Ein neuer Weg, um map-Zelle regulatorische Netzwerke

Schnellere Ergebnisse. Geringere Kosten. Weniger Zellen.

Eine neue mathematische Methode entwickelt, durch Forscher am Cincinnati Children ‚ s und der New York University, die bald vielleicht machen es viel leichter zu führen, mehr von der komplexen Analyse der Daten notwendig, um Fortschritte in den explodierenden Bereich der personalisierten Medizin.

Proof-of-Concept-Ergebnisse für die Methode werden berichtet in diesem Monat in der Genom-Forschung. Die co-Autoren sagen, Sie waren in der Lage, erheblich weniger biologisches material zu reproduzieren—und auch auszubauen—eine teure vorherigen Aufwand betrieben wird, um ein Netzwerk von protein-Transkriptionsfaktoren (TFs) regulieren die Funktion der T-Helfer 17 (TH17) – Zellen, die eine immun-Zell-Typ, die schützt vor bakteriellen und Pilz-Infektionen, sondern kann auch dazu führen Autoimmunerkrankungen als Funktionsstörung.

Die Erkenntnisse, die in Bezug auf TH17-Zellen signifikant in Ihrem eigenen Recht, sagen Forscher. Die Daten fügt mehrere TFs zu den bekannten transkriptionelle regulatorische Netzwerk (TRN), die steuert, wie TH17 Zellen Verhalten. Dieser, in die Jahre zu kommen, könnte zu besseren Therapien für Autoimmunerkrankungen wie multiple Sklerose, psoriasis und entzündliche Darmerkrankungen.

Aber diese Entdeckung, die möglichen Auswirkungen viel weiter reichen.

„Diese Methode könnte angewendet werden, um alle Zell-Typ, und kann neue Informationen, wie Sie gezielt Zelltypen kontrolliert werden konnten, in einem breiten Spektrum von Krankheiten“, sagt Emily Miraldi, Ph. D., ein Bioinformatiker am Cincinnati Children ‚ s und Hauptautor der neuen Studie.

In den kommenden Jahren detaillierte Kenntnisse über die TRNs-controlling spezifische Zelltypen könnte helfen Forscher finden präzise Möglichkeiten, Rampe bis Reaktionen des Immunsystems auf Angriff Tumoren oder tamp down-Antworten zur Behandlung einer Vielzahl von immun-Krankheiten, Miraldi sagt.

Vom 10-Millionen-Zell-Proben zu weniger als 500

Unter Verwendung Aktueller Methoden haben die Forscher viel gelernt darüber, wie die gen-expression unterscheiden können zwischen gesunden und ungesunden Menschen. Aber lernen, wie man sicher Einfluss auf die Genexpression zu verbessern Gesundheit umfasst das bohren tiefer wie TRNs orchestrieren Verhalten in bestimmten Zelltypen, Orten und Bedingungen.

In vielen Krankheiten, insbesondere der seltenen Arten, kann es schwierig sein, unmöglich ist, genügend Zellen von Interesse zur Durchführung dieser Analysen, Miraldi sagt.

Zum Beispiel, in dem die erste regulatorische Netzwerk für TH17-Zellen beruhte auf Daten aus der chromatin-immunpräzipitation-Sequenzierung (ChIP-seq), eine bahnbrechende Technologie, die vor zehn Jahren eingeführt.

Aber das tool erfordert, so viele wie 10 Millionen Zellen zu arbeiten. Die Methoden, die von Miraldi und Kollegen zu ähnlichen Ergebnissen mit 100-Fach weniger Zellen. In der Tat, in einigen Fällen könnten die Daten möglicherweise erhalten Sie von Proben mit weniger als 500 Zellen.

In dem neuen Konzept, das research-team verwendet eine verbesserte version eines gen-expression Modellierung Algorithmus namens „Inferelator“, das die Integration von Daten aus einer neueren Technik namens assay für die transposase-zugänglich chromatin (ATAC-seq).

ATAC-seq fokussiert nur auf die Teile der chromatin—den langen, gewickelten Strängen der DNA innerhalb jeder einzelnen Zelle—, die sind „offen“ für Transkriptionsfaktoren zu binden. „ATAC-seq ist eine mögliche alternative zu mehreren ChIP-seq-Experimente. Ich nenne es ein armer Mann ist, ChIP-seq,“ Miraldi sagt.

Analyse der ATAC-seq Informationen benötigt, mehrere andere tools, einschließlich einer massiven Datenbank (CisBP) von transcription factor binding Einstellungen für Tausende von Transkriptionsfaktoren. Die CisBP Datenbank wurde zusammengestellt von einem team unter der Leitung von Cincinnati Children ‚ s computational Biologe Matthew Weirauch, Ph. D.

Wenn die aktualisierte Inferelator-Algorithmus erweist sich als nützlich wie erhofft, könnte es helfen, etwas verringern die Notwendigkeit für Tierversuche. Anstelle von Ausgaben in den Monaten, die Anhebung Hunderte von gezielt gentechnisch veränderten Mäusen zu produzieren, die eine ausreichende Versorgung der gezielte Zell-Typ kann es möglich werden, um Valide Ergebnisse erzielen zu können mit der Zell-Proben von so wenig wie zwei oder drei Mäuse, Miraldi sagt.

Mehr Studie notwendig, um anzuwenden und zu verbessern und die neue Methode

Miraldi und Kollegen bereits begonnen haben, verfolgen zwei Zeilen der Studie im Zusammenhang mit dieser Entdeckung.

Ein Projekt gilt die neue Methode zu konstruieren, die TRNs für Darm-immun-Zellen in vivo.