脐带血干细胞体外培养条件优化与共培养研究

脐带血干细胞体外培养条件优化与共培养研究

论文摘要

造血干细胞(Hematopoietic stem cells,HSCs)已被用于基因治疗、肿瘤净化和造血重建等方面,然而由于HSCs资源匮乏,严重限制了其临床应用。虽然前人对HSCs的体外扩增已经做了大量的实验研究,但由于培养条件对HSCs体外扩增的影响非常复杂,在不同的培养条件下,扩增效果差别很大,至今尚未有HSCs体外扩增条件优化方面的报道。因此,如果能够找到一种适宜的数学方法来建立HSCs体外培养条件与扩增效果之间的定量关系,对于优化HSCs体外培养条件以及解决临床应用上所面临的HSCs数量不足的难题无疑具有重大意义。本文首先采用神经网络技术对HSCs的体外扩增能力建立了评价及预测模型。从文献上总结前人的实验结果,共获得341组数据。选取细胞接种密度、细胞因子组合、细胞来源、血清、基质细胞、反应器类型和培养时间等7个影响因子作为网络输入特征参数,分别对有核细胞(Nuclear cells,NCs)、CD34+细胞和成集落细胞(Colony-formingunits,CFU-Cs)进行体外扩增能力的评价及预测。选取124、90及86组实验数据分别用于NCs、CFU-Cs和CD34+细胞为评价指标的神经网络训练;而17、10及14组实验数据分别用于NCs、CFU-Cs和CD34+细胞为评价指标的神经网络预测。结果表明,对NCs、CFU-Cs和CD34+细胞的区间训练准确率分别为85.5%、86.1%和86.7%;区间预测准确率分别为82.4%、71.4%和70.0%。由此可知,人工神经网络的非线性模拟使定量描述HSCs体外扩增效果与培养条件间的关系及预测HSCs的最佳体外扩增条件成为可能。除了对文献上已有的实验数据进行评价与预测外,本文还应用所建立的神经网络模型对文献报道之外的培养条件进行优化并对其扩增结果进行了预测。将影响HSCs体外扩增的7个主要影响因素的取值进行定义并对各取值进行组合,共得到18480组培养条件。这其中只有少部分培养条件的实验结果得到实验数据的验证,但绝大部分培养条件的预测结果尚未验证。为了安全可靠地使用神经网络模型所预测的优化培养条件,必须对神经网络的外推预测能力进行实验验证。因此,本研究从18480组培养条件中共筛选出6组具有代表性的培养条件进行了验证实验。由于其中多组实验都需要采用海藻酸钙-壳聚糖(Alginate chitosan,AC)胶珠包埋基质细胞再与HSCs共培养,为此,首先通过正交实验筛选,确定了AC胶珠的最佳制备工艺为:海藻酸钠的浓度为1%(w/v)、氯化钙的浓度为3%(w/v)、壳聚糖的浓度为1%(w/v)、第一步和第二步反应时间均为8分钟。在确定了AC胶珠最佳制备工艺的基础上,进一步通过正交实验的方法确定了AC胶珠包埋兔骨髓间充质干细胞(Mesenchymal stem cells,MSCs)支持脐带血(Umbilical cord blood,UCB)HSCs扩增的最佳条件为:兔骨髓MSCs在海藻酸钠内的接种密度为2×105cells·mL-1,高低粘度壳聚糖的混合质量比为3:1及单核细胞(Mononuclear cells,MNCs)与兔骨髓MSCs的接种比例为5:1。该结果为验证实验及后续的反应器内共培养UCB-HSCs和UCB-MSCs两种干细胞确定了AC胶珠包埋基质细胞的最佳条件。6组验证实验结果显示,对于CD34+细胞、NCs及CFU-Cs和的体外扩增,分别有4、5及6组验证实验结果与预测结果相吻合,准确率分别为67.7%、83.3%及100%。该结果充分证明了本论文所建立的神经网络模型在HSCs体外扩增的模拟分析与预测上的可靠性与适用性。脐带血中所含的另一种干细胞UCB-MSCs,不仅可以作为滋养层细胞支持HSCs在体外的大规模扩增,在造血移植过程中还能够降低并发症的发生率以及加速造血重建功能的恢复。但是目前UCB-MSCs的原代优化培养成功率(Probability)一般只有50%~60%,为了进一步提高培养成功率,本文利用正交实验方法对UCB-MSCs体外培养的主要影响因素:细胞的接种密度、细胞因子的组合及用量、是否添加血清和滋养层细胞,进行正交实验筛选:并对培养出的UCB-MSCs进行了细胞免疫表型分析和多向诱导分化检测,以期获得UCB-MSCs培养的最佳方法。