“新技术培养肺细胞纯度更高存活更久”

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科学技术日报记者刘海英

美国研究人员开发了一种新技术，可以更有效地改善利用多能干细胞产生肺细胞的方法，产生的肺细胞可以在实验室成长保存一年以上而不会失去肺细胞的特征。 研究人员表示，这项新技术将有助于科学家更好地建模肺部疾病，推动肺部疾病的研究和治疗手段的开发。 相关研究在1月30日的《细胞干细胞》杂志上发表。

调查示意图。 图源:《细胞干细胞》杂志网站
在新研究中，美国波士顿大学再生医学中心和卡内基梅隆大学的研究人员合作，将成人血液细胞重新编程为多能干细胞，直到成为与成熟肺细胞非常相似的细胞

研究人员表示，在进行这样的实验时，得到的细胞不是他们想要制造的细胞(靶细胞)的纯粹集合，靶细胞的特征也不会长期保存。 这次，他们结合干细胞技术和机器学习技术，检测千万个单细胞的基因表达，结合各个细胞的dna条形码，通过机器学习开发出了一种动态知道这些元素有助于系统肺细胞生成的新技术组合。 研究人员改进了利用这些知识生成肺细胞的方法，可以产生越来越多的肺细胞，在培养皿中生存一年多，不失去肺细胞的特征。

研究人员要了解患者的肺细胞发生了什么问题，首要的障碍是不能访问这些细胞，或者不能在实验室培养，新的做法是可以将任何年龄的患者都数不尽的新肺细胞用于研究，这就是在实验室中研究肺部疾病 指出有助于提高治疗慢性阻塞性肺疾病、α-1抗胰岛素缺乏症、新生儿呼吸困难、早发性肺疾病等多种肺部疾病的能力。

研究人员表示，为这项研究开发的机器学习方法也可以应用于其他组织和器官的研究，利用患者的干细胞制造纯净无限供给的细胞的技术，希望能给越来越多的疾病研究带来新的帮助。

总着重号:

干细胞已经在许多行业展现出了巨大的应用前景，特别是在疾病模型方面。 通过对带有疾病形态的供体细胞进行重新编程，科学家可以获得潜在的无限来源的诱导性多能干细胞，其扩增和分化的能力，使研究者们可以研究相关的人类细胞，而不需要其他动物模型。 这种具有生理相关性的细胞模型无疑会加速肺部疾病机制的发现过程干细胞与机器学习的结合将进一步推动人类疾病模型的开发