Математическая модель приближает нас к эффективной терапии стволовыми клетками

Стволовые клетки обладают огромным потенциалом: их ДНК содержит возможность стать практически любой клеткой организма. Ученые десятилетиями пытаются использовать эту силу в медицине — например, для замены поврежденных клеток новыми — чтобы лечить или даже излечивать болезни от диабета до сердечных заболеваний.

Однако регенеративная медицина все еще находится в зачаточном состоянии, и очень немногие терапии на основе стволовых клеток доказали свою эффективность. Часть проблемы в том, что ученые до сих пор не до конца понимают, как стволовая клетка превращается в свою конечную форму, будь то клетка крови или сердца. Без четкого понимания этого процесса ученые не могут им управлять для терапевтического использования.

Один из нерешенных вопросов — как гены клетки экспрессируются во времени, от ДНК к РНК и белку. Геном не просто следует инструкциям, закодированным в ДНК; он реагирует на сигналы из окружающей среды, которые говорят ему, что и когда экспрессировать, путем изменений структуры хроматина — плотно свернутого комплекса, содержащего ДНК. Эти химические сигналы называются эпигеномом.

Кроме того, для экспрессии гена его ДНК должна быть транскрибирована в РНК. Совокупность РНК клетки называется транскриптомом.

«Большой вопрос в этой области — что меняется первым, эпигеном или транскриптом», — говорит Джошуа Уэлч, доктор философии, доцент кафедры вычислительной медицины и биоинформатики Медицинской школы Мичиганского университета. Исследование его команды, опубликованное в Nature Biotechnology, предоставляет математическую модель, которая может быть использована для оценки этой временной последовательности.

До недавнего времени исследователи не могли видеть экспрессию генов в отдельной клетке. Благодаря методам секвенирования единичных клеток теперь могут. Но временные рамки изменений по-прежнему трудно визуализировать, поскольку измерение клетки разрушает ее.

«Чтобы решить эту проблему, мы разработали подход, основанный на моделях из базовой физики, — объяснил Уэлч, — рассматривая клетки как массы, движущиеся в пространстве, и пытаясь оценить их скорость».

Модель, названная MultiVelo, предсказывает направление и скорость молекулярных изменений, которые претерпевают клетки.

«Наша модель может сказать нам, какие вещи меняются первыми — эпигеном или экспрессия генов — и сколько времени требуется первому, чтобы запустить второе», — сказал Уэлч.

Они смогли проверить метод на четырех типах стволовых клеток из мозга, крови и кожи и выявили два способа, которыми эпигеном и транскриптом могут быть рассогласованы. Эта техника предоставляет дополнительный, критически важный уровень понимания для так называемых клеточных атласов, которые разрабатываются с использованием секвенирования единичных клеток для визуализации различных типов клеток и экспрессии генов в различных системах организма.

Понимая временные рамки, исследователи становятся ближе к управлению развитием стволовых клеток для терапевтического использования.

«Одна из больших проблем в этой области заключается в том, что искусственно дифференцированные клетки, созданные в лаборатории, никогда не становятся полными копиями своих реальных аналогов, — сказал Уэлч. — Я думаю, что самый большой потенциал этой модели — лучше понять, каковы эпигенетические барьеры для полного преобразования клеток в любую желаемую цель».

Дополнительными авторами статьи являются Чен Ли, Мария К. Вирджилио и Кэтлин Л. Коллинз.