최근의 발견은 인간 줄기 룰렛 분화를 엔지니어링하는 방법을 더 잘 이해함으로써 인간 건강을 개선 할 수있는 가능한 방법을 발견했습니다.
Texas A & M University 화학 공학 교수 Gregory Reeves 박사는 모든 동물에서 작동하고 상황에 따라 다양한 결과를 달성 할 수있는 고도로 보존 된 뼈 형태 형성 단백질 (BMP) 신호 룰렛의 발견을 이끌었습니다.
"이 연구를 통해 우리는 성인 인간 줄기 룰렛와 같은 룰렛를 변경하는 방법에 대한 로드맵을 구성하기 시작했습니다."라고 Reeves는 말했습니다. "그들은 더 빠르고 더 안정적으로 차별화되어 줄기 룰렛의 치료 잠재력의 발전으로 이어질 것입니다.".
Reeves와 그의 팀은 세포 신호 전달 룰렛 어떻게 다른 조직과 상황에 걸쳐 세포 의사 결정을 유도하는지 관찰했습니다. BMP 경로와 같은 신호 경로는 이들 세포 반응에서 중요한 역할을한다.
“셀은 확실히 복잡한 시스템입니다.”라고 Reeves는 말했습니다. "따라서 우리가 셀에서 엔지니어링 원칙을 찾는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 우리는 생물학을 점점 더 많이 연구함에 따라 생물학적 시스템이 엔지니어링 원칙으로 가득 차 있다는 것을 알게되었으며, 이러한 엔지니어링 원칙이 어떻게 존재하는지 연구하는 데 관심이 많다고 생각합니다."
이 룰렛 신호 전달 경로는 리브스에서 더 탐구됩니다.최근에 게시 된 기사.
이 논문은 BMP 룰렛 세 가지 시스템 수준 동작 또는 성능 목표 (POS) 사이의 트레이드 오프와 속도, 소음 취소 및 선형 센서 역할을하는 방법을 검사합니다.
“플라이 배아에서는 신호 전달 룰렛 활성화되면 실제로 빠르게 반응하지만, 인간 줄기 세포에서와 같이 다른 시나리오에서 동일한 신호 경로를 보면 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다. "우리가 조사하고있는 질문은 동일한 분자를 가진 동일한 룰렛 어떻게 다르게 반응하는지입니다."
팀의 연구 결과에 따르면 세포 내부의 BMP 신호 전달 단백질의 농도가 다양한 룰렛 POS의 다양한 균형을 달성 할 수 있음을 보여줍니다.
그러나 BMP 룰렛는 모든 동물의 수명주기에 걸쳐 다시 사용되므로 시스템 수준의 동작은 거의 일정하게 유지되는 룰렛 연결에도 불구하고 시스템 수준의 동작은 다른 상황마다 다릅니다.
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연구에 따르면 POS 간의 경쟁으로 인해 룰렛는 세 가지를 동시에 최적화 할 수는 없지만 POS 간의 트레이드 오프를해야합니다.
이 지식을 바탕으로, 팀은 다중 관점 최적화를 적용하여 다양한 요구 사항들 사이에서 최적의 트레이드 오프를 식별하고 BMP 룰렛 POS의 경쟁과 균형을 유지한다는 것을 발견했습니다.
“우리는 조금 더 빨리, 조금 더 소음이 없도록 조정할 수 있으며, 선형 센서의 선을 희생 할 것”이라고 Reeves는 말했다.