血液前駆細胞のカウント:血液学の新しい知見
研究によると、さまざまな状況で血液前駆細胞を正確に測定する方法が明らかになった。
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血液は体にとって大事で、いろんな種類の細胞でできてるんだ。これらの細胞は、造血幹細胞(HSPCs)って特別な細胞から生まれるんだよ。この幹細胞は、酸素を運ぶ赤血球や感染と戦う白血球を含む、すべての血液細胞を作る役割を持ってる。
造血幹細胞の役割
HSPCsは、自分自身を更新できて、さまざまな血液細胞に変化することができるから特別なんだ。たまに一つの幹細胞が血液細胞を作ることもあるけど、普段はたくさんのHSPCsが協力して正常な血液の生産を維持しているんだ。研究によると、人間では20万人ものHSPCsが白血球の生成に関わってるって。
でも、年を取るにつれて、これらの活発な幹細胞の数が減る傾向があって、それが血液の生産に問題を引き起こすことがあるんだ。例えば、70歳以上の人では、HSPCsの数が大きく減少していて、血液の健康に影響を与えることがあるから、体内の活発な造血前駆体の数を理解して測ることがめっちゃ重要なんだ。
血液細胞の測定の課題
今のところ、自然な環境で活発なHSPCsを測定するための効果的な方法がいくつかしかないんだ。マウスの実験では、幹細胞にバーコードを使う方法があるけど、バーコードの読み取りに問題があるから正確な数を得るのが難しいんだ。人間の場合、細胞の遺伝的変化に基づく推定は不確かで、必ずしも信頼できるわけじゃない。
自然な環境でこれらの幹細胞を正確に測定する方法がないのは、それらの数をさまざまな状況で研究するのを制限していて、健康の指標として使うのが難しいんだ。
血液前駆体の新しいカウント方法
マウスでは、研究者たちが「コンフェッティカセット」って特別な遺伝子ツールを使って造血前駆体を数える方法を開発したんだ。このツールを活性化すると、幹細胞の中でいろんな色を視覚化できて、その色の変化が活発な前駆体の数を示すんだ。ただ、この方法は範囲が限られてて、大人の血液幹細胞を調べるにはあんまり役立たないんだ。
その制限を克服するために、研究者たちは色の変化が幹細胞の数とどう関係してるかを調べたんだ。色の変化を数学的にモデル化できれば、検出可能な幹細胞の範囲を50から10万以上に拡大できるかもしれないって。
血液細胞測定の背後にある数学
研究者たちは、「コンフェッティツール」の色のランダムさが特定の数学的ルールに従うことを示せれば、色の変化に基づいて幹細胞の数を推定するための公式を導き出せることに気づいたんだ。同じ特性を持つ個体の集団があると、その集団の大きさについて何かを推測できるって考えたんだ。
テストを行った結果、観察された色の変化から前駆体の数を推定できることが確認できて、測定の範囲が広がることができたんだ。
色の変化で実験
理論をテストするために、科学者たちは二色の細胞モデルを使って、色の変化が血液前駆体の数を正確に反映するかどうかをチェックしたんだ。細胞の数を増やすと、観察された色のバリエーションが減少することがわかって、彼らが作ったモデルが幹細胞を数えるのにうまく機能してることが証明されたんだ。
彼らは、外れ値を除外したり、十分なサンプルをテストしたり、テスト中に十分なイベントを記録したりして、方法が正確であることを確認したんだ。この正確さの保証は、結果の信頼性にとってすごく重要だったんだ。
生きたマウスで血液前駆体をラベル付け
生きたマウスで造血前駆体の数を直接測定するために、研究者たちは「コンフェッティ株」と交配した特定のマウス系を使用したんだ。このバージョンのおかげで、研究者たちは、成人期に造血幹細胞と他の重要な前駆細胞を同時にラベル付けできたんだ。
彼らは、時間が経つにつれてこの血液と骨髄の色のラベル付けの効果を追跡したんだ。さまざまなラベルがあっても、アクティブな前駆体の全体数は数ヶ月間一貫して残っていて、彼らの方法が効果的だということが確認されたんだ。
数の理解
研究の一環として、科学者たちは異なるシナリオで活発な造血前駆体の数を比較したかったんだ。受容体マウスに異なる数の前駆体細胞を移植して、新しい環境でどれだけ生き残って再生産するかを見たんだ。結果は、たくさんの前駆体を移植しても少ないものを移植しても、マウスは正常な血液細胞を作り続けることができることを示したんだ。
興味深いことに、血液前駆体の数は一貫していたけど、科学者たちはストレスのある状況の後、例えば5-フルオロウラシル(5-FU)って薬の使用で多くのアクティブな分裂細胞が減少した場合に、これらの細胞の振る舞いに違いがあることに気づいたんだ。
ストレス後の観察
5-FUを投与した後、研究者たちは、特定のグループで前駆体の数が減少した一方で、長期的な幹細胞には影響がなさそうだってことを観察したんだ。これは、いくつかの前駆体が苦労しているかもしれないけど、コアとなる幹細胞の集団は安定していることを示しているんだ。
さらに、彼らは胎児発生中に血液前駆体にラベルを付けたとき、胎児から成人の段階にかけて血液前駆体の数の増加が、以前考えられていたほど大きくなかったことを発見したんだ。この結果は、造血前駆体がこの時期に劇的に増加しないことを再確認するもので、初期の観察を裏付けているんだ。
遺伝子モデルの検討
