[論文レビュー] Global Epigenetic State Network Governs Cellular Pluripotent Reprogramming and Transdifferentiation

Ping Wang, Chaoming Song+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 20, 2012

Pluripotent Stem Cells Research参考文献 26被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、エピゲノムのランドスケープを予測可能な数学的枠組みに翻訳するグローバルエピゲノム状態ネットワークモデルを提案する。線維芽細胞から心筋細胞への再プログラミングにこのモデルを適用したところ、誘導多能性幹細胞（iPSC）経由、心形成前駆細胞経由、直接転分化の3つの異なる経路が特定され、実験的証拠によって裏付けられており、細胞の運命移行をシステムレベルで理解する手がかりを提供する。

ABSTRACT

How do mammalian cells that share the same genome exist in notably distinct phenotypes, exhibiting differences in morphology, gene expression patterns, and epigenetic chromatin statuses? Furthermore how do cells of different phenotypes differentiate reproducibly from a single fertilized egg? These fundamental questions are closely related to a deeply rooted paradigm in developmental biology that cell differentiation is irreversible. Yet, recently a growing body of research suggests the possibility of cell reprogramming, which offers the potential for us to convert one type of cell into another. Despite the significance of quantitative understandings of cell reprogramming, theoretical efforts often suffer from the complexity of large circuits maintaining cell phenotypes coupled at many different epigenetic and gene regulation levels. To capture the global architecture of cell phenotypes, we propose an "epigenetic state network" approach that translates the classical concept of an epigenetic landscape into a simple-yet-predictive mathematical model. As a testing case, we apply the approach to the reprogramming of fibroblasts (FB) to cardiomyocytes (CM). The epigenetic state network for this case predicts three major pathways of reprogramming. One pathway goes by way of induced pluripotent stem cells (iPSC) and continues on to the normal pathway of cardiomyocyte differentiation. The other two pathways involve transdifferentiation (TD) either indirectly through cardiac progenitor (CP) cells or directly from fibroblast to cardiomyocyte. Numerous experimental observations support the predicted states and pathways.

研究の動機と目的

• 同じゲノムを有する細胞がエピゲノム的調節によってどのように特徴的な表現型を獲得し、維持するかという根本的な生物学的問いに答えること。
• 長年にわたり受け入れられてきた細胞分化の不可逆性のパラダイムに挑戦し、可逆的な再プログラミング過程をモデル化すること。
• エピゲノムおよび遺伝子調節ネットワークの両方にわたる細胞表現型のグローバルな構造を捉える予測可能な数学的モデルを開発すること。
• 線維芽細胞を心筋細胞に再プログラミングするための明確に区別できる分子経路を同定し、実証すること。
• 発生および再生医療における細胞運命移行とエピゲノムダイナミクスを統合する理論的枠組みを提供すること。

提案手法

• 本研究では、エピゲノムおよび遺伝子発現状態に基づいて、細胞表現型をノードとするネットワークとしてマッピングすることで、グローバルエピゲノム状態ネットワークを構築する。
• モデルは動的システムアプローチを用い、エピゲノムランドスケープをポテンシャルエネルギー面として扱い、細胞状態間の遷移をシミュレートする。
• 細胞運命の移行は、ネットワーク内を通過する軌道としてモデル化され、吸引子（attractors）が線維芽細胞、心筋細胞、心形成前駆細胞などの安定した表現型を表す。
• ネットワークのパrameter化には、線維芽細胞および心筋細胞の遺伝子発現およびエピゲノムマークに関する実験データが使用される。
• ネットワーク解析を通じて、3つの主要な再プログラミング経路が予測される：iPSC経由、心形成前駆細胞経由、直接転分化。
• モデルの予測は、中間細胞状態および遺伝子発現ダイナミクスの既存の実験的観察と照合されて検証されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 同じゲノムを共有するマウス細胞において、細胞運命移行を支配するグローバルな構造的原則は何か？
• RQ2 エピゲノムランドスケープを、細胞再プログラミングの予測可能な数学的モデルとして形式化できるか？
• RQ3 線維芽細胞が心筋細胞に再プログラミングされるための明確に区別できる分子経路は何か？
• RQ4 多能性状態に回帰せずに転分化が可能であるか。その場合、関与する中間状態は何か？
• RQ5 エピゲノムおよび遺伝子調節ネットワークが、細胞表現型の安定性と可逆性をどのように統合的に支配するか？

主な発見

• エピゲノム状態ネットワークモデルは、線維芽細胞から心筋細胞への再プログラミングに3つの明確に異なる経路を的確に予測した：iPSC経由、心形成前駆細胞経由、直接転分化。
• モデルは、心形成前駆細胞やiPSCといった中間細胞状態を、再プログラミングネットワークにおける重要なノードとして同定し、実験的観察と整合的である。
• 予測された経路は、再プログラミング過程において線維芽細胞特異的マーカーの一時的発現が観察される既存の実験的データによって裏付けられている。
• ネットワークフレームワークは、細胞運命移行が高次元のエピゲノム状態空間における吸引子ダイナミクスによって支配されることを明らかにした。
• モデルは、多能性再プログラミングと直接転分化の両者を統一的に説明するシステムレベルの枠組みを提供し、共通の調節論理を示唆している。
• 本研究は、エピゲノム状態ネットワークが再生医療および合成生物学の応用において予測的ツールとして機能できることを示した。