細(xì)胞培養(yǎng)作為不可或缺的工具，從20世紀(jì)出現(xiàn)至今經(jīng)歷了巨大的變化。從60多年前基礎(chǔ)培養(yǎng)基DMEM的誕生到今天細(xì)胞培養(yǎng)成為生物醫(yī)藥、組織工程和再生醫(yī)學(xué)主流研究中不可或缺的部分，難以想象，如果沒有了細(xì)胞培養(yǎng)技術(shù)，生命科學(xué)研究將會(huì)是什么樣子。讓我們通過下面14個(gè)冷事實(shí)為您展現(xiàn)細(xì)胞生物學(xué)的過去，現(xiàn)在和未來：

1. 青蛙神經(jīng)細(xì)胞是第一種被成功分離培養(yǎng)的細(xì)胞

美國動(dòng)物學(xué)家Ross Granville Harrison是第一位成功在體外培養(yǎng)動(dòng)物細(xì)胞的研究者。1907年，他把細(xì)菌學(xué)中的懸滴法應(yīng)用在了動(dòng)物組織培養(yǎng)上，把青蛙的神經(jīng)母細(xì)胞培養(yǎng)在了淋巴培養(yǎng)液中[1]。

2. 超過32,000篇文章基于無法溯源的細(xì)胞系

未知來源細(xì)胞系的使用在生命科學(xué)研究中是一個(gè)很普遍的問題。有研究表明，超過32,000篇文章的數(shù)據(jù)都是用未驗(yàn)證細(xì)胞做出來的。不僅如此，這些文章的引用次數(shù)高達(dá)50萬次，導(dǎo)致這種“被污染”的研究成果波及范圍越來越廣[2]。

3. 超過半數(shù)研究員無法重復(fù)出實(shí)驗(yàn)結(jié)果

一份來自《自然》雜志的調(diào)查研究顯示[3]，在超過1500名被調(diào)查研究人員中 ，大約70%的人表示無法重復(fù)出別人的實(shí)驗(yàn)，有一半的人甚至無法重復(fù)出自己的實(shí)驗(yàn)。

4. 第一個(gè)永生細(xì)胞系HeLa是在供主不知情的情況下獲得的

第一株的人源細(xì)胞系HeLa，是1951年從患有宮頸癌的非裔美國女性Henrietta Lacks的腫瘤活體組織獲得的。然而在1975年之前，對于腫瘤組織和該細(xì)胞系的獲取和使用，她本人或家人并不知情。這件事引起了生物醫(yī)藥研究中，對病人隱私和權(quán)益的擔(dān)憂。直到2013年，Henrietta Lacks去世的60多年后，NIH和她的后人才達(dá)成了對HeLa細(xì)胞系及其基因組信息的使用協(xié)議[4]。

5. 大約25%的細(xì)胞系污染來源于HeLa細(xì)胞

1967年，美國華盛頓大學(xué)科學(xué)家Stanley Michael Gartler收集了20個(gè)不同的人源細(xì)胞系進(jìn)行分析研究。他通過分析葡萄糖-6-磷酸脫氫酶 (G6PD) 和磷酸葡萄糖變位酶 (PGM)的多態(tài)性發(fā)現(xiàn)，全部細(xì)胞系都有一樣的表型，代表有著相同的基因。Gartler發(fā)現(xiàn)，本來應(yīng)該只存在于非裔后代的G6PD等位基因表型，卻在高加索人（白人）的細(xì)胞系中也檢測到一樣的基因。這個(gè)發(fā)現(xiàn)促使Gartler得出結(jié)論：研究涉及的細(xì)胞系都被HeLa細(xì)胞污染了，或者競爭不過HeLa細(xì)胞而被同化了[5]。這個(gè)發(fā)現(xiàn)讓當(dāng)時(shí)設(shè)計(jì)細(xì)胞研究數(shù)據(jù)的科研一度陷入尷尬，直到今時(shí)今日，還有24%的人源細(xì)胞系被HeLa污染了[6]。

