Ein entscheidender Schritt in der frühen menschlichen Entwicklung ist die Festlegung der Zellidentitäten, die in aufeinanderfolgenden Phasen stattfindet. Während dieses Prozesses durchlaufen pluripotente Stammzellen vorübergehende und sich teilweise überschneidende Stadien, bevor sie sich auf eine Zelllinie festlegen. Diese Veränderungen in der Genexpression stellen eine der größten Herausforderungen bei der Arbeit mit humanen pluripotenten Stammzellen (hPSCs) dar: Mit den vorhandenen Markern lassen sich vorübergehende Veränderungen der Genexpression nicht immer von einer tatsächlichen Festlegung auf eine Zelllinie unterscheiden.
Um den Entwicklungszustand von Zellen genauer zu bestimmen, erstellte das Forschungsteam des IUF – Leibniz-Forschungsinstitut für Umweltmedizin und der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf um Jochen Dobner, Alessandro Prigione und Andrea Rossi vom ein kuratiertes Panel aus 67 validierten Markern: 20 für den undifferenzierten Zustand, 17 für das Endoderm sowie je 15 für das Ektoderm und das Mesoderm. Ausgehend von 172 durch RNA-Sequenzierung identifizierten Kandidatengenen validierte das Team die Marker experimentell mittels qPCR in mehreren unabhängigen Stammzelllinien und kombinierte sie mit Markern aus früheren Arbeiten.
Mithilfe des Marker-Panels konnten öffentlich zugängliche RNA-Seq-Datensätze in undifferenzierte Zellen und die drei Keimblätter unterteilt werden. Die Markersignaturen ließen sich zudem den entsprechenden Zellpopulationen in Referenzdatensätzen von menschlichen und Makaken-Embryonen im Gastrulationsstadium zuordnen. Für eine Untergruppe von Markern wurden die Ergebnisse auf Proteinebene durch eine umfassende proteomische Profilierung der Referenzzelllinie KOLF2.1J bestätigt. Forscher können das Panel somit nutzen, um den Differenzierungszustand ihrer Kulturen zuverlässiger zu bewerten, selbst in heterogenen Datensätzen.
Um diese Ergebnisse der Forschungsgemeinschaft zugänglich zu machen, entwickelten die Autoren DeepDiff (https://jdobner.shinyapps.io/diff_sets/). Diese frei zugängliche Webanwendung bietet einen Überblick über die Genexpression in 33 frühen Differenzierungsstadien von hPSCs. Sie gewährt zudem Zugriff auf Daten auf Proteinebene für KOLF2.1J, womit eine Lücke in den verfügbaren Ressourcen geschlossen wird, sowie auf eine Korrelationsanalyse, die Transkript- und Proteinebenen miteinander verknüpft, und einen auf maschinellem Lernen basierenden Klassifikator für die automatisierte Annotation von Bulk-RNA-Seq-Daten.
IUF - Leibniz-Institut für umweltmedizinische Forschung
Originalpublikation:
Dobner J., Prigione A., and Rossi A,. Defining early human developmental identity: A curated, cross-platform marker framework. Stem Cell Reports (2026). DOI: 10.1016/j.stemcr.2026.103123