研究者たちは、ファンコニ貧血っていう状態に関連する遺伝子モデルにもこのアプローチを適用したんだ。この病気は骨髄の機能に影響を及ぼす疾患なんだけど、影響を受けたマウスでアクティブな前駆体が減っていると予想してたのに、研究の結果、Fancc-/-マウスの骨髄における造血前駆体の全体数は正常だったんだ。
この発見は、Fancc-/-マウスが他の血液生産要素が危険な状態にあっても、十分な数の前駆体を持っているから安定した血液生産を維持できることを明らかにしたんだ。
前駆体分析の重要性
造血前駆体を正確に測定できることの影響は大きいんだ。この研究は血液状態を遺伝子モデルで分析する可能性を開いて、血液生産が年齢や病気によってどう影響を受けるかの洞察を提供するんだ。
さらに、前駆体集団の動態を理解することは、正常な状態と病的状態で血液細胞がどのように機能するかの知識を進めるのに役立つんだ。この細胞を正確に測定できる能力は、研究者たちが血液関連の障害に対するさらなる治療法や介入を探ることを可能にするんだ。
結論
血液細胞の形成と造血幹細胞の役割の研究は、体の機能を理解するだけでなく、医療療法の開発にも不可欠なんだ。測定技術を改善して細胞生産に影響を与える要因を理解することで、研究者たちはより良い健康結果へと道を切り開くことができるんだ。
この分野での研究が続けば、血液細胞のダイナミクスのさらなる謎が明らかになって、科学者や医療関係者が血液関連の病気を治療するための革新的な戦略を開発することができるようになるんだ。
タイトル: Dynamic Tracking of Native Polyclonal Hematopoiesis in Adult Mice
概要: Hematopoietic dysfunction has been associated with a reduction in the number of active precursors. However, precursor quantification at homeostasis and under diseased conditions is constrained by the scarcity of available methods. To address this issue, we optimized a method for quantifying a wide range of hematopoietic precursors. Assuming the random induction of a stable label in precursors following a binomial distribution, the estimation depends on the inverse correlation between precursor numbers and the variance of precursor labeling among independent samples. Experimentally validated to cover the full dynamic range of hematopoietic precursors in mice (1 to 105), we utilized this approach to demonstrate that thousands of precursors, which emerge after modest expansion during fetal-to-adult transition, contribute to native and perturbed hematopoiesis. We further estimated the number of precursors in a mouse model of Fanconi Anemia, showcasing how repopulation deficits can be segregated into autologous (cell proliferation) and non-autologous causes (lack of precursor). Our results support an accessible and reliable approach for precursor quantification, emphasizing the contemporary perspective that native hematopoiesis is highly polyclonal.
著者: Peter Kurre, S. Liu, S. E. Adams, H. Zheng, J. Ehnot, S. K. Jung, G. Jeffrey, T. Menna, L. Purton, H. Lee
最終更新: 2024-04-03 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.02.587737
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.02.587737.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。