結(jié)合計算機科學(xué)算法和生物學(xué)數(shù)據(jù)，研究人員構(gòu)建出了培養(yǎng)物中小鼠胚胎干細胞（ESCs）自我更新所必需的最少數(shù)量的因子模型。盡管科學(xué)家們很早就知道一組轉(zhuǎn)錄因子是干細胞維持的必要條件，那么到底哪些是至關(guān)重要的因子？ 它們之間可能存在的大量相互作用使得這一問題變得極為復(fù)雜，僅憑實驗室的研究工作無法做出解答。

       來自維康信托基金會-醫(yī)學(xué)研究理事會劍橋干細胞研究所的 Austin Smith， 與來自英國微軟研究計算機科學(xué)實驗室的研究人員合作，將參與干細胞自我更新的20個關(guān)鍵轉(zhuǎn)錄因子的實驗數(shù)據(jù)整合到了一起。發(fā)表在6月5日《科學(xué)》（Science）雜志上的這一模型，表明了12個轉(zhuǎn)錄因子組成的相互作用網(wǎng)絡(luò)有可能是維持小鼠ESC狀態(tài)的所有必需條件。

       Smith 說：“我們想知道一些干細胞轉(zhuǎn)錄因子的相互關(guān)聯(lián)機制，并闡明在不同的培養(yǎng)條件下這些細胞是如何運轉(zhuǎn)，且仍然維持干細胞狀態(tài)的。借助這種模型方法，我們繪制出了轉(zhuǎn)錄因子關(guān)聯(lián)圖，其與試驗數(shù)據(jù)相一致。”

       系統(tǒng)生物學(xué)研究所教授黃穗（Sui Huang，音譯）說：“結(jié)果表明，自我更新基因網(wǎng)絡(luò)很簡單。很早以前我們就知道最好的信息處理網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該是平均每個基因兩種聯(lián)系。研究結(jié)果與這一普遍原理接近，是引人注目的。”

       西班牙龐培法布拉大學(xué)的系統(tǒng)生物學(xué)教授Jordi Garcia-Ojalvo表示贊同：“這一研究證實了一個假說：相對較少數(shù)量的元件及相互作用可以定義細胞的行為。以往曾在其他的生物過程例如晝夜節(jié)律性、細胞周期、甚至干細胞多能性中描述過這一概念，此處是通過系統(tǒng)分析一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算模型證實了這一點。”

       西奈山黑人家庭干細胞研究所所長Ihor Lemischka說：“這是第一個干細胞命運決定計算模型。利用這一模型，我們現(xiàn)在獲得了一些可測試的預(yù)測結(jié)果。未來，在無需嘗試極大數(shù)量的細胞培養(yǎng)條件的情況下，這將推動我們了解如何生成心肌或其他特異的細胞類型。”

       Smith 和同事們一開始對來源于囊胚的穩(wěn)定、純系小鼠培養(yǎng)ESCs細胞群展開了研究。微軟研究團隊構(gòu)建出的軟件生成了數(shù)以億計有可能解釋干細胞自我更新 的模型。 其中大多數(shù)的模型遭到了Smith實驗室的實驗數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，被證實無效。在這些實驗操作中，Smith和同事們檢測了23種不同細胞培養(yǎng)條件下（所 有的都維持了多能性）ESCs的基因表達。

       剩余的模型都包含了12個轉(zhuǎn)錄因子組成的核心網(wǎng)絡(luò)，其中包括Sox2和Oct4，其揭示出通過16種相互作用來調(diào)控自我更新的機制。

       研究小組隨后用最小的模型預(yù)測了，抑制一種特異的轉(zhuǎn)錄因子是否能夠維持干細胞狀態(tài)或是會促進分化。研究人員在實驗室測試了37種模型預(yù)測，其中26種正確。

       一個僅基于基因表達數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)可以相對準確地預(yù)測多種遺傳互作的效應(yīng)，對此 Garcia-Ojalvo 表示驚喜。他指出，利用其它的實驗或納入蛋白質(zhì)互作數(shù)據(jù)可進一步提高準確性。

       與此同時，在發(fā)表于同一日《分子細胞》(Molecular Cell)雜志上的一項獨立研究中，來自芝加哥大學(xué)的結(jié)構(gòu)和蛋白質(zhì)生物學(xué)家Shohei Koide以及同事們指出了使得小鼠ESCs分化的一種蛋白質(zhì)相互作用。Garcia-Ojalvo說：“ Science 論文中這種模型方法或許可用于于分析多能性中的蛋白質(zhì)互作。”

       Smith說，目前尚不清楚引起小鼠和人類ESCs分化的確切機制。但他認為其研究小組的研究共組有可能提供幫助：“我們認為我們現(xiàn)在獲得了很好的起點，可以開始去解答這一問題。”

       有這一工具箱在手，Smith研究小組現(xiàn)正在探討是否能夠利用這些最低限度的條件將人類ESCs 重編程至更為初始的狀態(tài)。