实验结果表明,MSCs在以高细胞密度接种的基础上添加15ng·mL-1IL-3和5ng·mL-1GM-CSF,可大大提高UCB-MSCs的原代培养成功率,从50%~60%提高到90%以上。细胞免疫表型分析结果显示,所分离培养的细胞表达间质细胞的相关表面标志CD13、CD29、CD44及CD105,不表达造血细胞的相关表面标志CD34、CD45及HLA-DR;并能够向骨、软骨及脂肪细胞分化,这与骨髓来源的MSCs相一致。利用本文所建立的培养方法,能够为UCB-MSCs的临床应用提供大量优质的种子细胞。最后,对脐带血中所含有的HSCs和MSCs两种干细胞进行共培养研究,无疑具有重要的临床应用价值。本文在不添加血清、只添加细胞因子组合(SCF 15 ng·mL-1,FL 5ng·mL-1,TPO 6 ng·mL-1,IL-3 15 ng·mL-1,G-CSF 1 ng·mL-1,GM-CSF 5 ng·mL-1)及AC胶珠包被基质细胞支持的条件下,采用微载体与生物反应器相结合的策略,考察了UCB-HSCs与UCB-MSCs在转瓶及旋转壁式生物反应器(Rotating wall vessel bioreactor,RWVB)内的共培养。结果表明,在RWVB中的扩增效果最佳,12天内NCs扩增了3.7±0.3倍;CFU-Cs扩增了5.1±1.2倍;CD34+CD45+CD105-(HSCs)细胞扩增了5.2±0.4倍;CD34-CD45-CD105+(MSCs)细胞扩增了13.9±1.2倍。培养结束后,通过自由沉降的方法分离UCB-HSCs和粘附在玻璃包被的苯乙烯聚合物(Glass coated styrenecopolymer,GCSC)微载体表面的UCB-MSCs。同时,细胞多向诱导分化及免疫表型分析结果显示,粘附在GCSC微载体表面上的细胞能够向骨、软骨及脂肪细胞分化;并能够表达间质细胞相关表面标志CD13,CD44,CD73和CD105,而不表达造血细胞的相关表面标志CD34,CD45及HLA-DR,与骨髓MSCs相一致。该结果说明,采用RWVB并在添加细胞因子、基质细胞及微载体支持的条件下,能够实现UCB-HSCs和UCB-MSCs的联合共培养。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 英文缩略词
  • 引言
  • 1 文献综述
  • 1.1 造血干细胞
  • 1.1.1 定义、分类及来源
  • 1.1.2 临床应用及存在的问题
  • 1.1.3 造血干细胞体外扩增的研究现状
  • 1.1.4 人工神经网络
  • 1.1.5 造血干细胞体外扩增的影响因素
  • 1.1.6 造血干细胞体外培养的评价指标
  • 1.2 脐带血来源间充质干细胞
  • 1.2.1 定义及特征
  • 1.2.2 临床应用及存在的问题
  • 1.2.3 脐带血来源间充质干细胞分离培养的研究现状
  • 1.3 造血干细胞与间充质干细胞的共培养
  • 1.3.1 临床应用价值
  • 1.3.2 研究现状及存在的问题
  • 1.3.3 共培养模式
  • 1.3.4 海藻酸钙-壳聚糖(Alginate chitosan,AC)胶珠
  • 1.4 本文的选题依据和研究内容
  • 2 神经网络模型对造血干细胞体外扩增的评价与培养条件的优化
  • 2.1 引言
  • 2.2 模型建立
  • 2.2.1 网络的输入与输出
  • 2.2.2 网络结构
  • 2.2.3 输入输出参数的量化
  • 2.2.4 神经网络的训练与预测
  • 2.2.5 神经网络预测结果的极差、方差分析
  • 2.3 计算结果与讨论
  • 2.3.1 神经网络模型的训练与预测结果
  • 2.3.2 各影响因素的显著性分析
  • 2.4 小结
  • 3 神经网络模型预测结果的实验验证
  • 3.1 引言
  • 3.2 实验仪器与材料
  • 3.2.1 实验仪器与设备
  • 3.2.2 药品与试剂
  • 3.2.3 实验动物与脐带血
  • 3.3 实验方法
  • 3.3.1 UCB-MNCs的分离
  • +细胞的流式分选'>3.3.2 UCB-CD34+细胞的流式分选
  • 3.3.3 兔骨髓MSCs的原代与继代培养
  • 3.3.4 AC胶珠制备参数的优化
