引导细胞沿所需分化路径的计算指南

波士顿)-迫切需要生成各种类型的细胞用于新疗法中，以替代因疾病或受伤而丢失的组织，或者用于人体以外的研究以增进我们对器官和组织功能的理解在健康和疾病方面。这些努力中的许多都始于人诱导的多能干细胞(iPSC)，从理论上讲，它们能够在正确的培养条件下分化为几乎任何类型的细胞。山中伸弥(Shinya Yamanaka)荣获2012年诺贝尔奖，这是对他发现的一种策略的发现，该策略可以通过为成年细胞提供一套明确的基因调控转录因子(TF)来重编程为iPSC。

虽然iPSC中细胞类型特异性TF的表达是最常用的细胞转化技术，但引导iPSC通过不同的“谱系阶段”达到例如特定心脏，大脑或免疫系统的完全分化状态的效率当前的单元数很低，主要是因为无法轻易确定最有效的TF组合。指示细胞通过特定细胞分化过程的TF与基因的调节区结合，以控制其在基因组中的表达。但是，多个TF必须在更大的基因调节网络(GRN)的背景下发挥作用，以驱动细胞通过其谱系前进直至达到最终的分化状态。

现在，由乔治·丘奇(George Church)博士领导的合作哈佛大学Wyss生物启发工程研究所和哈佛医学院(HMS)以及安东尼奥·德·索尔(Antonio del Sol)博士，他是西班牙巴斯克研究与技术联盟成员CIC bioGUNE的计算生物学小组的负责人。卢森堡系统生物医学中心(卢森堡大学LCSB)开发了一种名为IRENE的计算机指导设计工具，该工具可通过预测细胞类型特异性TF的高效组合来显着提高细胞转化效率。通过将IRENE与可在iPSC中可靠表达选定TF的基因组整合系统结合，该团队展示了他们的方法可产生更多用于免疫疗法的自然杀伤细胞以及用于皮肤移植的黑素细胞，比其他方法。在科学上首先产生的乳房乳腺上皮细胞，其可用性对于通过外科手术切除的乳腺组织的再填充是非常需要的。该研究发表在《自然通讯》上。