#生醫碎碎念 #神經幹細胞 #NSC #stemcell #iNBSC #感謝genetex
一直以來,科學家們使用的神經幹細胞(neural stem cell, NSC)可以直接從幾個來源獲得:
1. 利用胚胎幹細胞(ESC)、或是誘導多能幹細胞(iPSC)做神經分化得來:缺點是分化過程較長,而且無法獲得很均勻(homogenous)的分化效率,導致一堆細胞中可能含有一些未分化的胚胎幹細胞,容易造成癌化,因此不太適合拿來做臨床治療。
2. 利用從胚胎中直接取得神經幹細胞:缺點是必須要有足夠的胚胎做細胞的來源,以人類的話,在大量取得細胞上有困難,並有道德上的考量。
今年一月有篇發表在 Cell Stem Cell 期刊上面的文章(PMID: 30581079),這篇文章主要的重點在於找到了可以將人類的體細胞 (已經是末端分化的細胞) 直接轉換為神經幹細胞的方法,規避了從胚胎幹細胞做神經分化過程中可能造成的問題,同時免除道德上的顧慮。
他們用的方法是:在體細胞中表現四個神經幹細胞的轉錄因子(BRN2, KLF4, SOX2, ZIC3)、配合一些促進神經發育的小分子化合物。在經過細胞培養及繼代挑選後,果然成功的得到了一群可以自我更新(self-renew)並且表現早期神經標記物(包含神經幹細胞標記物:SOX2, NESTIN,以及早期神經標記物:PAX6, SOX1) 的細胞們,由於這群細胞除了幹細胞及早期神經的標記物之外,又表現了神經板邊界的細胞標記物 (CD133, CXCR4, MSX1, ZIC1, PAX3), 因此被稱為"誘導神經板邊界幹細胞" (induced neural plate border stem cells, iNBSC)。
作者他們使用了三種體細胞,都成功地誘導成為神經板邊界幹細胞(NBSC),分別是:周邊血液單核細胞(peripheral blood mononuclear cells, PBMC)、成人真皮纖維母細胞(adult dermal fibroblasts, ADF)以及胚胎胰臟纖維母細胞 (fetal pancreas fibroblasts, FPF),證明這個方法可應用於不同來源的體細胞。
這群 iNBSC 細胞除了表現幹細胞的標記物之外,也具有幹細胞的特性,他們可以分化為中樞神經系統的細胞 (例如神經及膠質細胞),同時也具有分化為神經嵴細胞 (neural crest cell) 的能力,神經嵴細胞可以進一步分化為多種細胞,包含:黑色素細胞、平滑肌、周邊神經元和膠質細胞等。
同時,作者也想研究,神經板邊界細胞是否可以從胚胎中直接分離出來?(以確定這群細胞是天生就存在在胚胎發育過程的細胞,而非只能在實驗室中發現) 他們成功地從老鼠胚胎第8.5天的神經摺 (neural fold) 中分離出一群具有類似能力 (可分化為中樞神經及神經嵴細胞) 的細胞,並將他們稱為"原代神經板邊界幹細胞" (primary neural plate border stem cells, pNBSC)。利用大數據轉錄體學 (transcriptome analysis) 分析進一步發現,初代及誘導的NBSC均具有相似的基因表現,類似於發育時期前腦後部的區域。
總之,本文提供了一種產生神經幹細胞的新方法,這個方法可以分離/培養出可大量增殖並具有神經幹細胞特性的細胞,更可進一步被應用於神經疾病和再生醫學。
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為了建構完整的細胞地圖,研究者使用了高達 13,993 種抗體、22 種人類細胞株,以螢光免疫法(immunofluorescence)將細胞染色,以高解析共軛焦顯微鏡(high-resolution confocal microscopy)拍攝細胞後,輔以質譜儀得到的蛋白體學資料、轉錄體學和系統生物學資料,最後將 12,003 種蛋白質在人類細胞中的分佈精準地定位。他們將細胞內的13個主要胞器,分為 30 個構造與次級結構,在資料庫中,只消輕點滑鼠便能看到目標蛋白質在不同次級結構的分佈狀況。
