Алгоритм CellNet: «дорожная карта» для контроля качества клеточной инженерии

Ученые из Бостонской детской больницы, Института биологически инспирированной инженерии Висса Гарвардского университета и Бостонского университета создали компьютерный алгоритм CellNet — «дорожную карту» для клеточной и тканевой инженерии. Его цель — гарантировать, что клетки, созданные в лаборатории, обладают теми же свойствами, что и клетки в организме. CellNet и его применение описаны в двух статьях в журнале Cell от 14 августа.

Алгоритм, доступный как интернет-ресурс, обеспечивает необходимый контроль качества для работ по культивированию плюрипотентных стволовых клеток и их трансформации в специализированные типы клеток для исследований и регенеративной медицины.

«До сих пор не было систематического способа оценить точность клеточной инженерии — определить, насколько близко клетки, созданные в чашке Петри, соответствуют естественным тканям в организме», — говорит Джордж Кью. Дейли, старший автор обеих работ.

Принцип работы: анализ регуляторных сетей

CellNet применяет сетевую биологию для анализа генных регуляторных сетей (GRN) — сложных сетей генов, которые включаются или выключаются в инженерной клетке. Алгоритм сравнивает эту сеть с GRN её реального аналога в организме, используя публичные геномные базы данных. Это позволяет оценить:

• Качество индуцированных плюрипотентных стволовых клеток (iPS-клеток), полученных из клеток крови или кожи.
• Качество специализированных клеток (печени, сердца, мозга и др.), созданных из iPS-клеток или эмбриональных стволовых клеток.
• Качество специализированных клеток, полученных напрямую из других специализированных клеток.
• Конкретные улучшения, необходимые для инженерного процесса.

«CellNet также станет мощным инструментом для развития синтетической биологии — создания клеток для конкретных медицинских применений», — отмечает Джеймс Коллинз, соавтор одной из статей.

Тестирование алгоритма

1. Оценка опубликованных данных: Исследователи использовали CellNet для анализа качества восьми типов клеток, созданных в 56 опубликованных работах.
2. Прямое перепрограммирование: Вторая работа была посвящена прямому превращению одного типа специализированных клеток в другой (например, клеток кожи в клетки печени). CellNet показал, что такие клетки не полностью конвертированы и сохраняют «память» о клетке-предшественнике, но указал на конкретные генетические изменения для решения проблемы.

Неожиданное открытие: Алгоритм выявил, что клетки печени, полученные из кожи мыши, на самом деле больше похожи на клетки кишечника. Эти клетки успешно прижились у мышей с моделью воспалительного заболевания кишечника (колит) и способствовали заживлению тканей.

Общие принципы для клеточной инженерии

Исследования с использованием CellNet позволили установить ключевые принципы:

• iPS-клетки по своим GRN практически идентичны эмбриональным стволовым клеткам и являются хорошим «сырьем».
• После трансплантации инженерных клеток мышам их GRN становится ещё ближе к целевой ткани, что указывает на влияние сигналов организма-реципиента.
• Дифференцировка плюрипотентных стволовых клеток в целевые ткани пока эффективнее, чем прямое перепрограммирование.
• Клетки, полученные прямым перепрограммированием, сохраняют «память» о происхождении, что может быть как недостатком, так и полезным свойством для конкретных применений.