Un nou set de markeri și un instrument web gratuit ajută la urmărirea dezvoltării celulelor stem
Cercetătorii de la Institutul Leibniz pentru Cercetări în Medicina Mediului (IUF) și de la Universitatea Heinrich Heine din Düsseldorf au validat sistematic gene marker pentru a determina mai fiabil identitatea celulelor stem pluripotente în timpul diferențierii lor. Studiul, publicat în Stem Cell Reports, prezintă totodată o aplicație web pentru clasificarea automată a stărilor timpurii de diferențiere celulară.
Stabilirea identității celulare reprezintă o etapă cheie în dezvoltarea umană timpurie și se desfășoară în faze succesive. În acest proces, celulele stem pluripotente trec prin stări tranzitorii, parțial suprapuse, înainte de a se angaja pe o anumită linie de diferențiere. Aceste modificări ale expresiei genelor constituie una dintre principalele provocări în lucrul cu celulele stem pluripotente umane (hPSC), deoarece markerii existenți nu pot distinge întotdeauna între modificările tranzitorii ale expresiei genelor și angajarea reală pe o linie celulară.
Pentru a determina mai precis stadiul de dezvoltare al celulelor, echipa de cercetare condusă de Jochen Dobner, Alessandro Prigione și Andrea Rossi a stabilit un panou curatoriat de 67 de markeri validați: 20 pentru starea nediferențiată, 17 pentru endoderm și câte 15 pentru ectoderm și mezoderm. Pornind de la 172 de gene candidate identificate prin secvențierea ARN, echipa a validat experimental markerii prin qPCR în multiple linii independente de celule stem și i-a combinat cu markeri din cercetări anterioare.
Cu ajutorul panoului de markeri, seturile de date ARN-seq disponibile public au putut fi separate în celule nediferențiate și cele trei straturi germinative. Semnăturile markerilor s-au potrivit și cu populațiile celulare corespunzătoare din seturi de referință provenite de la embrioni umani și de macac aflați în stadiile de gastrulație. Pentru o parte a markerilor, rezultatele au fost confirmate la nivel proteic prin profilare proteomică amplă a liniei celulare de referință KOLF2.1J. Astfel, cercetătorii pot folosi panoul pentru a evalua mai fiabil starea de diferențiere a culturilor lor, chiar și în seturi de date eterogene.
Pentru a pune aceste rezultate la dispoziția comunității științifice, autorii au dezvoltat DeepDiff, o aplicație web accesibilă gratuit care oferă o imagine de ansamblu asupra expresiei genelor în 33 de stări timpurii de diferențiere ale hPSC. Aplicația permite totodată accesul la datele de la nivel proteic pentru KOLF2.1J, acoperind astfel o lacună în resursele disponibile, și include o analiză de corelație între nivelurile de transcript și cele proteice, precum și un clasificator bazat pe învățare automată pentru adnotarea automată a datelor ARN-seq.