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這個計劃太偉大了,把所有細胞染色,拍完圖後一一變成3D地圖
有神快拜
【集眾人之力:最新細胞次結構地圖】
科學的發展,不是只有一些表面看起來光鮮亮麗的計畫主持人在鎂光燈下的登高一呼,或是某些新聞上聳動騙點閱率的標題,在每篇論文的背後,都有著一群研究員、碩博生、研究助理和行政人員的努力。有時這些努力導致了改寫生物課本的重大發現,有時則是在某個領域的小小突破,有些則只是依樣畫葫蘆。在這些努力之外,還有一種努力是建立資料庫,以幫助其他科學家的研究,這種努力雖然不一定能直接導致科學進步,但仍然值得嘉許。登在 2017 年五月的 Science 上,一個由瑞典最大的學術基金會 Knut and Alice Wallenberg 基金會所資助、由瑞典幾個主要學術單位和英國劍橋大學所發起的計劃,就是這樣的努力。
雖然現在各種體學(omics)因為技術的進步有顯著的發展,但是對於蛋白質在哺乳類細胞內的分佈圖,也只有小鼠幹細胞、HeLa細胞、大鼠肝細胞等較為完整,而和人類疾病研究直接相關的人類細胞,卻是殘缺不全。有感於此,這些學術單位在 2003 年開始了這個稱做人類蛋白質地圖(The Human Protein Atlas)的計劃,歷時十多年完成,其中包含了組織地圖(The Tissue Atlas)[1]、細胞地圖(The Cell Atlas)[2] 與病理學地圖(The Pathology Atlas)[3]。
為了建構完整的細胞地圖,研究者使用了高達 13,993 種抗體、22 種人類細胞株,以螢光免疫法(immunofluorescence)將細胞染色,以高解析共軛焦顯微鏡(high-resolution confocal microscopy)拍攝細胞後,輔以質譜儀得到的蛋白體學資料、轉錄體學和系統生物學資料,最後將 12,003 種蛋白質在人類細胞中的分佈精準地定位。他們將細胞內的13個主要胞器,分為 30 個構造與次級結構,在資料庫中,只消輕點滑鼠便能看到目標蛋白質在不同次級結構的分佈狀況。
這樣一個龐大的計劃,人力需求自是不在話下。尤其拍攝後的顯微照片,必須加上註解,以區分不同的胞器與細胞區域,雖然電腦可以幫助辨認,但最終還是需要人工核對。這樣一個簡單的工作,對研究者來說肯定是個極其枯燥且浪費人力的苦差事,但他們和大型多人線上(MMO)遊戲「星戰前夜(EVE online)」與 MMO 科學(MMOS)平台合作,將這樣的註解工作融入星戰前夜的劇情,使玩家在充滿成就感的科幻遊戲體驗中,同時幫助科學的進展,這種模式屬於公民科學(Citizen Science)。光是計劃上線的前六週,參與的玩家就完成了相當於這群科學家 163 年的工作量,效果令人驚奇,最終細胞地圖得以順利上線 [4]。
以往研究者在找尋蛋白質相關資料時,多使用 NCBI 資料庫 [5] 或 UniProt 資料庫 [6] 來研究細胞內的蛋白質分佈、序列等,這個計劃的完成,讓研究者又多了一個高品質的人類蛋白質資料庫可供分析。此外,野心更大的人類細胞地圖(Human Cell Atlas) 計劃,欲辨識並定位人類全身上下的細胞,於去年10月在倫敦宣佈,且讓我們拭目以待。
參考資料:
1. https://goo.gl/BCte9T
2. https://goo.gl/2EWN4Q
3. https://goo.gl/TBB2Nk
4. https://goo.gl/ng9BuV
5. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/
6. http://www.uniprot.org/
影片來源:https://www.proteinatlas.org/humancell
依照 Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0) 轉載
撰文│紀威佑
審稿│李其育
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