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2号站计算生物学算法可以帮助优化细胞治疗所需的培养条件

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细胞疗法是一种强大的策略,可以产生针对患者的、2号站个性化的细胞来治疗许多疾病,包括心脏病和神经紊乱。但细胞疗法应用的一个主要挑战是如何在实验室中保持细胞的存活和良好状态。
 
随着新加坡杜克-新加坡国立大学医学院和澳大利亚莫纳什大学的研究人员设计出一种算法,可以预测在实验室培养中保持细胞健康所需的分子,这种情况可能很快就会改变。他们开发了一种名为EpiMogrify的计算方法,可以预测信号干细胞转变为特定组织细胞所需的分子,这有助于加速需要在实验室中培养病人细胞的治疗。
 
计算生物学正迅速成为细胞治疗的关键因素,它提供了一种方法,用巧妙设计的算法缩短其他昂贵和费时的发现方法。”
 
Owen Rackham,杜克- nus的计算生物学家
 
助理教授欧文·拉克姆是这项研究的高级通讯作者,该研究发表在今天的《细胞系统》杂志上。
 
在实验室里,细胞通常在细胞培养物中生长和维持,细胞培养物由一种叫做培养基的物质构成,其中含有营养物质和其他分子。确定在培养中维持高质量细胞所需的分子,以及寻找能诱导干细胞转化为其他细胞类型的分子,一直是一个持续的挑战。
 
该研究小组开发了一种名为EpiMogrify的计算机模型,成功地识别出将分子添加到细胞培养液中,以维持健康的神经细胞(星形胶质细胞)和心脏细胞(心肌细胞)。他们还利用他们的模型成功地预测了触发干细胞转化为星形胶质细胞和心肌细胞的分子。
 
杜克-新加坡国立大学的研究正在为细胞疗法和再生医学进入新加坡和世界各地的诊所铺平道路;本研究利用我们的专业知识在计算和系统生物学促进良好生产规范(GMP)生产高质量的细胞对这些急需治疗的应用程序,“Enrico Petretto副教授说,他带领Duke-NUS系统遗传学小组,和一位高级,不过该研究的通讯作者。
 
研究人员在他们的模型中加入了有关带有表观遗传标记的基因的现有信息,这些标记的存在表明一个基因对细胞身份很重要。然后,该模型确定这些基因中的哪些基因实际上编码了细胞识别所必需的蛋白质。此外,该模型还结合了有关蛋白质与细胞受体结合以影响其活性的数据。总之,计算机模型利用这些信息来预测将影响不同细胞身份的特定蛋白质。
 
”这种方法有助于识别最佳细胞培养条件的转化细胞和细胞疗法的应用程序所需的高质量的细胞增长,“弧未来的何塞·波罗教授说,从澳大利亚莫纳什大学的生物医学研究所发现和研究医学研究所,同时也是一位高级,不过该研究的通讯作者。
 
研究小组比较了使用EpiMogrify预测的蛋白质分子培养和使用大量未知或未定义的复杂分子和化学物质的常用细胞培养。他们发现,epimogrify预测培养的效果和它们一样好,甚至超过了它们的效果。
 
研究人员已经为他们的计算方法和预测维持和控制细胞命运的细胞培养因子申请了专利。EpiMogrify的预测分子可供其他研究人员在公共数据库http://epimogrify.ddnetbio.com上进行探索。
 
“我们的目标是继续开发工具和技术,使细胞疗法成为可能,2号站代理并将其尽可能高效和安全地带到临床,”助理教授拉克姆说。
 
该研究的主要作者Uma S. Kamaraj博士是杜克-新加坡国立大学的综合生物学和医学博士项目的毕业生,他补充说:“开发的技术可以识别控制细胞命运所需的细胞培养条件,这有助于在化学定义的培养基中培养重要的细胞用于细胞治疗。”

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