Важный шаг к точности моделей болезней на основе стволовых клеток

Новое исследование показывает, что линии индуцированных плюрипотентных стволовых клеток (iPSC) необходимо регулярно проверять на генетические мутации, чтобы обеспечить точность моделей заболеваний.

iPSC создаются из обычных клеток путем генетического перепрограммирования и широко используются для изучения болезней, так как могут дифференцироваться почти в любой тип клеток организма. Однако ключевой методологической проблемой остается значительная техническая вариабельность процесса дифференцировки по в основном неизвестным причинам.

Исследование, опубликованное в журнале Cell Genomics, показывает, что культивируемые стволовые клетки могут приобретать новые генетические мутации, которые значительно влияют на их способность к дифференцировке.

Ученые изучили роль таких мутаций, отследив дифференцировку более 200 линий iPSC от здоровых людей в дофаминергические нейроны и сравнив результат с профилем мутаций. Они использовали технологию анализа одной клетки для отслеживания траекторий дифференцировки отдельных нейронов.

Ключевые результаты:

• Линии iPSC с повреждающими мутациями в гене BCOR (ключевом регуляторе эмбрионального развития) производили меньше нейронов, быстрее пролиферировали в культуре и демонстрировали большие различия в экспрессии генов.
• Соматические мутации, обнаруженные в линиях iPSC, затрагивали те же гены, что и мутации во время раннего развития человеческого мозга.

«Результаты показали, что мутации, приобретенные во время генерации и последующего культивирования линий iPSC, могут оказывать серьезное влияние на процесс дифференцировки, полностью независимо от каких-либо специфических для болезни процессов», — говорит профессор Хелена Килпинен.

Выводы исследования требуют осторожности при интерпретации фенотипов, связанных с дифференцировкой, с использованием моделей iPSC для понимания болезни. Для создания хороших моделей заболеваний, особенно в контексте нарушений развития и нейропсихиатрических расстройств, необходима дальнейшая оптимизация лабораторных методов.