# 细胞交互

细胞交互的核心是给分子机制带来两面性,需要照顾到两种细胞两套机制的嵌套操作。


# 文章变量变化

  • 表型嵌套
  • 多元变量
  • 直接机制
  • 多元细胞体系

# 关键逻辑环节

选择前人开发好的成熟细胞交互模型。

  • 什么细胞调控了什么细胞?
    • donor & recipient
    • 受体细胞更重要
    • 一般只涉及二元调控
  • 细胞交互的途径是什么?
    1. 通过细胞接触
      • 细胞膜受体感受信号
      • 与信号通路模式相似
    2. 单独信号分子
      • 直接从细胞分泌的分子
      • 蛋白、小分子、代谢产物
    3. 信号分子 + 载体
      • 囊泡( Vesicle )运输
      • 囊泡运输非编码 RNA → 新亮点
  • 信号从哪里来?到哪里去?
    • 分子从哪里来到哪里去
    • 从那个细胞来到哪个细胞去
    • 两组二元关系
      • 供体细胞中上游因变量对主变量的调节
      • 受体细胞中主变量对下游因变量的调节
      • 并增加细胞交互部分

# 从血液中发现信号分子

  • 两大优势
    • 易获取、易干预
    • 无上游、多元结构,但有层次感
  • 与循环外泌体相联系

# 四层文章逻辑

  • 变量带入衡量
  • 多元变量组合
  • 分子交互直接作用
  • 细胞交互空间转换

# 细胞交互相关分子

几乎所有的体液里都会有分子的存在,尤其是在循环系统也就是血液中存在的这一类信号分子,对于疾病的诊断、治疗效果的评价、预后的追踪都有深刻的转化意义。这一类分子我们有一个单独的名称来定义它们,叫循环分子 ( circulating )。


# 分泌蛋白

用来传递细胞交互信号的 circulating 的蛋白是很常见的,而且这一 类蛋白还有一个专有名词:细胞因子cytokine


定义:能在细胞间传递信息的物质,主要包括的是具有免疫调节的功能性蛋白或小分子多肽。在细胞交互中, 免疫相关的表型占了非常重要的位置。

  • 分类
    • 白细胞介素 ( InterleukinIL )
    • 干扰素 ( InterferonIFN )
    • 集落刺激因子 ( Colony-stimulating factorCSF )
    • 肿瘤坏死因子 ( Tumor necrosis factorTNF )
    • 趋化因子 ( Chemokine )
    • 生长因子 ( Growth factorGF )
  • 功能
    • 生理过程
      • T 细胞、B 细胞活化、生长和分化
      • 介导细胞免疫和体液免疫
      • 刺激造血生成、 刺激骨髓祖细胞生长和分化为各种成熟血细胞
    • 病理过程
      • 抗感染和抗肿瘤
      • 组织修复、促进伤口愈合
      • 超敏反应
      • 自身免疫性疾病
  • 结构
    • N 端信号肽

# 分泌核酸

一般情况下不会直接分泌出来,如果需要参与细胞交互信号传递,正常采用经由囊泡运输的模式,也就是需要借助载体才能实现从一种细胞到另一种细胞的交互过程。也可通过正常细胞的裂解而游离。

病理情况下 cfDNA 动态平衡且相较正常情况下增加


# cfDNA
  • 类型
    • 囊泡运输
    • 细胞裂解 (基本)
      • cell freecfDNAcfRNA
  • 功能(临床)
    • 肿瘤细胞液体活检
      • circulating tumor DNActDNA
      • 检测遗传突变信息
      • 预后标志物
      • 预测药物治疗效果
      • 循环肿瘤细胞 ( Circulating tumor cell
    • 新生儿无创唐筛
    • 炎症 biomarker

# cfRNA

又名 exRNAextracellular RNA

  • 类型
    • 细胞裂解
    • 囊泡运输(大多数)
      • mRNA
      • miRNA
      • lncRNA
      • circRNA
  • 功能 - 尚无定论

cfRNA + 外泌体为如今最高端套路。


# 细胞外囊泡

  • 凋亡小体( apoptotic body
    • 500nm-2um
    • 伴随凋亡表型产生
  • 微囊泡( microvesicle
    • > 100nm-200nm
  • 外泌体( exosome
    • 30-100nm
    • 研究其中的 ncRNA 介导的细胞交流
    • 研究 Biomarker 价值
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