Nature子刊意想不到的发现：另一个重要的发育驱动因素——细胞密度

基因并不是指导细胞构建多细胞结构、组织和器官的唯一驱动因素。在《自然通讯》上发表的一篇新论文中，南加州大学干细胞科学家Leonardo Morsut和加州理工学院计算生物学家Matt Thomson描述了另一个重要的发育驱动因素的影响：细胞密度，或细胞在给定空间内的松散或紧密程度。在计算模型和实验室实验中，科学家团队使用细胞密度作为控制小鼠细胞如何形成复杂结构的有效工具。

“这篇论文代表了我们在工程合成组织的宏伟目标方面取得的进展，”南加州大学凯克医学院干细胞生物学和再生医学以及生物医学工程助理教授Morsut说。“合成组织可以有无限的医疗应用，从测试潜在的药物或疗法到为患者提供移植物或移植。”

这项研究使用了两种类型的小鼠细胞——结缔组织细胞和干细胞，它们被改造成携带一个合成的细胞通信系统或“遗传电路”。这种电路是基于Morsut开发的一种叫做“synNotch”的东西，这是一种蛋白质，科学家通过基因工程将其植入细胞中，作为“传感器”。这种基于蛋白质的传感器位于细胞表面，可以识别触发细胞反应的外部信号——通常是通过开启用户定义的基因。

在这个特殊的系列实验中，科学家们使用synNotch打开了一个包含绿色荧光和进一步传播信号的电路——尽管它可以用来打开任何基因。荧光使观察细胞形成图案变得容易。例如，在细胞场中，科学家们可以创造出一种从中心点发出的绿色荧光环的模式。

意想不到的发现

在进行这些实验时，第一作者之一Marco Santorelli博士注意到，基因相同的细胞并不总是产生相同的模式。

Morsut说：“当我们从不同数量的基因相同的细胞开始时，我们会看到不同的结果。”“所以这在一开始是令人困惑的。我记得有一次Marco进来告诉我，实验成功了，但只成功了一半。当我们更仔细地观察它时，我们开始发现细胞密度的梯度似乎与模式的差异有关。”

在一定细胞密度以上，synNotch的作用较弱，不会产生相同的图案。更复杂的是，随着细胞以不断变化的速度增殖，细胞密度不断变化，与synNotch基因回路以复杂的方式相互作用。

它能计算吗？

共同第一作者Pranav S. Bhamidipati是南加州大学-加州理工学院医学博士项目的候选人，也是Morsut和Thomson实验室的成员，他对建立一个可以预测和阐明这种复杂和动态细胞行为的计算模型产生了兴趣。

“对我来说，这是我一生中第一次通过计算建模来预测细胞中实际发生的行为，在这里，它帮助指导我们思考细胞密度、增殖率、信号传导和所有这些不同的事情是如何共同作用的。”

Morsut补充说：“我们很高兴我们有了计算模型来真正探索和了解可能的不同模式，以及如何从一种模式转移到另一种模式。”

在计算模型的指导下，科学家们能够利用细胞密度产生各种可预测的荧光模式，这些模式在特定的时间框架内发展。

稍微有点晦涩也没关系

为了了解细胞密度是如何产生这些影响的，第一作者之一、摩尔苏特实验室的博士后Josquin Courte进行了一系列实验，得出了一个惊人的发现。更大的细胞密度会引起压力，不仅会导致synNotch更快的分解，而且会导致细胞表面传感器更快的分解。

这意味着细胞密度是一种广泛适用的工具，可以指导工程细胞和自然细胞构建大量的结构、组织和器官。

Morsut说：“大自然依靠细胞密度和基因回路来产生多细胞结构、组织和器官的显著多样性。”“现在我们可以采用同样的策略来推进我们的努力，构建合成的多细胞结构，最终用于再生医学的组织和器官。”