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I tipi differenti di grassi bianchi possono svolgere i ruoli distinti nelle malattie metaboliche

Il grasso bianco in eccesso causa l'obesità, che a loro volta può determinare il diabete e molte altre malattie metaboliche che sta sviluppando alle tariffe epidemiche intorno al mondo.

Ma tutto il grasso bianco non è uguale sopportato. Per esempio, il grasso “intra-addominale„, cioè grasso all'interno della pancia, è conosciuto per portare gli elevati rischi della malattia che il grasso “sottocutaneo„ che si siede sotto l'interfaccia e spesso si accumula nei cinorrodi e nelle coscie.

I ricercatori dal centro del diabete di Joslin e la Boston University ora hanno scoperto i tipi differenti di celle grasse bianche, anche all'interno di singolo sito, che può svolgere i ruoli distinti nella malattia.

Una domanda centrale nella nostra ricerca sulla malattia metabolica è se le celle grasse bianche nelle parti del corpo differenti e perfino in seno ad una singola parte del corpo, sono abbastanza differenti che alcune potrebbero predisporrvi alla malattia ed alcune non potrebbero,„

In caso affermativo, determinare i meccanismi per queste differenze ha potuto piombo allo sviluppo delle terapie innovarici per il diabete, l'obesità e le circostanze relative.„

C. Ronald Kahn, MD, l'ufficiale di Joslin e capo accademici principali della sezione su fisiologia e su metabolismo integranti

Gli studi più iniziali avevano identificato parecchi tipi di celle grasse bianche in mouse, ma questo è uno del primo per scoprire multiplo digita dentro gli esseri umani, dice Kahn, che è autore co-senior sulle comunicazioni di una natura di carta presentando il lavoro ed il professore alla facoltà di medicina di Harvard.

All'interno del tessuto grasso, le celle grasse si evolvono “dai preadipocytes„ o dalle celle del precursore per maturare le celle. Come fanno, i loro reticoli di espressione genica cambiano. Una tecnica chiamata ordinamento unicellulare del RNA esamina questi reticoli di espressione su una base della cella-da-cella, offrente uno sguardo estremamente dettagliato a come i reticoli variano fra le celle.

La collaborazione fra Joslin e la Boston University ha cominciato con due insiemi di RNA unicellulare che ordinano i dati sui preadipocytes grassi bianchi sottocutanei umani che hanno progredito nelle fasi mature nella cultura. Riunito dagli esseri umani in buona salute, un insieme di dati è stato raccolto dagli scienziati al vasto istituto di Harvard e del MIT e dall'altro dal laboratorio di Yu Hua Tseng, PhD di Joslin.

Professore di Simon Kasif, di PhD, di Boston University di assistenza tecnica biomedica e l'autore co-senior sul documento, poi piombo un'analisi integrata di entrambi gli insiemi di dati con un approccio matematico novello a capire i reticoli di espressione genica in queste celle.

L'analisi ha identificato due sottotipi di grasso sottocutaneo bianco umano che video i reticoli abbastanza distinti di espressione genica. Fra le distinzioni, un sottotipo ha mostrato i reticoli che indicano l'assunzione molto più alta di glucosio, una risorsa cruciale nel metabolismo.

Ulteriormente, i ricercatori hanno trovato che “i geni della barretta nucleare dello zinco„, un gruppo di geni regolatori matrici di cui la funzione in celle grasse non è capita buona, sono stati espressi ai livelli elevati molto in una classe di preadipocytes. Questa espressione può contribuire a gestire se le celle diventano celle grasse mature, gli scienziati suggeriti.

“Pensiamo che questa ricerca sia la punta dell'iceberg--se studiamo più campioni di grasso umano, troveremo più sottotipi,„ dice Kahn. Sarebbe molto utile, per esempio, esaminerebbe i campioni di grasso e grasso intra-addominali dalla gente con le varie circostanze metaboliche.

L'estensione della ricerca sui tipi bianchi delle cellule grasse aiuterebbe nel connettere i vari reticoli dell'obesità con i rischi e meccanismi della malattia metabolica, dice.

“Il grasso corporeo è collegato a molti termini differenti oltre il diabete,„ Kahn sottolinea. “Questa ricerca potrebbe essere importante per la comprensione dei fattori di rischio per altre malattie metaboliche quali l'affezione epatica grassa e l'aterosclerosi e perfino le malattie non metaboliche che sono aumentate dall'obesità, quali cancro ed il morbo di Alzheimer.„

“Lo studio evidenzia il potenziale di portare la competenza interdisciplinare da quattro laboratori per integrare la biologia, intelligenza artificiale, biologia di sistemi e dati ottenuti dai campioni clinici per catalizzare scoperta,„ dice Kasif.

“Le malattie metaboliche altamente sono associate con i fattori ambientali,„ Kasif aggiunge. “Questo lavoro supporta l'ipotesi relativamente understudied che i fattori ambientali possono modificare la traiettoria di come le celle si sviluppano e la nostra comprensione di come questo trattamento può influenzare la biologia e la malattia metabolica.„

Source:
Journal reference:

Ramirez, A. K., et al. (2020) Single-cell transcriptional networks in differentiating preadipocytes suggest drivers associated with tissue heterogeneity. Nature Communications. doi.org/10.1038/s41467-020-16019-9.