MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.stem.2018.04.009

Медицинская библиотека · Cell stem cell · 2018

Эффективное поколение CA3 Нейронов из стволовых клеток человека позволяет моделировать гиппокампальную связь в Витро.

Sarkar Anindita, Mei Arianna, Paquola Apua C M, Stern Shani, Bardy Cedric, Klug Jason R, Kim Stacy, Neshat Neda, Kim Hyung Joon, Ku Manching, Shokhirev Maxim N, Adamowicz David H, Marchetto Maria C, Jappelli Roberto, Erwin Jennifer A, Padmanabhan Krishnan, Shtrahman Matthew, Jin Xin, Gage Fred H

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАМашинный перевод · не проверен

Аннотация

Несмотря на широко распространенный интерес к использованию стволовых клеток (HIPSC) человека в моделировании неврологических заболеваний, отсутствует подходящая модель для изучения нейронной связи человека. Здесь мы сообщаем о всеобъемлющей и эффективной парадигме дифференциации для HIPSC, которая генерирует несколько подтипов пирамидальных нейронов CA3, обнаруженных при одноклеточной последовательности RNA (RNA-seq). Эта дифференцированная парадигма характеризуется характеристиками созревания нейронной сети, а отслеживание вируса бешенства выявило синаптические связи между гидрой, полученной из стволовых клеток (ГД), и нейронами CA3 in vitro, рекапитулирующими нейронную связь внутри гиппокампа. Поскольку гиппокампальная дисфункция была замешана в шизофрении, мы применили дифференцированные парадигмы GD и CA3 к шизофренийно-стационарным HIPSC. Мы обнаружили снижение активности в кокультуре ГД-CA3 и дефицит спонтанной и вызывающей активность в нейронах CA3 от шизофренийно-стационарных HIPSC. Наш подход обеспечивает критический анализ сетевых аспектов деятельности шизофрения и может служить многообещающим инструментом моделирования заболеваний с гиппокампальной уязвимостью. ВИДЕО БЕСПРЕКРАЩЕН.

Для цитирования: Sarkar Anindita, Mei Arianna, Paquola Apua C M, Stern Shani, Bardy Cedric, Klug Jason R, Kim Stacy, Neshat Neda, Kim Hyung Joon, Ku Manching, Shokhirev Maxim N, Adamowicz David H, Marchetto Maria C, Jappelli Roberto, Erwin Jennifer A, Padmanabhan Krishnan, Shtrahman Matthew, Jin Xin, Gage Fred H. Efficient Generation of CA3 Neurons from Human Pluripotent Stem Cells Enables Modeling of Hippocampal Connectivity In Vitro.. Cell stem cell. 2018. DOI: 10.1016/j.stem.2018.04.009.
Название и аннотация на языке оригинала

Efficient Generation of CA3 Neurons from Human Pluripotent Stem Cells Enables Modeling of Hippocampal Connectivity In Vitro.

Despite widespread interest in using human induced pluripotent stem cells (hiPSCs) in neurological disease modeling, a suitable model system to study human neuronal connectivity is lacking. Here, we report a comprehensive and efficient differentiation paradigm for hiPSCs that generate multiple CA3 pyramidal neuron subtypes as detected by single-cell RNA sequencing (RNA-seq). This differentiation paradigm exhibits characteristics of neuronal network maturation, and rabies virus tracing revealed synaptic connections between stem cell-derived dentate gyrus (DG) and CA3 neurons in vitro recapitulating the neuronal connectivity within the hippocampus. Because hippocampal dysfunction has been implicated in schizophrenia, we applied DG and CA3 differentiation paradigms to schizophrenia-patient-derived hiPSCs. We detected reduced activity in DG-CA3 co-culture and deficits in spontaneous and evoked activity in CA3 neurons from schizophrenia-patient-derived hiPSCs. Our approach offers critical insights into the network activity aspects of schizophrenia and may serve as a promising tool for modeling diseases with hippocampal vulnerability. VIDEO ABSTRACT.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.