Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Luồng công việc tích hợp mới cho phép sản xuất và đánh giá chất lượng sâu rộng của các tế bào cơ xương biến đổi đa yếu tố từ các tế bào gốc người
Tóm tắt
Kỹ thuật tạo ra mô cơ xương nhằm mục đích tạo ra các chất thay thế sinh học nhằm phục hồi, duy trì hoặc cải thiện chức năng cơ bình thường; tuy nhiên, chất lượng của các tế bào được sản xuất bởi các quy trình hiện tại vẫn không đầy đủ. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã phát triển một quy trình dựa trên nhiều yếu tố kết hợp biểu hiện MYOD do adenovector (AdV) trung gian, điều trị bằng ức chế phân tử nhỏ và yếu tố tăng trưởng, cùng với kích thích xung điện (EPS) để tái lập trình hiệu quả các loại tế bào gốc sinh đa năng nguồn gốc người thành các tế bào cơ xương (SMCs) có chức năng sinh lý. Quy trình này được bổ sung thông qua một quy trình in silico mới cho phép ước lượng sâu và có khả năng tối ưu hóa chất lượng của mô cơ được tạo ra, dựa trên transcriptome của các tế bào đã chuyển hóa. Chúng tôi cũng đã tiến hành đo điện thế (patch-clamp) các tế bào SMC kiểu hình để liên kết các đặc tính sinh điện của chúng với việc tái lập trình transcriptome. Tóm lại, chúng tôi đã thiết lập một phương pháp toàn diện và năng động tại điểm giao thoa của công nghệ dựa trên vector virus, sinh thông tin và sinh lý điện, nhằm tạo ra các tế bào cơ xương chất lượng cao và có thể dẫn dắt các chu trình lặp lại để cải thiện các quy trình myo-phân biệt.
Từ khóa
#tế bào cơ xương #tế bào gốc #kỹ thuật sinh học #điều trị yếu tố tăng trưởng #tái lập trình tế bào #điện sinh lýTài liệu tham khảo
Ostrovidov S, Hosseini V, Ahadian S et al (2014) Skeletal muscle tissue engineering: methods to form skeletal myotubes and their applications. Tissue Eng Part B Rev 20(5):403–436. https://doi.org/10.1089/ten.TEB.2013.0534
Almeida CF, Fernandes SA, Ribeiro Junior AF et al (2016) Muscle satellite cells: exploring the basic biology to rule them. Stem Cells Int 2016:1078686. https://doi.org/10.1155/2016/1078686
Khademhosseini A, Langer R (2016) A decade of progress in tissue engineering. Nat Protoc 11(10):1775–1781. https://doi.org/10.1038/nprot.2016.123
Mukund K, Subramaniam S (2020) Skeletal muscle: a review of molecular structure and function, in health and disease Wiley interdisciplinary reviews. Syst Biol Med 12(1):e1462. https://doi.org/10.1002/wsbm.1462
Manandhar D, Song L, Kabadi A et al (2017) Incomplete MyoD-induced transdifferentiation is associated with chromatin remodeling deficiencies. Nucleic Acids Res 45(20):11684–11699. https://doi.org/10.1093/nar/gkx773
Dunn A, Talovic M, Patel K et al (2019) Biomaterial and stem cell-based strategies for skeletal muscle regeneration. J Orthop Res 37(6):1246–1262. https://doi.org/10.1002/jor.24212
Botelho J, Cavacas MA, Machado V et al (2017) Dental stem cells: recent progresses in tissue engineering and regenerative medicine. Ann Med 49(8):644–651. https://doi.org/10.1080/07853890.2017.1347705
Song G, Pacher M, Balakrishnan A et al (2016) Direct reprogramming of hepatic myofibroblasts into hepatocytes in vivo attenuates liver fibrosis. Cell Stem Cell 18(6):797–808. https://doi.org/10.1016/j.stem.2016.01.010
Kämmerer PW, Engel V, Plocksties F et al (2020) Continuous electrical stimulation affects initial growth and proliferation of adipose-derived stem cells. Biomedicines. https://doi.org/10.3390/biomedicines8110482
Müller P, Ekat K, Brosemann A et al (2018) Isolation, characterization and microRNA-based genetic modification of human dental follicle stem cells. J Vis Exp. https://doi.org/10.3791/58089
