在精密医学时代的诱导多能干细胞研究

隆Hamazaki尼哈尔厄尔尼诺鲁比娜塔莉Ç. 弗雷戴特凯瑟琳É. Santostefano寺田直宏
首次出版: 18 一月 2017 HTTPS://doi.org/10.1002/stem.2570

在DNA测序技术的最新进展揭示人类如何遗传变异与差的健康风险相关联, 疾病易感性, 和药物反应. 这些信息目前预计,以帮助评估个体的健康风险, 设计制作个性化保健计划和治疗病人的精度. 它仍然是挑战, 然而, 理解这样的遗传变异如何导致表型改变在pathobiologies和治疗反应. 人类诱导多能干细胞 (IPSC) 技术正在成为一个很有前途的战略,以填补遗传关联研究和分子机制之间的知识差距. 在iPSC细胞分化技术的基因组编辑技术和持续改进的突破尤其使这一研究方向更加现实和实用. 开拓性的研究表明,从多种单基因疾病的衍生的iPSC可以忠实地概括在体外疾病表型时分化为疾病相关的细胞类型. 它已被证明可以部分概括疾病表型, 即使有迟发性和多基因疾病. 最近, 的iPSC已经示出以验证疾病和治疗相关的单核苷酸多态性通过全基因组关联分析鉴定的效果. 在这篇综述, 我们将讨论如何iPSC细胞的研究将进一步在精密医学时代的到来有助于人体健康. 干细胞 2017;35:545-550

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声明的意义
每个人都有影响易感性基因变异的一套独特和保护从普通和罕见疾病. 虽然人类健康和个体变异之间的关联需要在原则上进行验证, 它仍然是具有挑战性的,以验证实际的生物学过程的影响. 人类诱导多能干细胞提供解剖为发病的遗传变异的作用一个独特的机会. 这一审查概述最近的事态发展如何诱导多能干细胞的研究将进一步在精密医学时代的到来有助于人体健康.

在人类基因组研究的最新进展,以领先的精密医学的时代
第一个人类参考基因组在起草 2001 经过学术机构之间的国际合作努力, 与整个人类基因组的遗传特征变化的目标 1, 2. 人类基因组计划完成后, 扩展的努力,编录这些遗传变异已作出, 其中第一个是国际HapMap计划, 其目的是建立最常见的遗传变型的单倍型区段, 亦即, 单核苷酸多态性 (单核苷酸多态性) 整个人群 3, 4. 该 1000 基因组项目 (HTTP://www.1000genomes.org/) 在表征常见和稀有遗传变异 2,504 从个人 26 不同种群使用下一代测序为基础的方法和密集分型阵列 5. 随着信息化的涌入和基因分型平台的可用性, 就有可能询问数以百万计的SNP同时从几百到几千个人通过全基因组关联分析 (GWAS). 这种方法已经彻底改变了遗传学领域, 允许许多遗传协会通过一个不可知论者进行, nonhypothesis驱动方式. 由于GWAS出版物的第一浪 2005, 23,058 SNP - 性状关联已发表在美国国家人类基因组研究所 - 欧洲 (NHGRI-EBI) 目录共 2,502 GWAS研究 6

药物基因组学是专用于药物应答或不利影响的识别遗传决定字段,并且是关键精度医学的概念, 这需要利用基因型来指导药物选择. 尽管GWAS发现的药物基因组学了卓有成效的时代, 许多这些变种还没有去到临床应用. 的药物基因组学实施的主要障碍是未知的潜在关联机制(小号) 药物反应表型和基因型之间. 虽然一些单核苷酸多态性分布在生物学相关的基因表型正在研究, 大多数变种都位于基因组非编码区, 哪里表型的直接连接是未知的,在基因调节作用推测. 破译相关遗传信号的作用,揭示了这些变异体在分子和细胞水平如何运作是疾病过程的清晰理解和执行个性化医疗的关键.

