Small Methods:外形数据主导的数学模型预测干细胞功能

间充质干细胞(Mesenchymal stem cell, MSC)具有强大而广泛的治疗潜力,已被用于多种疾病的临床治疗研究。ClinicalTrials.gov全球已注册超过1300多项MSC相关临床试验,包括移植物抗宿主病、系统性红斑狼疮、糖尿病以及再生医学等。然而,与常规化学药物不同,MSC是“活”的生命体,存在显著的异质性,其供体、组织来源差异、细胞分离技术、细胞培养和保存条件等因素均会影响MSC治疗效果。目前缺乏可靠的MSC功能评价标准,这严重制约了MSC的临床转化应用。因此,开发有效的MSC功能评价方法和标准已经成为领域内的迫切需求。

近日,由中山大学寇晓星教授、曹阳教授与华南理工大学杨小宝教授合作领导的研究团队提出用数学模型计算干细胞功能的理念,确立了一种可以预测和评估干细胞功能的数学模型。该研究通过分离培养具有代表性的十一种不同类型的MSC,并筛查每种MSC的三十项生物学指标纳入变量,应用多元线性回归分析拟合模型得到了最优的预测指标组合,建立了以细胞外形指标为基础的预测MSC功能的数学模型。该研究首次提出了基于四个关键指标预测MSC成骨再生能力及干性的数学公式;纳入新的MSC及药物处理等因素验证了公式的准确性及灵敏性;通过RNA-seq转录组测序深入挖掘生物学信息揭示了该公式与MSC干性的内在关系。

图1. 数学模型示意图

值得注意的是,该模型筛选出的四个关键指标:细胞核圆度、细胞核质比、SSC-H及ERK1/2,其中有3个为细胞外形指标。结果表明,细胞外形指标可能具有更宏观、直接、重要的指示性作用,而不是单一的细胞表面标志物或关键信号分子。该研究首次从实验和理论结合的角度证实了细胞外形指标对于MSC功能预测的优先级,揭示了其作为细胞生命活动状态及干细胞干性预测标志物的巨大潜力,同时首次提出了外形指标SSC-H对MSC功能预测的重要性。该研究从看似复杂、无序的干细胞生物学信息中找到了有序的数学规律和预测MSC功能的方法,并发现细胞外形指标在反映细胞生命活动状态中的重要性,体现了“相由心生”的概念。

图2. 数学模型预测干细胞功能示意图

同时,该研究并不局限于单一的MSC供体或者组织来源,具有不同来源MSC普适的参考价值。研究建立了MSC生物功能预测的数学模型和方法,为突破MSC临床应用转化瓶颈提供了新的解决途径。

该研究项目得到了国家重点研发计划、“珠江人才”团队项目和国家自然科学基金的支持。中山大学附属口腔医院ž光华口腔医学院和华南理工大学物理与光电学院联合发表,吴迪博士为本论文第一作者,寇晓星教授、杨小宝教授和曹阳教授为本论文通讯作者。

论文信息:

An Appearance Data-Driven Model Visualizes Cell State and Predicts Mesenchymal Stem Cell Regenerative Capacity

Di Wu, Lu Zhao, Bingdong Sui, Lingping Tan, Lu Lu, Xueli Mao, Guiqing Liao, Songtao Shi, Yang Cao*, Xiaobao Yang*, Xiaoxing Kou*

Small Methods

DOI: 10.1002/smtd.202200087

原文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smtd.202200087