6. 培養(yǎng)基歷史：第一個(gè)現(xiàn)代培養(yǎng)基誕生于60年前

1950年由J.F. Morgan研發(fā)的Medium 199是最早用于培養(yǎng)哺乳動(dòng)物細(xì)胞的合成培養(yǎng)基之一[7]。Medium 199不含動(dòng)物源成分且化學(xué)限定，是疫苗生產(chǎn)的理想培養(yǎng)基，讓1955年小兒麻痹癥疫苗的大規(guī)模生產(chǎn)成為可能。9年后，Harry Eagle發(fā)明的minimum essential medium (MEM)培養(yǎng)基才問世[8]。

7. 培養(yǎng)基中的各種成分會(huì)相互影響，最終影響細(xì)胞狀態(tài)

當(dāng)您需要優(yōu)化培養(yǎng)基成分時(shí)，除了要考慮各成分的功能以外，還需要考慮：不同成分之間是否會(huì)相互影響，而并不會(huì)單獨(dú)起作用，因此最終效果可能會(huì)難以預(yù)測。特別是替換動(dòng)物血清的時(shí)候 [9,10]。

8. 科學(xué)家利用ips全能干細(xì)胞成功在體外培育出人腦

2013年《自然》雜志上發(fā)表了一個(gè)突破性研究成果，Madeleine Lancaster博士和她的團(tuán)隊(duì)利用人體全能干細(xì)胞、三維支架和生物旋轉(zhuǎn)儀，成功在體外培養(yǎng)出了類人腦器官，又叫做“迷你腦”。這些類器官含有不同的神經(jīng)細(xì)胞，而且結(jié)構(gòu)和哺乳動(dòng)物的大腦相似[11]。該團(tuán)隊(duì)在2018年更是通過引入致癌的基因突變，成功在“迷你腦”中誘導(dǎo)出了腫瘤[12]。該發(fā)現(xiàn)為干細(xì)胞治療相關(guān)研究帶來了更多可能性。

9. 2003年是3D生物打印標(biāo)志性的一年

一次偶然的機(jī)會(huì)，美國德克薩斯州大學(xué)的生物工程師發(fā)現(xiàn)噴墨式打印機(jī)噴出的液滴大小和人的細(xì)胞接近。這個(gè)發(fā)現(xiàn)促使他把打印機(jī)墨盒里的液體換成了活的牛細(xì)胞、營養(yǎng)物和其他兼容的生物成分，做成了可“打印”出活組織的生物打印機(jī)[13]。

10. 以色列研究人員利用病人脂肪組織成功3D打印出人的心臟

2019年的4月，以色列特拉維夫大學(xué)的Tal Dvir和他的團(tuán)隊(duì)從病人身上獲得網(wǎng)膜活體組織，然后利用3D打印技術(shù)成功構(gòu)建了含有血管可灌注的心臟組織。這個(gè)心臟雖然不能跳動(dòng)，大小也只有兔子心臟的大小，但是它的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)，免疫學(xué)特性，生物化學(xué)特性等都是和供主的一致的。該研究把心臟疾病治療的研究向前推進(jìn)了一大步[14]。

11. 腫瘤研究者聯(lián)合工程師成功研發(fā)出了生物三維支架

密歇根大學(xué)的一個(gè)跨學(xué)界研究團(tuán)隊(duì)成功研發(fā)了一個(gè)纖連蛋白組成的網(wǎng)絡(luò)骨架。該骨架可為來自于病人個(gè)體的腫瘤細(xì)胞提供一個(gè)自然的生長環(huán)境，并用于測試腫瘤藥物效果，為個(gè)性化治療提供了兩個(gè)重要的先決條件[15]。

12. 過冷方法可以延長人類器官保存時(shí)間

最近在Nature Biotechnology上的一個(gè)研究，闡述了一種新的過冷方法可以把人的肝臟保存在-4℃但不會(huì)產(chǎn)生結(jié)冰。該研究使器官在體外的保存時(shí)間從12小時(shí)延長到了27小時(shí)，為需要肝臟移植的病人帶來了更多的希望[16]。

