Geração Confiável de Células-Tronco Pluripotentes Induzidas a Partir de Linhas Celulares Linfoide Humanas

As células-tronco pluripotentes induzidas (iPSCs) específicas de pacientes têm grande potencial para muitas aplicações, incluindo modelagem de doenças para elucidar os mecanismos envolvidos na patogênese da doença, triagem de medicamentos e, por fim, terapias de medicina regenerativa. Uma fonte de células frequentemente utilizada para reprogramação tem sido os fibroblastos dérmicos isolados de biópsias de pele. No entanto, existem numerosos repositórios contendo linhas celulares linfoides (LCLs) geradas a partir de uma ampla gama de pacientes. Até o momento, esse rico biorecurso tem sido severamente subutilizado para a geração de iPSCs. Primeiramente, tentamos criar iPSCs a partir de LCLs usando dois métodos existentes, mas não obtivemos sucesso. Aqui, relatamos um novo e mais confiável método para a reprogramação de LCLs utilizando plasmídeos episomais que expressam fatores de pluripotência e shRNA de p53 em combinação com pequenas moléculas. As iPSCs derivadas de LCL (LCL-iPSCs) exibiram características idênticas às iPSCs derivadas de fibroblastos (fib-iPSCs), mantendo seu genótipo, apresentando um perfil de pluripotência normal e diferenciando-se prontamente em todos os três tipos celulares das camadas germinativas. Como esperado, elas também mantiveram rearranjos do locus da cadeia pesada da imunoglobulina. É importante ressaltar que também mostramos geração eficiente de iPSCs a partir de LCLs de pacientes com atrofia muscular espinhal e doença inflamatória intestinal. Essas LCL-iPSCs retiveram a mutação da doença e puderam se diferenciar em neurônios, neurônios motores espinhais e organoides intestinais, todos virtualmente indistinguíveis de células diferenciadas derivadas de fib-iPSCs. Este método para derivar confiavelmente iPSCs de LCLs de pacientes abre caminho para o uso de inestimáveis repositórios de LCL em todo o mundo para gerar novas linhas de iPSC humanas, fornecendo assim um enorme biorecurso para modelagem de doenças, descoberta de medicamentos e aplicações em medicina regenerativa.