干细胞研究与治疗杂志

抽象的

利用生物信息学方法探索神经重编程

Thileepan Sekaran、Rajkumar P. Thummer 和 Frank Edenhofer

最近的研究表明，哺乳动物细胞可以通过转录因子的异位表达以意想不到的直接方式进行人工重编程。患者来源的重编程细胞在生物医学应用方面具有巨大潜力，例如细胞替代疗法、药物毒性研究和疾病建模。通过过度表达 Oct4、Sox2、Klf4 和 cMyc，体细胞（如成纤维细胞）可以去分化为所谓的诱导多能干细胞 (iPSC)，这些细胞类似于胚胎干细胞 (ESC)。然而，由于分化不完全，使用 iPSC 的临床应用存在肿瘤形成的风险。最近，已经证明转录因子驱动的重编程能够将成纤维细胞直接转化为神经元、心肌细胞、肝细胞以及神经祖细胞。不同的研究小组制定了使用不同转录因子组合和培养基条件将成纤维细胞直接转化为多能诱导神经干细胞(iNSC) 的方案。这些研究表明，iNSC 表现出与源自原代组织的 NSC 相似的形态、基因表达和自我更新能力。此外，这些 iNSC 分化为神经元、星形胶质细胞和少突胶质细胞，表明这些细胞具有多能性。在这里，我们比较了这些研究中报告的重编程细胞的基因表达谱，以使用生物信息学方法确定生成的 iNSC 之间的表达谱相似性。我们提供了一个可用于评估重编程细胞群状态的通用工作流程。使用层次聚类分析和主成分分析 (PCA)，我们发现 iNSC 更相似。另一方面，根据层次聚类分析判断，iNSC 与研究中的 4F iNSC（晚期）相对相似。我们的研究表明，生物信息学方法对于稳健地评估重编程细胞的转录状态和预测其细胞功能特别有价值。