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細胞動力學讀書會 | 第四期:腸類器官生長發(fā)育模型與應用

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導語

近100年來,個體發(fā)育學與生物學經(jīng)歷了緩慢而不同尋常的發(fā)展,它們從最初以歷史性的特征描述到物理學視角下的機制探討,這一研究范式的轉(zhuǎn)變帶來了生物學的重大突破性進展。如何理解類器官的形態(tài)?它是否存在于某個“可能形態(tài)空間”之中?我們能否預測類器官的形態(tài)轉(zhuǎn)換條件?

本期讀書會為細胞動力學讀書會第四期,燭龍生物醫(yī)藥科技有限公司技術(shù)部負責人王艷將在本期將以腸類器官為例從物理學和生物學雙重視角下解讀腸類器官的形態(tài)發(fā)生。

集智俱樂部聯(lián)合北京師范大學大學教授李輝,中科院理論物理學所副研究員王維康、西湖大學生命科學學院博士后韋曉慧以及燭龍(上海)生物醫(yī)藥科技有限公司王艷博士共同發(fā)起「」,嘗試從單細胞數(shù)據(jù)中重構(gòu)細胞的動力學,以揭示細胞狀態(tài)轉(zhuǎn)化的普遍特性和機制;通過分享經(jīng)典文獻與最新研究進展,希望在數(shù)據(jù)、模型和生物過程間,建立起一種可以反復檢驗、不斷驗證的動態(tài)關(guān)系。

報告簡介

類器官是一個復雜的生物系統(tǒng),是工程化的干細胞3D組織培養(yǎng)物,能夠自我更新和自組織為大量祖細胞和分化細胞。它提供了一個更接近體內(nèi)器官的組織結(jié)構(gòu),更適合體外復制出信號通路。因此,類器官技術(shù)已經(jīng)作為連接細胞與組織/器官水平的重要生物模型的工具。

與實驗體系相比,從數(shù)學建模的角度,它的優(yōu)勢在于具有明確的初始條件,以及可量化的力學性質(zhì),并且能夠定量描述其與培養(yǎng)環(huán)境之間的相互作用。但目前類器官計算性描述還存在許多尚待完善的地方。

本次報告回顧了關(guān)于腸類器官生長發(fā)育的模擬框架;從構(gòu)建培養(yǎng),功能檢測不同角度,揭示在腸類器官發(fā)育形成過程中的動力學驅(qū)動、預測以及腸類器官模型的應用;顯示出數(shù)學模型與計算性描述在類器官生長動力學預測的優(yōu)勢、預測效力與局限。

分享大綱

  1. 形態(tài)學與類器官發(fā)展史

  2. 腸類器官發(fā)生的數(shù)學模型與生物學驗證

  3. 腸類器官模型的應用

核心概念

類器官,干細胞,形態(tài)發(fā)生,數(shù)學模型,動力學系統(tǒng)

主講人介紹

主講人:王艷,藥理學博士。本科階段攻讀臨床醫(yī)療專業(yè),2015-2021年在中國醫(yī)藥工業(yè)研究院攻讀藥理學博士。曾就職于上海醫(yī)藥工業(yè)研究院細胞生物類器官工程實驗室,現(xiàn)任燭龍生物醫(yī)藥科技有限公司技術(shù)部負責人,主要負責類器官模型構(gòu)建與生物打印研發(fā)工作。

參考文獻

  1. Montes-Olivas, S., L. Marucci, and M. Homer, Mathematical Models of Organoid Cultures. (1664-8021 (Print)).

  2. Serra, D., et al., Self-organization and symmetry breaking in intestinal organoid development. (1476-4687 (Electronic)).

  3. Almalla, A., et al., Hydrogel-Integrated Millifluidic Systems: Advancing the Fabrication of Mucus-Producing Human Intestinal Models. Cells, 2024.13(13).

時間信息

2026年3月6日(周五)晚19:30-21:30,騰訊會議線上進行,微信視頻號+集智俱樂部B站號同步直播,感興趣的朋友掃碼報名加入細胞動力學讀書會后,可進入學員群進行交流。

直播信息

報名讀書會:

「細胞動力學:基因網(wǎng)絡(luò)、群細胞、組織形態(tài)與發(fā)育」

由李輝、王維康、韋曉慧三位學者及王艷博士共同發(fā)起,并沿兩條主線展開:一是探討細胞命運、多穩(wěn)態(tài)等理論核心;二是結(jié)合單細胞測序、時序推斷等方法,學習如何將靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為動態(tài)模型。

中將融合物理學、復雜科學與系統(tǒng)生物學,從Waddington景觀、自組織臨界,到反應-擴散模型與類器官實驗,繪制一幅理解細胞命運與群體動力學的連貫地圖。

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