在 2015, 奥巴马政府宣布,由美国国立卫生研究院推出的一款精密医学举措 7, 8 (HTTPS://www.nih.gov/precision-medicine-initiative-cohort-program) 这一举措, 大规模队列研究将进行整合个人生活方式, 环境, 和基因组信息, 建立一个全面的知识库,可以预测个人疾病风险和治疗反应. 基因组测序和遗传变异的特征是对的利用个人数据来诊断精度药的目标大踏步初始, 对待, 和预测响应于医学治疗. 具有高吞吐量的下一代测序技术和成本的迅速下降的来临, 是可行的执行全基因组, 全外显子组 (蛋白质编码), 和转录 (RNA转录物) 测序探针与表型性状/疾病状况的关联. 另外, 集成多维组学数据 (例如, 基因组学, 转录, 表观基因组学, 蛋白质组学, 和代谢组学) 有希望阐明参与复杂疾病的生物相互作用,并就由于缺乏严格的统计学意义,可能与遗传方法可能会漏掉重要的遗传变异揭示.

虽然人类健康和个体变异之间的关联需要在原则上进行验证, 它仍然是具有挑战性的,以验证实际的生物学过程的影响. 利用诱导多能干细胞 (IPSC) 是模拟遗传变异研究在相关细胞类型的分子后果有吸引力的系统. iPSC集技术重新编程一个完全成熟体细胞为多能干细胞,其保存个体患者的所有的遗传特征. 然后,这些的iPSC可以分化成多种不同的组织类型 (为验证组织分化里程碑的越来越多, 看到细胞干细胞 18, 游行 2016) 9, 10. 基因编辑系统如CRISPR-CAS9或TALEN将扩大研究旨在解开的机制和遗传变异的功能后果 11, 12. 这可以通过编辑单个核苷酸完成, 引入或逆转的iPSC突变和观察终末分化细胞的表型变化.

iPSC中找到单基因病的治愈
疾病可以有单基因或多基因病因. 单基因疾病, 造成由单一缺陷基因的遗传被认为是罕见的,因为每种疾病的发病率是相当低的, 通常小于 1/10,000 出生时. 的疾病的已知的致病性遗传位点的数量增加了一倍,在过去 10 年中的人看到网上孟德尔遗传 (OMIM) 进入统计. 遗传诊断的改进和实施筛查项目 (例如, 新生儿筛查和高危筛查) 使其能够识别人的这种罕见疾病. 结果是, 罕见的遗传疾病影响 350 全世界百万人民和所有的单基因疾病的全球患病出生时约为 1/100. 由于在建立的人iPSC的 2007 13, 14, 一直存在一个非凡期望利用所述细胞“在培养皿中的疾病”人体模型 15, 16. 开拓性的研究表明,从多种单基因病的衍生的iPSC可以忠实地概括在体外疾病表型时分化为疾病相关的细胞类型 17, 18. 从患者的这些单基因疾病的产生iPSC系是建立一个持久的体外人体模型一个有用的方法,并且在许多已发表的研究已经证明 19-22. 研究机构之间的协作努力取得了可随时通过银行的iPSC多种疾病特异性iPSC细胞系 23 研究人员也许能找到感兴趣的干细胞系进行进一步的机制研究,或直接申请药物筛选的细胞.

尽管许多重要的发现已经作出过的iPSC研究单基因疾病, 最令人兴奋的一项研究是由山下等人在软骨发育不全的最新报告. 24. 重要的, 笔者仔细地建立iPS细胞分化成软骨细胞,形成软骨组织的方法. 这对于Yamashita等人的关键步骤。, 因为制定适当的分化协议疾病相关的细胞类型仍然可以为iPSC细胞研究的限制因素. 相比那些从健康对照时,他们可以从患者的软骨发育不全衍生的iPSC的体外分化过程中成功地概括软骨形成异常. 此外, 在化合物筛选, 他们发现他汀类药物, 广泛使用降脂药物, 不料纠正了iPSC细胞模型中的软骨退化. 该示范工作明确概括了在培养皿中的疾病过程和演示的iPSC模型的实用性和承诺,以发现罕见的单基因病新疗法.

