細胞重編程路在何方
日期：2014-10-14 08:51:16
Nature Methods雜志在十周年之際推出了紀念特刊，點評了在過去十年中對生物學研究影響最深的十大技術，其中就包括細胞重編程。iPS技術鼻祖山中伸彌教授，在這個特刊中發(fā)表文章解讀了細胞重編程的命運。山中伸彌教授因這一技術獲得了2012年的諾貝爾生理/醫(yī)學獎。
將多能性的iPSC分化成為人們想要的細胞類型，必須對許多因子加以控制。有些iPSC克隆在分化時存在一定的偏好。對于醫(yī)學應用來說，也許不將細胞逆轉(zhuǎn)得那么徹底會更好。實際上，研究者們已經(jīng)在沒有完全到達多能性狀態(tài)的情況下，成功將體細胞重編程（有時甚至只用到了一個外源轉(zhuǎn)錄因子）。值得注意的是，這些被稱為直接重編程的技術，需要的基因組改變要少于傳統(tǒng)的 iPS技術，在模擬疾病方面很有潛力。
細胞重編程最初是在體外研究中獲得突破的，然而越來越多的研究表明，重編程也可以在體內(nèi)完成，體內(nèi)重編程的效率甚至比體外還要好。Abad等人的一項研究極大地鼓舞了我們，他在轉(zhuǎn)基因小鼠中通過誘導OSKM，成功重編程了多種組織的細胞。他們發(fā)現(xiàn)，活體內(nèi)的iPSC能達到超越體外iPSC的全能狀態(tài)。進一步的分析顯示，體內(nèi)iPSC在轉(zhuǎn)錄組水平上更類似于桑椹胚（morulas）而不是胚胎干細胞ESC。這些結(jié)果告訴我們，體外和體內(nèi)的iPS過程存在差異，因此在轉(zhuǎn)基因動物中測試細胞重編程是很重要的。在動物模型中進行細胞重編程可以為人們揭示更多的信息，因為體內(nèi)環(huán)境可能對細胞命運產(chǎn)生間接的影響。
細胞環(huán)境有著超越基因組的影響，正因如此，大規(guī)模“組學”數(shù)據(jù)將是未來細胞重編程的一個重要方面。雖然我們認為iPSC和ESC在功能上是相同的，但轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組和表觀基因組水平的深入研究將有助于闡明環(huán)境對重編程的影響。另外，在單個細胞中同時檢測多個“組學”，將能鑒定那些造成iPSC多能性差異的基礎元件。
目前，細胞重編程領域普遍缺乏定量數(shù)據(jù)。實際上，文獻中的重編程效率差異，可能更多的是由體細胞內(nèi)部異質(zhì)性造成的，而不是方法學上的問題。定量理解這樣的異質(zhì)性，可以幫助我們從細胞群體中區(qū)分出想要的細胞。
Buganim等人通過細胞重編程的兩個狀態(tài)，描述了異質(zhì)性產(chǎn)生的基礎。首先，OSKM轉(zhuǎn)基因激活一系列隨機事件，當這些事件達到“適當”條件時，細胞轉(zhuǎn)變?yōu)榈诙€狀態(tài)。這個狀態(tài)會出現(xiàn)決定性的基因表達，此時轉(zhuǎn)基因被沉默，細胞被重塑為多能性狀態(tài)。在Buganim這個模型中，轉(zhuǎn)基因激活與沉默之間的平衡，是細胞重編程效率低的重要原因。我們可以換一種途徑進行重編程，激活或沉默非基因組的因子，將有望顯著提高重編程效率。“組學”數(shù)據(jù)無疑能加深我們對這些因子的認識，幫助我們理解細胞重編程的必要條件和非必要條件。
在這些信息的基礎上，我們可以同步細胞動態(tài)，在引入轉(zhuǎn)基因時讓大多數(shù)細胞處于最佳狀態(tài)。已經(jīng)有前期工作表明，重編程動態(tài)受到一些限速步驟的調(diào)控。比如，去除組蛋白乙酰化的一個抑制子，可以使體外重編程的效率達到幾乎100%。此外，引入OSKM也會刺激甲基化等細胞過程，以維持內(nèi)穩(wěn)態(tài)。對于研究這些過程的動態(tài)而言，定量技術將特別有優(yōu)勢。FACS和拉曼光譜才剛開始用于細胞重編程的定量研究，就已經(jīng)表現(xiàn)出了很大的潛力。
細胞重編程受到公眾關注，主要是因為它在疾病模擬和醫(yī)療保健中的應用。神經(jīng)退行性疾病的患者特別能從這一技術中獲益，因為生成神經(jīng)元的iPS方案要優(yōu)于其他細胞類型，而且患者神經(jīng)元通常很難獲取。目前，細胞重編程技術最適合研究特定基因組突變引起的疾病，因為重編程會重設表觀基因組。盡管有證據(jù)表明，iPS技術也能用來研究復雜基因組改變引起的疾病，但目前的模型一般不足以研究異常細胞網(wǎng)絡或動態(tài)引發(fā)的疾病。
近年來，iPS研究發(fā)表的數(shù)量和速度都很驚人，但這些研究還局限于檢測相對簡單的系統(tǒng)。對于復雜網(wǎng)絡引發(fā)的問題或疾病，就需要采用能描述網(wǎng)絡互作的定量技術或者轉(zhuǎn)基因動物模型。這些方面的進步將加深我們對重編程機制的理解，有助于早日實現(xiàn)人們對這一技術的期望。
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