撰文 | 十一月
責編 | 兮
隨著年齡的增長,組織再生能力下降,但目前尚不清楚這變化是否源於幹細胞異質性的變化。2020年10月26日,西班牙法布拉大學Pura Muñoz-Cánoves研究組與美國國立關節炎、肌肉骨骼和皮膚病研究所Vittorio Sartorelli研究組合作發文題為FoxO maintains a genuine muscle stem-cell quiescent state until geriatric age,揭開了極度老年年齡(Geriatric age)中肌肉乾細胞保持靜息狀態的因子FoxO以及其作用的具體分子機制。
隨著生物體年齡的逐漸增長,組織能力逐漸隨時間下降,其中一個非常適宜對此過程進行研究的範例是骨骼肌【1,2】。骨骼肌中的幹細胞又被稱為衛星細胞(Satellite cells),其生命周期的大多數時間都處於靜息狀態。在應對損傷時,這些處於靜息狀態的細胞會被激活,然後擴增並獲得相應的細胞命運,分化形成新的肌纖維以及其他具有自我更新的能力的細胞來補充靜息幹細胞庫【3,4】。小鼠轉基因、體內標記和最近的單細胞轉錄分析表明,靜息衛星細胞(Quiescent satellite cells,QSCs)之間存在異質性。但是這種異質性是如何受到年齡的影響以及這種影響是如何作用於肌肉乾細胞的命運以及再生能力的還不得而知。
為此,作者們希望達到的目標是實現鑑定靜息衛星細胞的分子和功能特性並識別細胞表面受體,便於通過流式細胞術對不同的靜息衛星細胞進行分離。作者們使用ImaGEO技術對來自五個不同實驗室的靜息狀態和激活狀態的衛星細胞進行了轉錄數據的薈萃分析【5】。
通過對上調基因分析,作者們發現Cd34——一個許多幹細胞種類中細胞表面標記物——出現了明顯的上調。通過耦聯靜息衛星細胞相關的細胞標記物進行免疫染色的方法,作者們確認了CD34的表達與靜息衛星細胞相關。但是靜息衛星細胞中CD34的表達也並非均質的,作者們發現其中各有約15%的細胞具有極高與極低的CD34的表達,分別被標記為CD34H以及CD34L。
這種細胞標記物表達的異質性引發了作者們的興趣。作者們通過對這兩群細胞進行分析後發現,CD34表達水平不同的靜息衛星細胞具有截然不同的細胞轉錄狀態。而且CD34表達量較高的靜息衛星細胞比起CD34L的細胞能夠產生更具有再生能力的肌纖維以及具有自我更新能力的衛星細胞(圖1)。
圖1 CD34H比CD34L的靜息衛星細胞具有更高的分化成為肌纖維以及生成自我更新的幹細胞的能力
表達高水平CD34的靜止幹細胞在年齡較小的時候出現並在受傷後進行自我更新,而那些表達低水平CD34的幹細胞則被啟動並限制為肌原細胞的命運。基於這種分類,作者們將這些狀態分別稱為「Genuine」狀態和「Primed」狀態。但是在Genuine狀態的細胞與Primed狀態的細胞之間的明顯界限會在極度年老的狀態中逐漸失去。那麼靜息衛星細胞的Genuine狀態是如何維持的呢?
為此,作者們對最富集轉錄因子結合基序進行了分析。作者們發現,在此分析中FoxO(Forkhead box O)家族的DNA的識別基序在的佔據比例非常高(圖2)。進一步地,作者們進行了ATAC-seq進行全基因組的可及性分析,作者們發現雖然總體上的基因可及性沒有較大的差異,但是Genuine狀態相關的基因在CD34H的細胞中可及性更高;相應地,Primed狀態的相關的核心基因在CD34L的細胞中可及性更高。該結果強調了FoxO轉錄因子在控制靜息衛星細胞的Genuine狀態中重要作用。
通過RNA-seq作者們對FoxO信號通路影響的基因進行了分析,作者們發現FoxO在靜息衛星細胞中既能夠介導轉錄激活又能夠調控轉錄抑制,是一個轉錄調控的多面手。通過將FoxO家族的三個因子進行敲除,作者們發現FoxO信號通路的主要作用是維持靜息衛星細胞的Genuine狀態,在FoxO敲除後會導致Primed狀態的基因表達程序啟動,使得靜息衛星細胞失去Genuine狀態並最終導致對再生能力的不可逆傷害。
總的來說,該工作發現FoxO轉錄因子會作為靜息衛星細胞Genuine狀態的安全哨兵,對於維持靜息衛星細胞的乾性以及周轉具有非常關鍵的作用,以響應不同的再生需求。而隨著年齡的逐漸增長使得肌肉乾細胞的Genuine狀態與Primed狀態的界限逐漸模糊,造成有害的功能結果。未來,通過了解FoxO分子的多樣性以及其在生命體中的變化過程,將有利於對肌少症等疾病進行再生醫學方面的研究,更多地解決病人的困境。
圖3 工作模型
原文連結:
https://doi.org/10.1038/s41556-020-00593-7
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參考文獻
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5. Toro-Domínguez, D. et al. ImaGEO: integrative gene expression meta-analysis from GEO database. Bioinformatics (Oxford, England) 35, 880-882, doi:10.1093/bioinformatics/bty721 (2019).