Steder M, Alla V, Meier C et al (2013) DNp73 exerts function in metastasis initiation by disconnecting the inhibitory role of EPLIN on IGF1R-AKT/STAT3 signaling. Cancer Cell 24(4):512–527. https://doi.org/10.1016/j.ccr.2013.08.023
Hiemer B, Krogull M, Bender T et al (2018) Effect of electric stimulation on human chondrocytes and mesenchymal stem cells under normoxia and hypoxia. Mol Med Rep 18(2):2133–2141. https://doi.org/10.3892/mmr.2018.9174
Zhang Y, Otto P, Qin L et al. (2021) Methocarbamol blocks muscular Nav 1.4 channels and decreases isometric force of mouse muscles. Muscle Nerve 63(1):141–150. doi: https://doi.org/10.1002/mus.27087
Collado-Torres L, Nellore A, Jaffe AE (2017) recount workflow: accessing over 70,000 human RNA-seq samples with bioconductor. F1000Research 6:1558. doi: https://doi.org/10.12688/f1000research.12223.1
Collado-Torres L, Nellore A, Kammers K et al (2017) Reproducible RNA-seq analysis using recount2. Nat Biotechnol 35(4):319–321. https://doi.org/10.1038/nbt.3838
Uhlén M, Fagerberg L, Hallström BM et al. (2015) Proteomics. Tissue-based map of the human proteome. Science (New York, N.Y.) 347(6220):1260419. doi: https://doi.org/10.1126/science.1260419
Logotheti S, Marquardt S, Gupta SK et al (2020) LncRNA-SLC16A1-AS1 induces metabolic reprogramming during bladder cancer progression as target and co-activator of E2F1. Theranostics 10(21):9620–9643. https://doi.org/10.7150/thno.44176
Langfelder P, Horvath S (2008) WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis. BMC Bioinform 9:559. https://doi.org/10.1186/1471-2105-9-559
Barabási A-L, Gulbahce N, Loscalzo J (2011) Network medicine: a network-based approach to human disease. Nat Rev Genet 12(1):56–68. https://doi.org/10.1038/nrg2918
Pavlopoulos GA, Kontou PI, Pavlopoulou A et al (2018) Bipartite graphs in systems biology and medicine: a survey of methods and applications. GigaScience 7(4):1–31. https://doi.org/10.1093/gigascience/giy014
Kontou PI, Pavlopoulou A, Dimou NL et al (2016) Network analysis of genes and their association with diseases. Gene 590(1):68–78. https://doi.org/10.1016/j.gene.2016.05.044
Szklarczyk D, Gable AL, Lyon D et al (2019) STRING v11: protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. Nucleic Acids Res 47(D1):D607–D613. https://doi.org/10.1093/nar/gky1131
Rubenstein AB, Smith GR, Raue U et al (2020) Single-cell transcriptional profiles in human skeletal muscle. Sci Rep 10(1):229. https://doi.org/10.1038/s41598-019-57110-6
Choi IY, Lim H, Cho HJ et al. (2020) Transcriptional landscape of myogenesis from human pluripotent stem cells reveals a key role of TWIST1 in maintenance of skeletal muscle progenitors. eLife. doi: https://doi.org/10.7554/eLife.46981
Bolger AM, Lohse M, Usadel B (2014) Trimmomatic: a flexible trimmer for illumina sequence data. Bioinformatics (Oxford, England) 30(15):2114–2120. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu170
Dobin A, Davis CA, Schlesinger F et al (2013) STAR: ultrafast universal RNA-seq aligner. Bioinformatics (Oxford, England) 29(1):15–21. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts635
Anders S, Pyl PT, Huber W (2015) HTSeq–a Python framework to work with high-throughput sequencing data. Bioinformatics (Oxford, England) 31(2):166–169. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu638
Subramanian A, Tamayo P, Mootha VK et al (2005) Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc Natl Acad Sci USA 102(43):15545–15550. https://doi.org/10.1073/pnas.0506580102
Pokrzywa M, Norum M, Lengqvist J et al (2015) Developmental MYH3 myopathy associated with expression of mutant protein and reduced expression levels of embryonic MyHC. PLoS ONE 10(11):e0142094. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0142094