  • 3.3.5 最佳制备工艺条件下AC胶珠的通透性实验
  • 3.3.6 AC胶珠包埋兔骨MSCs支持UCB-NCs扩增的培养条件优化
  • 3.3.7 验证实验设计方法
  • 3.3.8 RWVB的操作方法
  • 3.3.9 细胞培养与检测方法
  • 3.3.10 CFU-Cs集落培养
  • +细胞的流式细胞仪分析'>3.3.11 CD34+细胞的流式细胞仪分析
  • 3.3.12 统计方法
  • 3.4 结果与讨论
  • 3.4.1 AC胶珠的最佳制备工艺
  • 3.4.2 最佳制备工艺条件下AC胶珠的通透性
  • 3.4.3 AC胶珠内兔骨髓MSCs支持UCB-NCs扩增的最佳培养条件
  • 3.4.4 验证实验1、2:UCB-HSCs在RWVB及T形瓶内的扩增
  • 3.4.5 验证实验3、4:UCB-MNCs与兔骨髓MSCs在6孔板及T形瓶内的间接共培养
  • +细胞在转瓶及6孔板内的扩增'>3.4.6 验证实验5、6:UCB-CD34+细胞在转瓶及6孔板内的扩增
  • 3.4.7 验证实验结果与神经网络模型预测结果的比较
  • 3.5 小结
  • 4 脐带血来源间充质干细胞原代培养条件的优化
  • 4.1 引言
  • 4.2 实验仪器与材料
  • 4.2.1 实验仪器与设备
  • 4.2.2 药品与试剂
  • 4.2.3 脐带血
  • 4.3 实验方法
  • 4.3.1 UCB-MNCs的分离
  • 4.3.2 正交实验设计
  • 4.3.3 UCB-MSCs培养条件优化后的原代、继代培养
  • 4.3.4 UCB-MSCs的免疫表型检测
  • 4.3.5 UCB-MSCs的多向诱导分化
  • 4.3.6 统计方法
  • 4.4 结果
  • 4.4.1 影响UCB-MSCs体外培养的关键因素
  • 4.4.2 影响UCB-MSCs体外培养的细胞因子种类
  • 4.4.3 IL-3、GM-CSF细胞因子的适宜用量
  • 4.4.4 培养细胞的免疫表型分析
  • 4.4.5 培养细胞的多向分化潜能分析
  • 4.5 讨论
  • 4.6 小结
  • 5 脐带血来源造血干细胞与间充质干细胞的共培养研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 实验仪器与材料
  • 5.2.1 实验仪器与设备
  • 5.2.2 药品与试剂
  • 5.2.3 脐带血、脂肪组织
  • 5.3 实验方法
  • 5.3.1 UCB-MNCs的分离
  • 5.3.2脂肪干细胞的分离、培养及鉴定
  • 5.3.3 ADSCs在AC胶珠内的包埋
  • 5.3.4 GCSC微载体的预处理
  • 5.3.5 静态条件下共培养UCB-HSCs与UCB-MSCs
  • 5.3.6反应器条件下共培养UCB-HSCs与UCB-MSCs
  • 5.3.7 UCB-HSCs与UCB-MSCs的流式细胞仪分析
  • 5.3.8 CFU-Cs集落培养
  • 5.3.9 UCB-MSCs的多向诱导分化
  • 5.3.10 UCB-MSCs的扫描电镜观察
  • 5.3.11 AC胶珠内ADSCs的死活鉴定
  • 5.3.12 统计方法
  • 5.4 结果
  • 5.4.1 NCs的扩增
  • 5.4.2 UCB-HSCs和UCB-MSCs的扩增
  • 5.4.3 CFU-Cs的扩增
  • 5.4.4 粘附在GCSC微载体上的细胞的免疫表型分析
  • 5.4.5 粘附在GCSC微载体上细胞的多向分化潜能分析
  • 5.4.6 UCB-MSCs在GCSC微载体上的形态观察
  • 5.4.7 包被在AC胶珠内基质细胞的活力
  • 5.5 讨论
  • 5.6 小结
  • 结论
  • 工作展望
  • 创新点摘要
  • 参考文献
  • 附录A 神经网络模拟计算数据
  • 附录B 神经网络模拟计算数据的说明
  • 附录C 神经网络模拟计算程序
  • 攻读博士学位期间发表学术论文情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

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