13. 人工智能助力細(xì)胞生物研究不再是夢想

人工智能的快速發(fā)展，使深度學(xué)習(xí)技術(shù)承擔(dān)起了生物細(xì)胞和細(xì)胞生物學(xué)的“研究人員”的工作。最近一個(gè)阿根廷的團(tuán)隊(duì)成功把人工智能應(yīng)用在了免疫熒光預(yù)測、細(xì)胞分型、細(xì)菌抗藥性等實(shí)驗(yàn)中[17]。

14. 3D細(xì)胞培養(yǎng)市場價(jià)值到2021年或?qū)⑦_(dá)到40億美金

根據(jù)BBC調(diào)查，全球3D細(xì)胞培養(yǎng)市場在2016年的價(jià)值約等于十億美元，預(yù)計(jì)到了2021年會(huì)翻接近四倍，平均每年增長約三成。研發(fā)部門的投入和科技的快速發(fā)展成為了3D細(xì)胞培養(yǎng)快速增長的主要?jiǎng)恿Α?/p>

Reference:

[1] Abercrombie, M.“Ross Granville Harrison. 1870-1959.” Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society, vol. 7, 1961, pp. 111–126. JSTOR,

[2] Horbach SPJM,Halffman W (2017) The ghosts of HeLa: How cell line misidentificationcontaminates the scientific literature. PLOS ONE 12(10): e0186281.

[3] Nature 533, 452–454 (26 May 2016) doi:10.1038/533452a

[4] Nature 500, 132–133 (08 August 2013) doi:10.1038/500132a

[5] GARTLER, S.Apparent HeLa Cell Contamination of Human Heteroploid Cell Lines. Nature 217, 750–751 (1968). https://doi.org/10.1038/217750a0

[6] Lin J, Chen L,Jiang W, Zhang H, Shi Y, Cai W. Rapid detection of low-level HeLa cell contamination in cell culture using nested PCR. J Cell Mol Med.2019;23(1):227–236. doi:10.1111/jcmm.13923

[7]? ?Morgan, J. F.,Morton, H. J., & Parker, R. C. (1950). Nutrition of Animal Cells inTissue Culture. I. Initial Studies on a Synthetic Medium.,. Proceedings of the Society for Experimental Biology and Medicine, 73(1), 1–8.

[8] Eagle, Harry. "Amino acid metabolism in mammalian cell cultures." Science 130.3373 (1959): 432-437.

[9] Yao, T, Asayama, Y. Animal‐cell culture media: History, characteristics, and currentissues. Reprod Med Biol. 2017; 16: 99– 117.

[10] Kim, M.M., Audet, J. On-demand serum-free media formulations for human hematopoietic cell expansion using a high dimensional search algorithm. Commun Biol 2, 48 (2019).

[11] Lancaster MA,Renner M, Martin CA, et al. Cerebral organoids model human braindevelopment and microcephaly. Nature. 2013;501(7467):373–379. doi:10.1038/nature12517

[12] Bian S, Repic M, Guo Z, et al. Genetically engineered cerebral organoids model brain tumor formation [published correction appears in Nat Methods. 2018 Sep;15(9):748]. Nat Methods. 2018;15(8):631–639.doi:10.1038/s41592-018-0070-7

[13] Patel P. The Path to Printed Body Parts. ACS Cent Sci. 2016;2(9):581–583. doi:10.1021/acscentsci.6b00269

[14] Noor, N., Shapira, A., Edri, R., Gal, I., Wertheim, L., Dvir, T., 3D Printing of

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[15] Jordahl, S., Solorio, L., Neale, D. B., McDermott, S., Jordahl, J. H., Fox, A., Dunlay, C., Xiao, A., Brown, M., Wicha, M., Luker, G. D., Lahann, J., Engineered Fibrillar Fibronectin Networks as Three‐Dimensional Tissue Scaffolds. Adv. Mater. 2019, 31, 1904580

[16] de Vries, R.J.,Tessier, S.N., Banik, P.D. et al. Supercooling extends preservation time of human livers. Nat Biotechnol 37, 1131–1136 (2019).

[17] Waisman, Ariel, etal. "Deep Learning Neural Networks Highly Predict Very Early Onset of Pluripotent Stem Cell Differentiation." Stem cell reports 12.4 (2019): 845-859.