了解细胞类型的特定转录因子已促进了细胞重编程方法的进展,例如将体细胞直接重编程为诱导的神经元(IN)。直接重编程的方法需要神经元允许通过神经元特异性microRNAS确定基因激活,关键神经元信号通路的化学调节或通过病毒载体过表达的化学调节,并具有一些重编程策略,需要将这些方法组合来诱导神经元电池效果。这些方法已用于多种细胞类型,包括纤维细胞,肝细胞,外周血单核和T细胞。从皮肤活检和血液样本中创造的能力以及人工诱导的年龄和疾病相关的表型的最新进展正在加速迟到神经退行性疾病的疾病模型的发展。在这里,我们回顾了神经元转录组的激活如何改变供体细胞的表观遗传景观,以促进对神经元的重编程。我们还讨论了使用DNA结合结构域(例如CRISPR/DCAS9)通过激活内源性神经元细胞纳入确定基因来诱导神经元细胞命运的优势来诱导神经元细胞命运。
指定癌细胞态和对治疗反应的机制尚不完全理解。在这里,我们显示的表观遗传重编程塑造了Schwannomas的细胞景观,Schwannomas是外周神经系统最常见的肿瘤。我们发现的schwannomas由2个摩尔组组成,这些基团由神经rest或神经损伤途径的激活区别,这些神经损伤或神经损伤途径指定肿瘤细胞状态以及肿瘤免疫微环境的结构。此外,我们发现放射疗法是通过表观遗传学和代谢重编程的神经chwannomas与免疫增强的schwan- Nomas相互转化的舒适性。为定义造型群群的定义机制,我们开发了一种同时询问染色质访问性和基因表达的技术,以及在单核中的遗传和治疗性扰动。我们的结果阐明了一个理解肿瘤进化的表观遗传驱动因素的框架,并建立了对癌细胞的表观遗传和代谢重编程的范式,该癌细胞构成了免疫微环境对放射疗法的反应。
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
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小细胞肺癌 (SCLC) 是一种高度致命的肺癌亚型,具有明显的神经内分泌样特征,占所有肺癌的 10%–15%。总体 5 年生存率仍然不到 10%。SCLC 的特点是早期转移,因此最大限度地减少了手术对患者的潜在益处。近几十年来,SCLC 的一线治疗仍然是依托泊苷和顺铂 (E/P) 联合化疗。尽管 E/P 治疗的反应率很高,但 SCLC 最终会复发,并且复发时几乎普遍对治疗有抵抗力,因此 SCLC 是一种难治性恶性肿瘤。此外,对 SCLC 转移和抵抗的分子机制的了解有限,极大地阻碍了 SCLC 总体生存率的提高。为了更好地了解 SCLC 的分子机制并发现潜在的治疗靶点,人们已经持续了几十年的广泛努力。最近,一些研究表明表观遗传修饰与 SCLC 有关,包括组蛋白修饰、DNA 甲基化和染色质可及性。有研究证明,NFIB 可通过广泛增加染色质可及性来促进 SCLC 转移 1 。特别值得注意的是,最近的一项研究表明,KMT2C 缺陷通过 DNMT3A 介导的表观遗传重编程(包括组蛋白和 DNA 低甲基化)促进 SCLC 转移 2 。这些研究表明,表观遗传重编程在 SCLC 中起着重要作用。在这篇综述中,我们总结并讨论了 SCLC 基础和转化研究的进展,这些进展揭示了
Beta细胞重编程对糖尿病治疗中的几种潜在应用有望。通过重新编程来恢复β细胞功能,通过替换丢失的β细胞并消除了对外源胰岛素的需求,从而为1型糖尿病提供了潜在的治疗。增强β细胞质量和功能可以改善血糖控制并减少2型糖尿病的进展,尤其是在β细胞功能障碍或胰岛素抵抗的个体中。将重编程策略定制为包括遗传和代谢因素在内的个体患者特征,可以优化治疗结果并降低免疫排斥的风险。Beta细胞重编程中的研究正在迅速发展,并持续将临床前发现转化为临床应用。使用糖尿病动物模型的临床前研究证明了β细胞重编程策略的概念验证。早期临床试验正在评估人类β细胞重编程方法的安全性,可行性和功效。这些试验旨在评估重编程的β样细胞恢复胰岛素产生并改善糖尿病患者血糖控制的潜力。基因编辑技术,单细胞测序和生物材料的进步正在加速β细胞重编程研究的进展。Beta细胞重编程研究的未来取决于解决当前挑战并扩大细胞重编程技术知识。提高重编程方法的效率和可靠性,以产生适合移植的功能性β样细胞。确保胰腺微环境中重编程的β类细胞的长期生存,功能和稳定性。通过免疫调节治疗或其他糖尿病疗法探索β细胞重编程的协同作用,以增强治疗结果。
然而,可能会失去修复某些受损组织的能力,如中枢神经系统、3、4 心脏、5、6 和软骨。7 细胞重编程技术提供了一种革命性的方法,它绕过了细胞命运决定中的细胞和发育生物学规则,使成熟的体细胞能够转化为多能细胞或其他不同的细胞谱系。8 自 2006 年山中伸弥利用一组特定转录因子将体细胞重编程为诱导多能干细胞 (iPSC) 的里程碑式工作以来,9 不仅在 iPSC 重编程和分化方面取得了巨大进展,而且在其他细胞重编程方法(如体外和体内直接或间接细胞重编程)方面也取得了巨大进展。10-14 重编程技术的这些重大发展为再生医学、疾病建模和药物发现提供了多种强大的工具和策略。15-17