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[基础研究] Cell Stem Cell:研究人员将人类皮肤细胞直接转化为运动神经元

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发表于 2017-9-8 22:54:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
圣路易斯华盛顿大学.png
       新技术可能辅助治疗导致瘫痪的疾病。

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       2017年9月7日——由于无法在实验室生长人类运动神经元,科学家努力为神经退行性疾病开发新疗法的工作一直被阻碍。运动神经元驱动肌肉收缩,它们的损伤是一系列毁灭性疾病的基础,比如肌萎缩侧索硬化(ALS)和脊髓性肌萎缩(SMA),这两种疾病最终都会导致瘫痪和早亡。
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       在新的研究中,圣路易斯华盛顿大学医学院的科学家们将来自健康成人的皮肤细胞直接转化为运动神经元,而不需要经过干细胞状态。

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运动神经元.png

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       图:从一位42健康女性皮肤细胞转化而来的运动神经元。圣路易斯华盛顿大学医学院研究人员开发出一种新的方法,将人类皮肤细胞直接转化为运动神经元。该技术将帮助研究人员更好地理解运动神经元疾病,比如肌萎缩侧索硬化。人类运动神经元是难以研究的,因为它们不能从活着的患者身上提取。

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       该技术使得在实验室中研究人类中枢神经系统运动神经元成为可能。与一般研究的小鼠运动神经元不同,在实验室中生长的人类运动神经元可能成为一个新的工具,因为虽然研究人员不能从活人采集这些神经元样本,但可以很容易地采集皮肤样本。
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       该研究9月7日发表于《细胞-干细胞》(Cell Stem Cell)

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Cell Stem Cell.png
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       避免干细胞阶段,消除了生产多能干细胞时引发的伦理担忧。多能干细胞能够成为所有类型的成体细胞,这方面与胚胎干细胞类似。更重要的是,避免干细胞状态允许所产生的运动神经元保留原始皮肤细胞的年龄,因此保留患者的年龄。保持这些细胞的实足年龄对于研究神经退行性疾病是至关重要的,后者发生在不同年龄段的人群中并在几十年里恶化。

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       “在这项研究中,我们只使用了来自20岁到60岁健康成人的皮肤细胞,” 该研究资深作者、发育生物学助理教授Andrew S.Yoo博士说,“我们的研究揭示了小RNA分子如何与被称为转录因子的其他细胞信号协作产生特定类型的神经元,在这里是运动神经元。未来,我们想研究来自运动神经元疾病患者的皮肤细胞。我们的转换过程应该使用来自患者的神经元建立疾病晚发方面的模型。”
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Andrew S.Yoo博士.png

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图:Andrew S.Yoo博士
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       “返回通过多能干细胞阶段,有点像拆除一幢房子然后从地面上建造新的,” Yoo说,“而我们所做的更像是翻新。我们改变内部,但不动原始的结构,这可以保留我们想要研究的衰老成体神经元的特征。”

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       科学家将人类皮肤细胞转化为其他细胞类型(比如神经元)的能力,有潜力增进对疾病的理解,并导向找到新方法来治疗受损的组织和器官,即再生医学。
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       为了将皮肤细胞转化为运动神经元,研究人员将皮肤细胞暴露于通常高水平存在于大脑的分子信号。Yoo和同事们之前的研究表明,暴露于两种短的RNA片段可以将人类皮肤细胞变成神经元。这两种微RNA——被称为miR-9和miR-124——参与细胞基因指令的重新包装。

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研究图示.png
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       在这项新研究中,研究人员广泛描述了这一重新包装过程,详细描述了皮肤细胞如何被重新编程为一般神经元,然后被引导为特定类型的神经元。他们发现,参与该过程的基因会为表达做好准备,但在提供正确的分子组合前保持不活跃状态。经过多次组合的大量实验,研究人员发现,向混合物中再添加两种信号——转录因子ISL1和LHX3——在大约30天内将皮肤细胞转化为脊髓运动神经元。
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       微RNA miR-9和miR-124加上转录因子ISL1和LHX3等信号的组合,会告诉细胞将制造皮肤的遗传指令折叠起来,而展开制造运动神经元的指令。

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       图:来自健康成人的人类皮肤细胞(上图),随后转化为不同类型的神经元,有潜力成为一个有价值的研究工具。来自神经退行性疾病患者的相似皮肤样本,可能允许科学家在其原生细胞类型中研究疾病。

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       Yoo团队之前的另一项研究表明,暴露在同样的两种微RNA miR-9和miR-124,加上一种不同的转录因子,会将皮肤细胞变成一种不同的神经元——纹状体中等多棘神经元。这些神经元在亨廷顿舞蹈症中遭受影响,亨廷顿舞蹈症是一种中年发病、导致非随意肌运动和认知能力衰退的遗传性致命基因疾病。

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       在这项新研究中,研究人员表示,在基因的开启和关闭以及它们的功能方面,转化的运动神经元媲美于正常小鼠运动神经元。但是,科学家们不能确定这些细胞完美匹配于原生人类运动神经元,因为很难从成年个体中获得培养运动神经元的样本。未来需要在患者离世后捐献的神经元样本中进行研究,以确定这些细胞模拟原生人类运动神经元的精准程度。
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