除了二维单层分化或基本三维 (3d) 骨料分化, 几个小组已开发出复杂的3D分化方案, 通常被称为“化培养”,因为它们形成有组织的结构让人想起开发机构的能力. 值得注意的是, 中枢神经系统化培养, 兰开斯特等人. 表明,从一个microcephalic患者来源的iPSC确实形成更小的脑类器官比的iPSC从健康对照 25. 同样, 为iPSC的几个类器官培养技术已经发展到产生其他组织类型和器官 (视杯, 垂体) 26, 27. 无疑, 这些突破性的发现将提供必要的复杂性更精确地模拟障碍,并允许进行体外人类细胞的治疗方案的临床前试验更大的机会.

iPSC的定义在单基因病进一步的表型变异
在人类单基因病, 单基因突变是本病的主要表型负责. 在许多情况下,, 我们可以预测在一个单一的基因特定突变如何影响蛋白质功能 (例如, 残留的酶活性), 这与疾病的严重程度和相关介绍. 它是, 然而, 仍然具有挑战性的准确预测临床症状, 严重性和疾病发作的突变类型. 这一挑战的一个例子是戈谢病 (GD), 引起在GBA基因突变的常染色体隐性疾病,其编码葡糖脑苷脂酶 (性GCase) 28. 的GCase是催化糖脂葡糖脑苷脂的水解神经酰胺和葡萄糖溶酶体酶. GD患者表现出的临床症状广泛,包括肝脾, 骨畸形, 血液学异常, 和神经系统症状. 在GBA的N370S突变型经常发现 1 GD, 与非神经症状介绍. 另一方面, 该L444P突变型经常发现 2 要么 3 GD, 这确实与存在神经症状. 与邻近的假的GBA基因的重组事件也被链接到一些不寻常的临床表现 29. 表型变异, 然而, 例相同GBA突变中已经观察, 如影响同级对之间, 甚至同卵双胞胎之间. 在单卵双生子的情况下, 与GD一个受到影响,但其他无临床症状,即使低的GCase活动 30. 在GD, GCase的不足导致了中间代谢产物glucosphingolipids葡萄糖基的积累, 这是由一个额外的溶酶体的GCase进一步代谢成鞘氨醇, GBA2. 有趣, GBA2的缺失在GD小鼠模型中救出的内脏和骨骼症状, 这表明GBA2可能有针对性地改善GD的某些虚弱的表现 31.

在另一项研究中, 阿瓦德等. 溶酶体功能障碍的未被覆盖的参与并且通过使用从患者的类型的iPSC衍生的神经元细胞中的GD神经变性过程的自噬块 2 GD (神经性形式). 在雷帕霉素, 神经元死亡,从类型神经元优先诱导 2 GD-iPSC中, 但不会打字 1 GD-iPSC中. 虽然转录因子EB的表达 (TFEB), 溶酶体基因的主调节器被下调, TFEB的过表达只部分恢复所述神经变性过程中从型神经元 2 GD-iPSC中 32. 这些发现代表了有希望的途径,以确定遗传和非遗传 (表观遗传和/或环境) 影响致病突变调制器. 由于的iPSC可以从与各种遗传背景的个体中产生, 和基因位点在iPSC中有针对性, 从这样获得的iPSC疾病相关的细胞类型将是不可缺少的工具来验证新提出的疾病机制和筛选环境因素/小化合物来调控的疾病表型.

iPSC的解剖SNP的作用在多基因病和鉴别药物反应
许多常见的人类疾病和性状是由多个基因和环境因素的影响. 多基因疾病从多个细微多态性的添加剂继承导致, 最终在受影响的表型. 在 2016, 几乎 5,000 疾病表型已编目,并与OMIM致病基因位点链接 (HTTP://omim.org/statistics/entry). GWAS已成功地识别数百个不同的条件相关的遗传变异,并提供了有价值的见解诊断, 预测, 和复杂的人类疾病的治疗优化 33. 一个共同的一个例子, 复杂polyfactorial疾病是高血压, (HTN). HTN是在中美的主要健康负担. 影响约 80 万人 34 和直接住院治疗合计近 40 每年十亿美元 35. 另外, 高血压是增加了风险的提前心血管疾病,如中风和心脏衰竭 34, 36 许多抗高血压剂如利尿剂, ACE抑制剂, 血管紧张素受体阻滞剂, β阻断剂和钙通道抑制剂是目前可用的, 但它们对血压的功效因人而异. 候选基因GWAS和案例研究,已确定其可调节血压或有助于药物的药理途径中的若干基因变异 37. 动物模型已经被广泛用于研究像HTN全身性疾病, 但他们可能不总是适合于理解人类基因变异的生物学影响. 这也很难获得大量相关的适当组织感兴趣的表型 (例如, 血管平滑肌或血管内皮细胞) 从与特定基因型的人来测试这些遗传变异的生物学或功能性结果. 为了应对这些挑战, 比尔等人. 构成从iPSC集储存库 17 高血压患者, 其全基因组SNP变异以及对降压药物的临床反应是可 38. 从降压疗效的药物基因组学评价的参与者收集的外周血单核细胞的血液抽取产生的iPSC的 (梨) 研究 39 (HTTPS://clinicaltrials.gov/NCT00246519). 比尔等人. 然后这些分化的iPSC成血管平滑肌细胞和定量其收缩响应于各种生理刺激 38. 此外, 该研究还表明了iPSC的概括PRKCA表达的SNP相关的修改的能力. 该SNP rs16960228已充分证明在多个GWAS群组为与高血压药物反应相关联以及PRKCA的差异表达水平. 这些数据支持iPSC的的适用性和平移值建模GWAS发现.

