Регенерация конечностей у аксолотля: исследование 2025 года раскрывает роль позиционной памяти Hand2

Отредактировано: Olga Samsonova

Новаторское исследование, опубликованное в журнале Nature 21 мая 2025 года учеными из IMBA, проливает свет на регенерацию конечностей у аксолотлей. Исследование определяет Hand2 как решающий фактор, который указывает клеткам, какую часть конечности регенерировать, открывая новые возможности для тканевой инженерии и регенеративной медицины.

Аксолотли, обитающие в озере недалеко от Мехико, обладают замечательной способностью отращивать целые конечности. Исследование показывает, что Hand2, экспрессируемый на задней стороне конечности, функционирует как позиционный сигнал. Этот сигнал позволяет клеткам «запоминать» свое местоположение и регенерировать правильные структуры после травмы.

Основные выводы:

  • Hand2 активирует сигнал Shh, необходимый клеткам для регенерации определенных частей конечностей.

  • Клетки можно перепрограммировать, чтобы изменить их идентичность, потенциально трансформируя клетки в разных частях тела.

  • Сигнальный путь Hand2-Shh также присутствует у людей, что предполагает возможности для раскрытия регенеративных способностей.

Это открытие открывает путь для достижений в области тканевой инженерии и инженерии органоидов. Манипулируя экспрессией Hand2, ученые могут направить клетки на инициацию формирования конечностей, что потенциально может привести к отрастанию конечностей у млекопитающих.

Лео Оцуки, первый автор исследования, подчеркивает важность преобразования клеток, оставшихся после травмы, и изменения их функции для регенеративной терапии. Элли Танака добавляет, что эти достижения вселяют большие надежды в регенеративную медицину.

Источники

  • ScienceDaily

  • Breakthrough Discovery: Positional Code in <b>Axolotls</b> Enables <b>Limb Regeneration</b>

  • Hand2: positional code that allows <b>axolotls</b> to regrow <b>limbs</b> found

  • BIOENGINEER

  • Nature

  • Nature

  • IMBA

  • EurekAlert!

  • BIOENGINEER.ORG

Вы нашли ошибку или неточность?

Мы учтем ваши комментарии как можно скорее.