肌肉修复是一个十分复杂的业务。许多不同类型的细胞不断碰撞,颤抖,并在再生过程中相互协调。
 
由康奈尔大学Meinig生物医学工程学院助理教授Ben Cosgrove领导的研究人员团队使用了一种新的细胞谱分析技术来探测和分类参与肌肉修复的几乎所有细胞的活性。他们将研究结果整理成肌肉再生的“细胞图册”。该资源提供了组织自我修复中许多错综复杂的细胞相互作用的全面描述,并且可能导致更好的康复策略以及为肌肉损伤中康复患者提供支持。
 
相关结果发表在《Cell Reports》杂志上。
 
 
通过与康奈尔大学生物技术资源中心合作,作者使用单细胞RNA测序来分析成千上万小鼠肌肉细胞中的基因表达特征,包括驱动修复过程的稀少肌肉干细胞。
 
研究人员分析并收集了大约35,000个单个细胞。由此产生的地图集是研究骨骼肌组织的研究人员的基准技术资源。
 
Cosgrove表示:“由于我们拥有如此庞大的数据集,因此它有助于我们提出许多问题,例如在肌肉修复过程中细胞间通讯的分子信号?”
 
通过这一数据集,Cosgrove的实验室通过识别一类称为多聚腺苷的蛋白质如何在使肌肉干细胞在肌肉再生过程中的关键。当它们分裂时,干细胞通过再生补充原有干细胞的数量,或者变成成熟的肌纤维细胞来替代受损的肌肉组织。
 
他们的发现表明,与Syndecan蛋白相关的变异可能有助于指导肌肉干细胞如何响应其邻近细胞的信号以及做出的结果。Cosgrove的小组目前正在采用这种方法来研究衰老和肌肉营养不良中的肌肉修复缺陷。
 
 
原始出处:Andrea J. De Micheli et al, Single-Cell Analysis of the Muscle Stem Cell Hierarchy Identifies Heterotypic Communication Signals Involved in Skeletal Muscle Regeneration, Cell Reports (2020). DOI: 10.1016/j.celrep.2020.02.067