使用的iPSC心血管疾病建模的另一示例是由Ebert等人提出. 40. Ebert等. 在基因编码aldehydronease研究了SNP 2 酶, 赋予的心脏保护作用的损失,从而提高风险冠状动脉和缺血性心脏疾病. 心肌细胞 (厘米) 从基因型为一个共同的ALDH2 * SNP东亚人口衍生的iPSC分化 (MAF = 0.08), 证明的CM携带氧化应激和醛副产品4-HNE积累的ALDH2 *基因型增加了水平. 这两个副产物的积累导致失调的细胞周期和凋亡信号传导, 这加剧损伤和ALDH2的CM的降低蜂窝恢复缺血性挑战*载体, 由此建立用于疾病易感性增加的细胞机制用于单个SNP.

最后, 它公认的是在敏感性和药物响应于HTN和多个多基因疾病的差异由族群变化 (即, 非洲裔美国人VS. 西欧美国), 这将是重要的,了解这种iPS细胞库的基于种族背景的效用. 要使用iPS细胞解决多样性的挑战,在疾病遗传学, Chang等. 报道的iPSC细胞银行从不同种族人群的建设 41. 综上所述, 这些研究表明,一个iPSC集库定义SNP和表型数据将验证GWAS-鉴定的SNP的效果的有用的资源,并促进人类生理和病理条件的机制理解.

要了解具体的风险变体功能有助于潜在的发病机制是越来越重要. 与单基因疾病中发现单一的基因突变相比, SNP变异的影响往往是次要的或微妙. 它利用等基因细胞进行解码这种基因变异的意义是非常重要的. 在基因组编辑技术的最新进展 (例如, CRISPR / Cas9系统) 已经简化,以靶向功能研究特定的遗传位点的能力. 在iPSC细胞的基因编辑方法已在别处详细审查 42, 43. 雇佣兵等. 展示功能连接帕金森氏症的GWAS确定的风险变异从人iPSC来源的神经元 44. 他们专注于帕金森氏症相关的风险的SNP, 其分别位于一个α突触核蛋白 (SNCA) 基于全基因组的表观遗传信息调控区. 通过建立的TaqMan SNP基因分型测定法进行定量逆转录聚合酶链反应, 他们能够监测SNCA的等位基因特异性转录地处SCNA增强区域内的两个SNP之间的微妙变化. 作为后续行动的办法, 他们使用CRISPR / Cas9系统看到的SNP如何影响SNCA表达敲除的SNP的等位基因单. 他们发现,等位基因特异性表达大致翻译的增加的总SNCA表达的 1.06 在神经元中的时间和 1.18 在神经前体倍. 此外, 序列依赖性的脑特异性转录因子EMX2和NKX6-1此位点的结合被揭露.

作为下一代的遗传关联研究的一部分 (下一代) 程序, 研究人员在各个领域正在沉积的iPSC资源, 从表示各种条件的个体以及健康对照产生, 与跟进从机理研究功能基因组学研究结果的目标. 该方案的目的是从一个以上产生iPSC系 1,500 个人其中的一些可以通过公开的iPSC银行 (HTTP://www.wicell.org/home/stem-cell-lines/collections/collections.cmsx). 各iPSC系与临床数据相联系 (例如, 脂质条件, QT间隔和ECG的心脏性状, 肺动脉高血压) 以及年龄, 性别和种族背景. SNP基因分型, 基因表达, 和组学分析的数据将可用于在将来这些线路.

