Известно, что типы клеток не являются фиксированными, и что один тип клеток может быть перепрограммирован или преобразован в другой тип клеток путем добавления уникального набора клеточных факторов. Этот подход был выдвинут на передний план Шинья Яманака, чья работа, получившая Нобелевскую премию, включала репрограммирование клеток фибробластов кожи в индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (iPS).
Теоретически тогда iPS можно было бы напрямую перепрограммировать, чтобы стать, например, клетками сетчатки, которые могут помочь в лечении дегенерации желтого пятна или глаза. Однако на практике кажется, что этот подход к конверсии клеток связан с техническими проблемами и проблемами безопасности из-за накопления раковых мутаций в перепрограммированных клетках, что приводит к непредсказуемому поведению.Кроме того, несмотря на этот прорыв, определение уникального набора клеточных факторов, которым необходимо управлять для каждого преобразования клетки, является длительным и дорогостоящим процессом, который требует большого количества проб и ошибок. В результате этот первый шаг по определению ключевого набора клеточных факторов для преобразования клеток является основным препятствием, с которым сталкиваются исследователи и врачи в области перепрограммирования клеток.
Чтобы преодолеть это препятствие, старший научный сотрудник Duke-NUS доктор Оуэн Рэкхэм в течение пяти лет работал над вычислительным алгоритмом для прогнозирования клеточных факторов конверсии клеток. Алгоритм, получивший название Mogrify (1), может предсказать оптимальный набор клеточных факторов, необходимых для любого заданного преобразования клеток.При тестировании Mogrify смог точно предсказать набор клеточных факторов, необходимых для ранее опубликованных преобразований клеток.
Чтобы еще больше подтвердить предсказательную способность Могрифи, команда провела в лаборатории два новых преобразования клеток с использованием человеческих клеток, и обе попытки были успешными с использованием исключительно предсказаний Могрифи.«Mogrify действует как« мировой атлас »для клетки и позволяет нам отображать новые территории в конверсиях клеток у людей», — пояснил доктор Рэкхэм из Лаборатории системной генетики сложных заболеваний в Duke-NUS. «Одним из первых клинических применений, которых мы надеемся достичь с помощью этого инновационного подхода, будет репрограммирование« дефектных »клеток пациентов в« функционирующие »здоровые клетки без промежуточного этапа iPS. Затем они могут быть повторно имплантированы пациентам, и должны на практике эффективно задействовать новые методы регенеративной медицины ».Доцент Энрико Петретто, соавтор исследования и руководитель лаборатории системной генетики сложных заболеваний в Центре вычислительной биологии в Duke-NUS, подчеркнул, что, поскольку Mogrify полностью управляется данными, его надежность и точность могут только продолжаться. улучшаться по мере сбора более полных данных и их ввода в структуру.
«Mogrify — это метод, меняющий правила игры, который использует большие данные и системную биологию; это вдохновит на создание новых приложений для перевода в результате работы и опыта здесь, в Duke-NUS», — сказал доцент Петретто.Mogrify стал доступен в Интернете для других исследователей и ученых. Команда Duke-NUS теперь планирует сосредоточиться на применении Mogrify в трансляционной медицине.
Совместные усилия исследовательских групп в Duke-NUS уже налажены, чтобы применить алгоритм, чтобы помочь разработать методы лечения конкретных заболеваний, таких как рак.