Yılmaz H, Toy HI, Marquardt S et al (2021) In silico methods for the identification of diagnostic and favorable prognostic markers in acute myeloid leukemia. Int J Mol Sci. https://doi.org/10.3390/ijms22179601
Marquardt S, Pavlopoulou A, Takan I et al (2021) A systems-based key innovation-driven approach infers co-option of jaw developmental programs during cancer progression. Front Cell Develop Biol 9:682619. https://doi.org/10.3389/fcell.2021.682619
Logotheti S, Marquardt S, Richter C et al (2020) Neural networks recapitulation by cancer cells promotes disease progression: a novel role of p73 isoforms in cancer-neuronal crosstalk. Cancers. https://doi.org/10.3390/cancers12123789
Toyoda T, An D, Witczak CA et al (2011) Myo1c regulates glucose uptake in mouse skeletal muscle. J Biol Chem 286(6):4133–4140. https://doi.org/10.1074/jbc.M110.174938
Landry T, Shookster D, Huang H (2020) Tissue-specific approaches reveal diverse metabolic functions of rho-kinase 1. Front Endocrinol 11:622581. https://doi.org/10.3389/fendo.2020.622581
Solé L, Roura-Ferrer M, Pérez-Verdaguer M et al. (2009) KCNE4 suppresses Kv1.3 currents by modulating trafficking, surface expression and channel gating. J Cell Sci 122(Pt 20):3738–3748. doi: https://doi.org/10.1242/jcs.056689
Solé L, Roig SR, Sastre D et al. (2019) The calmodulin-binding tetraleucine motif of KCNE4 is responsible for association with Kv1.3. FASEB J 33(7):8263–8279. doi: https://doi.org/10.1096/fj.201801164RR
Xu B, Siehr A, Shen W (2020) Functional skeletal muscle constructs from transdifferentiated human fibroblasts. Sci Rep 10(1):22047. https://doi.org/10.1038/s41598-020-78987-8
Chang Y, Li H, Guo Z (2014) Mesenchymal stem cell-like properties in fibroblasts. Cell Physiol Biochem 34(3):703–714. https://doi.org/10.1159/000363035
Pittenger MF, Discher DE, Péault BM et al (2019) Mesenchymal stem cell perspective: cell biology to clinical progress. NPJ Regen Med 4:22. https://doi.org/10.1038/s41536-019-0083-6
Villanueva P, Pereira S, Olmo A et al (2019) Electrical pulse stimulation of skeletal myoblasts cell cultures with simulated action potentials. J Tissue Eng Regen Med 13(7):1265–1269. https://doi.org/10.1002/term.2869
Marš T, Miš K, Meznarič M et al. (2021) Innervation and electrical pulse stimulation—in vitro effects on human skeletal muscle cells. Appl Physiol Nutr metab 46(4):299–308. doi: https://doi.org/10.1139/apnm-2019-0575
Kim JH, Kim I, Seol Y-J et al (2020) Neural cell integration into 3D bioprinted skeletal muscle constructs accelerates restoration of muscle function. Nat Commun 11(1):1025. https://doi.org/10.1038/s41467-020-14930-9
Santoso JW, Li X, Gupta D et al (2021) Engineering skeletal muscle tissues with advanced maturity improves synapse formation with human induced pluripotent stem cell-derived motor neurons. APL Bioeng 5(3):36101. https://doi.org/10.1063/5.0054984
Pützer BM, Solanki M, Herchenröder O (2017) Advances in cancer stem cell targeting: How to strike the evil at its root. Adv Drug Deliv Rev 120:89–107. https://doi.org/10.1016/j.addr.2017.07.013
Khomtchouk BB, Tran D-T, Vand KA et al (2020) Cardioinformatics: the nexus of bioinformatics and precision cardiology. Brief Bioinform 21(6):2031–2051. https://doi.org/10.1093/bib/bbz119
Low LA, Mummery C, Berridge BR et al (2021) Organs-on-chips: into the next decade. Nat Rev Drug Discov 20(5):345–361. https://doi.org/10.1038/s41573-020-0079-3
Agrawal G, Aung A, Varghese S (2017) Skeletal muscle-on-a-chip: an in vitro model to evaluate tissue formation and injury. Lab Chip 17(20):3447–3461. https://doi.org/10.1039/c7lc00512a