这是极为重要的是高品质的iPSC系也以高品质的遗传和临床数据配对. 这可以通过穿过用于诊断和准确的表型定义建立的标准产生表型的统一大协作来促进, 以减少表型变异的终极目标. 的更准确的表型被定义, 识别的罪魁祸首基因和遗传变异的更高的可能性 45. 有了这样的标准化的表型, 基因的发现和其复制的进步可以使, 这可结转使用相关的组织中的iPSC的研究. 一项研究被沙漠等. 显示,如果它不加上从患者的高品质的表型数据的深度测序信息的值减小 46. 打个比方可以在这​​里,因为我们认为iPSC细胞的减少值进行,如果我们没有一个准确的定义临床表型,这将最终被翻译成细胞表型的菜. 因此, 对于合作遗传财团建立程序表型求取收获的iPSC建模的最大益处,是越来越重要.

iPSC的理解超越GWAS遗传表型变异
它最近已表明,特别是稀有的遗传变异, 如导致罕见病状变体的纯合子的缺陷, 可以关联的更常见的疾病的风险增加以及. 例如, 具有高雪氏病致病突变GBA (GD) 28 (例如, N370S, L444P) 在一个等位基因 (支架) 通常不会表现GD的全部症状, 但确实增加的风险帕金森病 47, 48. 的比值比在PD的GBA突变大于 5, 这是非常高的相比,从GWAS发现风险基因座 49. 另一方面, 存在其中一种罕见的遗传变异体具有对一种复杂的疾病具有保护作用的示例. SLC30A8编码胰岛锌转运 (ZnT8) 和ZnT8一直被称为胰岛素分泌的胰腺β细胞中的关键调节. 50. 此外, 大规模GWAS标识的常见变异 (p.Trp325Arg) 在SLC30A8导致类型的风险增加 2 糖尿病 (T2D) 51-53. 这种变异的动物研究, 然而, 表现出对T2D的发病机制矛盾的结果. 突破已通过国际合作研究取得, 其目的是找到丢失的功能变体对T2D的保护. 从超过测序数据 150,000 人鉴定杂合个体的废话变种 (p. 精氨酸 138*) 在芬兰队列表现出 60% 降低类型的风险 2 糖尿病 54. 最近, 陈等人. 提出了相反的方法来找到健康的个体弹性遗传童年疾病的高度渗透形式. 他们测序 874 基因 589,306 基因组,发现 13 成人携带突变的 8 与指示的疾病的没有报告的临床表现严重孟德尔条件 55. 这可能是朝向露出保护性遗传变异体的第一步骤, 进一步的机制研究预期. 如上面所讨论, iPS细胞将作为一个强大的工具,在这里也解剖遗传相关的分子机制, 希望从而导致新的治疗的发现.

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结论
我们收集人类疾病遗传学知识, 我们开始认识到,每个人都有一套独特的变种,有助于易感性和保护,适用于各种失常. 表型基于其突变类型,即使在罕见的单基因疾病而改变, 遗传背景和环境因素. 进一步推进医药精度, 它会变得越来越重要,剖析这些潜在的基因型 - 表型关联的分子机制. 人类iPSC提供一个独特的机会,以填补这些知识空白, 并通过细胞库的研究人员在利用他们的预期增加他们定位为下一代疾病基因组学研究的关键试剂 (图. 1).

数字 1
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干细胞的策略来推进医药精度. 每个人都有影响易感性基因变异的一套独特和保护来自共同 & 罕见疾病. 人类iPSC提供解剖为发病的遗传变异的作用一个独特的机会. 缩写: iPS细胞, 诱导多能干细胞.

致谢
这项工作部分由日本机构医学研究和开发的支持, AMED, 珍稀/隅实践研究项目, 美国国立卫生研究院 (GM119977和DK104194), 美国心脏协会 (16GRNT30980002), 和佛罗里达大学临床与转化科学研究所 (UL1TR001427). NCF是博士后T32 DK074367的接收者.


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