Science：新研究构建出全面的哺乳动物早期形态发生图谱

来源：100医药网 2024-10-16 13:58

这些研究结果详细揭示了哺乳动物胚胎的发育如何受可变性和稳健性的支配。没有混乱，就没有结构；二者缺一不可。这两者都是构成‘正常’发育的重要组成部分。

在一项新的研究中，来自奥地利科技研究所、格拉茨大学和胡布勒支研究所等研究机构的研究人员通过分析小鼠、兔子和猴子胚胎在空间和时间上的发育过程，构建出全面的哺乳动物早期形态发生图谱。相关研究结果发表在2024年10月11日的Science期刊上，论文标题为 Temporal variability and cell mechanics control robustness in mammalian embryogenesis 。

根据该图谱，他们发现诸如细胞分裂和运动之类的单个事件非常混乱，但胚胎作为一个整体最终看起来却非常相似。通过这个数据集，他们提出了一种物理模型，解释哺乳动物胚胎如何从混沌中建立结构。

从一个到多个

动物的胚胎发育始于卵细胞受精。这一过程会引发一系列连续的细胞分裂，即所谓的卵裂。简而言之，一个细胞分裂成两个，然后两个变成四个，四个变成八个，以此类推。最终，大部分细胞形成一个非常有组织的结构，称为囊胚（blastocyst），所有未来的器官和组织都是从囊胚中发育出来的。这整个过程被称为形态发生。

奥地利科技研究所的Edouard Hannezo解释说， 胚胎发育的这些早期步骤非常关键，因为它们为所有后续发育过程奠定了基础。

在诸如秀丽隐杆线虫之类的某些动物中，早期胚胎的分裂在不同的胚胎中受到很好的调控，并且定向相同，因此产生的生物都具有相同数量的细胞。

然而，在哺乳动物中，分裂似乎更加随机，无论是在时间上还是在方向上。这就提出了一个问题：尽管存在这种紊乱，哺乳动物的胚胎发育是如何进行的？

详细的胚胎图谱

为了解决这个问题，胡布勒支研究所的Takashi Hiiragi教授团队开始对许多不同的胚胎进行成像和定量分析，比较它们在不同哺乳动物物种（从小鼠到兔子和猴子）内部和之间的相似性。Hiiragi团队的博士后研究员Dimitri Fabr ges及其同事们构建了所谓的 形态图（morphomap） 一种可视化观察高维形态数据的图谱。

Hannezo解释说， 这是一个成像分析管道，显示胚胎在时间和空间上的行为 胚胎形态发生的精确图谱。 该图谱使得他们能够定量分析发育过程，解决胚胎间发育差异等问题。有了这个数据集，他们就能确定正常的形态发生是什么样的。

从细胞力学和去同步性看胚胎发生的稳健性模型。图片来自Science, 2024, doi:10.1126/science.adh1145

他们的数据显示，受精后的首批分裂在小鼠、兔子和猴子中都没有规律可循。细胞随机分裂，直到到达八细胞阶段，在这一阶段，所有胚胎突然开始变得一样。

Hannezo继续说， 胚胎在最初阶段看起来非常不同，但在八细胞阶段末期，胚胎的形状似乎趋于一致。但为什么会这样呢？是什么给这种混沌带来了结构？

胚胎魔方 细胞簇优化其包装

作为理论物理学家，Hannezo和奥地利科技研究所的Bernat Corominas-Murtra对这个数据集非常着迷，并着手从理论角度理解这一过程。

然而，胚胎的形状非常复杂，因此很难确定两个胚胎的相似或不同意味着什么。他们发现，他们只需研究细胞间接触的构型，就能有效地近似了解胚胎结构的全部复杂性。

Corominas-Murtra说， 我们认为，通过了解细胞的排列，或者知道哪些细胞是物理连接的，类似于社交网络中的连接，我们就能推导出胚胎形态的大部分重要细节。这种方法大大简化了数据分析和不同胚胎之间的比较。

利用这些信息，他们构建出一种简单的物理模型，说明胚胎如何聚合成可复制的形状。该模型显示，物理定律驱动胚胎形成哺乳动物共有的特定形态。

除了少数几种降低胚胎表面能的选择性排列外，大多数细胞排列都不稳定，细胞间的物理相互作用可引导胚胎形成确定的形状。换句话说，细胞倾向于越来越多地粘在一起，这个看似简单的过程实际上促使胚胎通过连续的重新排列达到最理想的排列。这就像胚胎在解决自己的魔方问题。

没有混乱，就没有结构

这些研究结果详细揭示了哺乳动物胚胎的发育如何受可变性和稳健性的支配。没有混乱，就没有结构；二者缺一不可。这两者都是构成 正常 发育的重要组成部分。

Hannezo总结说， 我们终于开始拥有分析形态发生差异性的工具，这对理解发育稳健性的机制至关重要。 随机性似乎是生物界产生复杂性的主要力量。

通过更多地了解关于胚胎正常发育的知识，他们也能深入了解异常的胚胎发育。这对疾病研究、再生医学或生育治疗等领域非常有帮助。在未来，这些知识可能有助于选择最健康的胚胎进行体外受精（IVF），从而提高植入成功率。（100yiyao.com）

参考资料：

Dimitri Fabr ges et al. . Science, 2024, doi:10.1126/science.adh1145.

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