Нейроны — клетки, которые медленно восстанавливаются после травмы. Несмотря на то, что ученые добились прогресса в понимании регенерации нейронов, остается неизвестным, почему некоторые из них восстанавливаются, а другие нет.
Ученые из The University of California использовали одноклеточное секвенирование РНК (scRNA-seq), чтобы узнать какие гены особенно активны в период восстановления нейронов после травмы. Технология секвенирования одиночных клеток помогает взглянуть на биологию нейронов гораздо более подробно. Эффективность метода для оценки активности определенных генов в период важных клеточных процессов положит начало созданию нового поколения сложных биомаркеров, основанных на данных об отдельных клетках. Глубокое секвенирование только сотен фенотипически идентифицированных нейронов способно продвинуть вперед регенеративную биологию. Результаты прогрессивного исследования опубликованы в журнале Neuron.
В своем исследовании исследователи сосредоточились на нейронах кортикоспинального пути, важной части центральной нервной системы. После травмы эти нейроны с наименьшей вероятностью восстанавливают аксоны — структуры, которые они используют для связи друг с другом. Вот почему травмы головного и спинного мозга настолько опасны.
Для проведения исследований ученые использовали секвенирование РНК отдельных клеток для анализа экспрессии генов в нейронах мышей с травмами спинного мозга. Ученые стимулировали эти нейроны к регенерации,, но это работало только для части клеток. Такое построение эксперимента позволило исследователям сравнить данные секвенирования регенерирующих и нерегенерирующих нейронов.
Эксперименты на мышах показали, что оценку активности генов можно использовать для того, чтобы спрогнозировать процесс регенерации. Особая роль в процессе принадлежит гену NRF2, который относится к регуляторам антиоксидантной реакции. Сосредоточив внимание на относительно небольшом количестве клеток — чуть более 300 — исследователи смогли очень внимательно изучить каждую отдельную клетку.
Используя компьютерный алгоритм для анализа данных секвенирования, ученые выявили профиль экспрессии генов, который помогает предсказать, будет ли в конечном итоге регенерировать отдельный нейрон после травмы, или нет. Результаты довольно впечатляющие, однако исследователи предупреждают, что их модель — это прежде всего инструмент, помогающий исследователям-неврологам в лаборатории, а не диагностический тест для пациентов в клинике.
Ученые из The University of California использовали одноклеточное секвенирование РНК (scRNA-seq), чтобы узнать какие гены особенно активны в период восстановления нейронов после травмы. Технология секвенирования одиночных клеток помогает взглянуть на биологию нейронов гораздо более подробно. Эффективность метода для оценки активности определенных генов в период важных клеточных процессов положит начало созданию нового поколения сложных биомаркеров, основанных на данных об отдельных клетках. Глубокое секвенирование только сотен фенотипически идентифицированных нейронов способно продвинуть вперед регенеративную биологию. Результаты прогрессивного исследования опубликованы в журнале Neuron.
В своем исследовании исследователи сосредоточились на нейронах кортикоспинального пути, важной части центральной нервной системы. После травмы эти нейроны с наименьшей вероятностью восстанавливают аксоны — структуры, которые они используют для связи друг с другом. Вот почему травмы головного и спинного мозга настолько опасны.
Для проведения исследований ученые использовали секвенирование РНК отдельных клеток для анализа экспрессии генов в нейронах мышей с травмами спинного мозга. Ученые стимулировали эти нейроны к регенерации,, но это работало только для части клеток. Такое построение эксперимента позволило исследователям сравнить данные секвенирования регенерирующих и нерегенерирующих нейронов.
Эксперименты на мышах показали, что оценку активности генов можно использовать для того, чтобы спрогнозировать процесс регенерации. Особая роль в процессе принадлежит гену NRF2, который относится к регуляторам антиоксидантной реакции. Сосредоточив внимание на относительно небольшом количестве клеток — чуть более 300 — исследователи смогли очень внимательно изучить каждую отдельную клетку.
Используя компьютерный алгоритм для анализа данных секвенирования, ученые выявили профиль экспрессии генов, который помогает предсказать, будет ли в конечном итоге регенерировать отдельный нейрон после травмы, или нет. Результаты довольно впечатляющие, однако исследователи предупреждают, что их модель — это прежде всего инструмент, помогающий исследователям-неврологам в лаборатории, а не диагностический тест для пациентов в клинике.
