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基础医学

利用单细胞转录组分析揭示成纤维细胞转化为心肌细胞机制

作者:佚名 来源:生物谷 日期:2020-01-01
导读

         在心脏病发作后,通过逆转瘢痕组织产生健康的心肌组织将会引发心脏学和再生医学领域的变革。在实验室中,科学家们已证实将心脏成纤维细胞(瘢痕组织细胞)转化为心肌细胞是可行的,但是梳理出这是如何发生的细节并不是件容易的事情,而且将这种方法用于临床实践或甚至其他的基础研究项目中一直都是难以实现的。

        在心脏病发作后,通过逆转瘢痕组织产生健康的心肌组织将会引发心脏学和再生医学领域的变革。在实验室中,科学家们已证实将心脏成纤维细胞(瘢痕组织细胞)转化为心肌细胞是可行的,但是梳理出这是如何发生的细节并不是件容易的事情,而且将这种方法用于临床实践或甚至其他的基础研究项目中一直都是难以实现的。

        如今,在一项研究中,来自美国北卡罗来纳大学的研究人员将微流体单细胞RNA测序与数学建模、遗传方法和化学方法结合在一起,描述了从成纤维细胞到心肌细胞的细胞命运转化期间逐步发生的分子变化。在北卡罗来纳大学医学院病理学与实验室医学助理教授Li Qian博士的领导下,这些研究人员不仅成功地重建了单个成纤维细胞在这个过程中选择的路径,而且还鉴定出在成纤维细胞转化为心肌细胞期间发挥着重要作用的分子通路和关键性调节物。相关研究结果发表在Nature期刊上,论文标题为“Single-cell transcriptomics reconstructs fate conversion from fibroblast to cardiomyocyte”。

        Qian实验室开创直接心脏重编程(direct cardiac reprogramming)方法,并且在过去几年对这种方法进行优化。作为心脏再生和疾病建模的一种有前景的方法,它涉及将心脏中的非心肌细胞直接转化为非常类似于内源性心肌细胞的诱导性心肌细胞(induced cardiomyocytes, iCM)。就像任何重编程过程那样,接受重编程的很多细胞并不会同时发生重编程。这意味着这是一种“异步(asynchronous)”过程。转化在不同的时间发生。因此,在这个过程的任何阶段,细胞群体总是含有未转化的细胞、部分重编程细胞和完全重编程细胞。换言之,细胞重编程是“异质的(heterogeneous)”,这就使得很难利用传统方法开展分析。

        在这项新的研究中,通过利用微流体单细胞RNA测序技术,Qian实验室解决了“异步”编程和异质细胞群体这两个主要的问题。他们在从成纤维细胞到iCM的命运转化期间分析了全局转录组变化。

        利用数学算法,这些研究人员在这种重编程过程中鉴定出具有不同分子特征的细胞亚群。随后,他们基于模拟和实验验证,重建了iCM形成路径。这些路径为他们提供了前所未有的高分辨率路线图,以便在未来研究这种细胞转化机制。

        这些发现在临床上很重要。比如,人们知道在心脏病发作后,受损区域周围的心脏成纤维细胞会立即被激活,并且发生高度地增殖,但是这种增殖能力随着时间的推移而减少。如何利用成纤维细胞在心脏病发作过程中和结束后的不同细胞周期状态应当会扩大细胞重编程的应用范围和优化细胞转化结果。

        Qian团队揭示出细胞增殖和细胞重编程之间的路径。他们也提供实验证据来证实改变初始的成纤维细胞的细胞周期状态会改变新的心肌细胞形成结果。

        她的团队发现成纤维细胞亚群的分子特征在重编程期间受到不同程度的抑制,这提示着细胞的重编程敏感性是存在差别的。

        令人关注的是,这种重编程敏感性与心脏发育期间的心肌细胞分化时间相符合。似乎在心脏发育较早阶段出现的中间阶段细胞群体似乎更强有力地抵抗这些变化。这提示着近期的细胞表观遗传记忆可能更加容易被擦除,因此更容易将具有这些表观遗传特征的成纤维细胞亚群转化为心肌细胞。

        通过进一步分析重编程期间的全局基因表达变化,这些研究人员意料之外地鉴定出参与mRNA加工和剪接的因子发生下调。

        Qian团队继续对最优先考虑的候选因子---剪接因子Ptbp1---开展详细的功能分析。有证据提示着它是成纤维细胞获得心肌细胞特异性的剪接模式的一种关键的阻碍物。Qian团队的研究证实剔除Ptbp1促进更多的iCM产生。

        进一步的定量分析揭示出每种重编程因子(即Mef2、Gata4、Tbx5和DsRed,让成纤维细胞表达这四种重编程因子,会让它们转化为iCM)的表达与单个成纤维细胞的重编程过程进展存在着一种很强的关联性,而且导致发现新的富集iCM的表面标志物。

        Qian说,“我认为这篇论文中的这种跨学科方法是非常强大的。它协助我们鉴定出之前未被识别的功能或机制,以及更好地理解细胞的性质和疾病的进展。最终,这种方法可能不仅让心脏病患者受益,而且也造福于癌症、 、神经系统疾病和其他疾病的患者。”

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