Inovativna tehnika otkriva 'jezgre identiteta' stanica mozga

Kako do rane lubenice - i to raznih vrsta od besemenih do crnih - sto duze (Srpanj 2019).

Anonim

Ljudski mozak se sastoji od oko 170 milijardi stanica, od kojih se svaka razvila za obavljanje određenih zadataka, što postavlja ključno pitanje: Što čini te stanice različite jedna od druge?

Većina biologa pokušava odgovoriti na ovaj temeljni upit izoliranjem stanica jedan po jedan i uzimajući njihove molekularne otiske prstiju. Sekvenciranjem RNA u svakoj pojedinoj stanici, znanstvenici mogu odrediti koji su geni bili "uključeni" u danom tkivu. Ali tehnike koje se koriste za uklanjanje stanica iz komadića tkiva teško se primjenjuju na osjetljive, spindly neurone ljudskog mozga - i imaju statističke ograničenja, osim toga.

Sada, istraživači UC San Francisco pokazali su da je moguće proučiti stanični identitet pulveriziranjem uzoraka moždanog tkiva, ekstrahiranjem njihove RNA i traženjem obrasca potpisivanja genske aktivnosti. Nova studija, koja se nalazi na naslovnici Nature Neuroscience u rujnu 2018. godine, analizirala je podatke iz milijardi stanica, prikupljenih iz više od 7200 neurotipičnih uzoraka tkiva prikupljenih od 840 humanih donatora tijekom proteklog desetljeća.

"Studije koje analiziraju desetke tisuća pojedinačnih stanica su impresivne, ali jednostavno ne mogu držati svijeću milijardama stanica koje su prisutne u intaktnim tkivnim uzorcima", rekao je Michael Oldham, profesor neurokirurške kirurgije UCSF-a i viši autor studija. "Ljudi su podcijenili informacijski sadržaj skupova podataka o omicima generiranim iz masenog tkiva, s tim pristupom, možemo ukloniti sve vrste postojećih podataka kako bismo odgovorili na veliki broj bioloških pitanja".

Uzorci masenog tkiva sadrže različite tipove stanica, po prirodi. Istraživači su pretpostavili da, ukoliko svaka vrsta stanica ima karakterističan obrazac genske ekspresije, ti se potpisi pojavljuju dosljedno u mnogim uzorcima tkiva. Drugim riječima, određeni asortiman stanica u danom tkivu treba predvidjeti sveukupnu ekspresiju gena.

Korištenjem objavljenih skupova podataka i uspostavljenih markera staničnog identiteta, znanstvenici su uočili otiske prstiju najvažnijih staničnih stanja - naime, neurona, oligodendrocita, astrocita i microglia - preko tisuća transkripcijskih metoda. Istraživači su svoj rad postigli dostupni kao on-line resurs. Stranica omogućava znanstvenicima da lako identificiraju koji su geni karakteristično izraženi različitim klase stanica u mozgu i gdje se te stanice obično nalaze.

Ova nova tehnika mogla bi pomoći znanstvenicima predvidjeti koje su stanice i regije mozga glavni ciljevi određene bolesti. Istraživači su već koristili tehniku ​​za modeliranje ekspresije poznatih gena koji povećavaju rizik od Alzheimerove bolesti.

Otkrili su da su dva gena povezana s ranim početkom Alzheimerove bolesti - zvanom APP i PSEN1 - pretežno izraziti neuroni i oligodendrociti. Za usporedbu, dva gena povezana s kasno uznapredovalim Alzheimerovim - APOE i TREM2 - pretežno se eksprimiraju astrocitima i microglia. Ovi nalazi upućuju na to da ključne promjene transkripcije u specifičnim vrstama stanica mogu biti temelj različitih oblika bolesti.

Ova vrsta analize može se koristiti u tkivima izvan ljudskog mozga da profilaju stanice u bilo kojem biološkom sustavu, u bilo kojoj životinjskoj vrsti, u zdravim i bolesnim stanjima. Osim analize ekspresije gena, pristup se može prilagoditi kako bi se otkrilo koje su proteine, lipidi ili epigenetski markeri najbolje predstavljali specifične vrste stanica.

U svojoj jezgri, nova tehnika može pomoći znanstvenicima shvatiti zašto različite vrste stanica funkcioniraju na način na koji oni rade - i bez mukotrpne zadaće razdvajanja tkiva, stanica po ćeliji.

menu
menu