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帕金森病 Parkinson's disease
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匿名网友:好消息  IP:115.231.148.29  日期:2020-5-7 [回复1楼]

  好消息
  中国科学家成果登上《细胞》杂志 永久性失明、帕金森等治疗研究有进展
  北京时间4月8日,国际学术期刊《细胞》在线发表了中国科学家在神经性疾病基础研究上的重大进展。
  
  研究论文名为《通过CRISPR-CasRx介导的胶质细胞向神经元的转分化治疗神经性疾病》,该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)、上海脑科学与类脑研究中心、神经科学国家重点实验室杨辉研究组完成。实验结果显示,该技术能恢复永久性视力损伤的模型小鼠的视力,还能将帕金森模型小鼠的运动障碍逆转到接近正常小鼠的水平。
  
  该项研究首次在成体中实现了视神经节细胞的再生,并且恢复了永久性视力损伤模型小鼠的视力。同时,还证明了这项技术可以非常高效且特异地将纹状体内的星形胶质细胞转分化成多巴胺神经元,并且基本消除了帕金森疾病的症状。这将为未来众多神经退行性疾病的治疗提供一个新的途径。
  
  在成熟的神经系统中,神经元一般不会再生,一旦死亡,就是永久性的。在常见的神经性疾病中,视神经节细胞死亡导致的永久性失明和多巴胺神经元死亡导致的帕金森疾病是尤为特殊的两类,它们都是由于特殊类型的神经元死亡导致。如何在成体中再生出以上两种特异类型的神经元,一直是全世界众多科学家努力的方向。(总台央视记者 盛瑾瑜)
  
   

匿名网友:转发  IP:115.231.148.29  日期:2020-5-7 [回复2楼]

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  科学家最新成果为帕金森等神经损伤及退行性疾病的治疗带来曙光
  
  2020-04-10 02:10 作者:许琦敏 来源:文汇报
  一旦长成就得用一辈子,即使有零部件用坏了,也几乎没有替换的可能,这就是人体的神经系统。这种特性给人类带来了无穷困扰:一些功能性损伤导致失明、瘫痪,某些退行性改变引发帕金森病、阿尔兹海默症……最近,上海科学家利用最新基因编辑技术,挖掘出了神经细胞变身“超级替补”的潜力,为神经损伤、神经退行性疾病的治疗带来了新曙光。昨天深夜,国际权威学术期刊《细胞》杂志在线发表了上海科学家的这项成果。
  
  
  
  这次,被科学家赋予“超级替补”潜力的是一类被称为胶质细胞的神经细胞。这类细胞数量众多,平时主要工作就是为神经元提供营养,相当“清闲”。“何不从病人身体中抽调一部分胶质细胞,让它们变身成能够承担更重要工作的神经元细胞呢?”五年前,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究员杨辉萌生了这个想法。
  
  现实生活中,想要为被损毁或过早退化的神经元找到“替补”太困难了:使用胚胎干细胞有伦理问题,使用诱导多能干细胞太容易诱发肿瘤,直接移植神经细胞易产生排异且存活与整合也会有问题……“如果寻找‘替补’的想法可以实现,将会造福上千万患者。”杨辉举例说,很多眼疾,如青光眼、缺血性视网膜病,都会使视神经节细胞死亡,这会导致永久性失明。据统计,仅青光眼致盲人数在全球就超过一千万。
  
  
  
  这在全球也是一个竞争激烈的领域,擅长基因编辑技术的杨辉研究组探索出了一条独特路径:他们从国外科研报道中发现了一种小巧的RNA编辑工具,可以比较安全地进入生物体内进行基因编辑,从而让胶质细胞转变成多能干细胞,再重新分化成科学家需要的神经元细胞。
  
  
  
  该论文共同通讯作者、中科院脑智卓越中心博士后周海波介绍,他们首先在体外细胞中设计了特异性标记穆勒胶质细胞及其表达CasRx系统(一种基因编辑系统),再将所有元件“打包”注射到因视神经节细胞受损而永久性视力损伤的小鼠视网膜下。大约一个月后,他们惊喜地发现,失明小鼠重新有了光感——这意味着由穆勒胶质细胞转分化而来的视神经节细胞可以像正常细胞那样对光刺激产生相应信号,而且还通过视神经与大脑中的正确脑区建立了功能性联系,把视觉信号传输到了大脑。
  
  在帕金森病小鼠模型中,该技术同样获得了成功。帕金森病主要由大脑黑质中的多巴胺神经元死亡缺失导致。这次,科研人员看中了在黑质下游脑区纹状体中的星形胶质细胞,将其中一部分转分化成为多巴胺神经元细胞,成功弥补了黑质中失去的多巴胺神经元的功能——帕金森病小鼠的运动能力出现了明显改善。
  
  
  
  《细胞》杂志审稿人认为,这项研究“给出了一个优雅而令人振奋的案例”“展现出了一个全新的视角,并可能广泛应用”。中科院院士、中科院脑智卓越中心学术主任蒲慕明表示,将尽快推进该研究进入非人灵长类动物实验,“若同样取得显著效果,将让人们看到更多临床应用的希望”。
  
   

带着父亲去打:希望快快实现  邮箱:305708923@qq.com  IP:223.74.176.10  日期:2020-5-14 [回复3楼]

  希望快快实现
  好消息 不知道真正能用到这种技术是什么时候 期待! 

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