两篇Cell文章：为干细胞医学提供指南

　　

生物通报道  来自波士顿儿童医院、哈佛大学和波士顿大学的科学家们为干细胞研究和再生医学带来了福音，他们构建出了一种叫做CellNet的计算机算法，可作为细胞和组织工程学的“线路图”，确保实验室的工程细胞与我们身体中的细胞具有同样良好的性能。发表在8月14日《细胞》（Cell）杂志上的两篇背靠背的研究论文描述了CellNet以及它在干细胞工程学中的应用。

世界各地的科学家们都在致力于培育多能干细胞，并将它们转化为可用于研究及再生医学的特定细胞类型。作为所有科学家们都能够利用的互联网资源，CellNet为这项工作提供了一份迫切需要的“质量保证”衡量标准。

这两篇论文还阐明了用于干细胞工程学的一些最好的方法的不确定性，将会推动利用来源于患者组织的细胞模拟疾病，测试潜在的药物以及用作治疗。例如，利用CellNet，其中一项研究意外发现了可将皮肤细胞转化为肠细胞，在小鼠模型中逆转结肠炎（延伸阅读：Nature发布细胞转分化研究新突破 ）。

两项研究的资深研究员、波士顿儿童医院干细胞移植项目主任George Q. Daley博士说：“到目前为止，还没有一种系统的方法可用于评估细胞工程的保真度——确定培养皿中生成的一些细胞有多么接近于机体中的天然组织。开发出CellNet，可用于评估工程细胞的质量，并找到一些方法来改善它们的性能。

基因标记

CellNet是应用网络生物学来发现工程细胞中开启或关闭的基因组成的复杂网络，其被称作为细胞的基因调控网络（Gene Regulatory Network，GRN）。然后将这一网络与根据公共基因组数据库确定的身体内细胞真实的相似物进行比较。通过这样的比较，研究人员能够严格且可靠地评估：

•重编程血细胞或皮肤细胞所生成的诱导多能干细胞（iPS细胞）的质量。
•由iPS细胞或胚胎干细胞所生成的特化细胞，诸如肝脏、心脏、肌肉、大脑或血细胞的质量。
•由其他的特化细胞生成的一些特化细胞（例如由皮肤细胞直接生成肝细胞）的质量。
•需要对操控过程做出哪些特殊的改进。

其中一项研究的共同资深研究员、哈佛大学Wyss生物启发工程研究所核心成员、波士顿大学James Collins教授说：“CellNet还将成为推动合成生物学的一种强大的工具，操控细胞来实现特殊的医学应用。”

把CellNet投入测试

研究人员首先利用CellNet评估了56项已发布的研究中8种细胞的质量。

在第二项研究中，他们将CellNet应用于干细胞生物学中一个反复出现的问题：绕过在实验室首先构建iPS细胞的过程，直接将一种特化细胞转换至另一种特化细胞是否可行？这项研究检测了两种直接转换的细胞：由皮肤细胞生成的肝细胞，以及由B细胞生成的巨噬细胞。

论文的共同第一作者、Daley实验室博士后Patrick Cahan指出：“大多数试图直接将一种特化细胞类型转换为另一种特化细胞类型都依赖于试错法。直到现在，工程细胞质量控制度量指标都未触及细胞类型的核心定义特征。”
 
在两项测试，CellNet证实了一些工程细胞并没有完全转化，保留了它们起源细胞的一些特征，并指出可在实验室完成的一些特殊遗传操作能够解决这一问题。

CellNet还指出了以往并不明显的一些有用的特性。Morris说：“我们发现由小鼠皮肤生成的一些肝细胞样细胞实际上更像肠细胞。事实上，可将这些转化的皮肤细胞移植到罹患炎性肠病——罗恩波或溃疡性结肠炎的小鼠体内。在一段短时间后，细胞变得与自然的结肠细胞高度相似，帮助了受损组织愈合，这一研究发现令我们感到非常惊讶和兴奋。”

为干细胞工程学提供指南

两项研究为干细胞科学建立了一些普遍的准则：

1. 重编程成熟细胞构建出的iPS细胞的基因调控网络，与胚胎干细胞的几乎完全相同，证实了iPS细胞是构建特化细胞的良好原材料。

2. 一旦工程细胞移植到实验小鼠体内，它们的基因调控网络会变得更加接近真实的目标组织，表明机体自身组织提供了一些信号来改善移植细胞的性能。

3. 当前将多能干细胞分化为特异的组织，比尝试将一种特化细胞直接转换为另一种特化细胞更有效，构建出的细胞的基因调控网络更像体内细胞的基因调控网络。

4. 由其他特化细胞生成的大多数特化细胞都保留了它们起源细胞的某些“记忆”，使得它们不太适合于某些应用，但更适合于另一些应用。

（生物通：何嫱）

生物通推荐原文索引：

Dissecting Engineered Cell Types and Enhancing Cell Fate Conversion via CellNet.Samantha A. Morris, Patrick Cahan, Hu Li, Anna M. Zhao, Adrianna K. San Roman, Ramesh A. Shivdasani, James J. Collins, George Q. Daley

CellNet: Network Biology Applied to Stem Cell Engineering.Patrick Cahan, Hu Li, Samantha A. Morris, Edroaldo Lummertz da Rocha, George Q. Daley, James J. Collins