マウス網膜における二進法と段階的な円錐体細胞運命パターニングのモデル化

Modeling binary and graded cone cell fate patterning in the mouse retina.

• Kiara C Eldred
• Cameron Avelis
• Robert J Johnston
• Elijah Roberts

抄録

神経系は信じられないほど多様であり、遺伝子発現によって定義される無数の神経細胞のサブタイプが存在する。このような二元的で段階的な運命特性がどのようにして組織間でパターン化されるのかは、十分に理解されていない。マウス網膜の錐体光受容体におけるオプシン光色素の発現は、この問題を解決するための優れたモデルとなる。個々の錐体は、S-オプシンのみ、M-オプシンのみ、またはS-オプシンとM-オプシンの両方を発現している。これらの細胞集団は、背側-背側軸に沿ってパターン化されており、背側領域ではM-オプシンの発現が多く、腹側領域ではS-オプシンの発現が多い。甲状腺ホルモンのシグナル伝達は、M-オプシンの活性化とS-オプシンの抑制に重要な役割を果たしている。ここでは、マウス網膜のD-V軸に沿って約6mmに渡る免疫蛍光イメージングタイルから個々の錐体細胞を同定し、そのオプシン発現を評価する画像解析手法を開発した。25万個の細胞のオプシン発現を解析した結果、コーンはS-オプシンのみの細胞と共発現可能な細胞との間で二元的な運命を決定していることがわかった。共発現コンピテント細胞では、背側-背側軸上の位置に応じて、S-オプシンとM-オプシンの発現レベルが段階的に変化した。M-オプシンとS-オプシンの発現は逆パターンを示す。これらの単細胞データを用いて、甲状腺ホルモンのシグナル伝達活性に基づく網膜組織内の円錐体細胞の決定の定量的確率モデルを開発した。このモデルは、マウス網膜における円錐体運命パターニングの確率分布を復元し、観察された細胞運命を再現するために必要な相互作用の最小セットを記述する。本研究は、制御入力に対する応答の違いが、どのようにして二進法と段階的な細胞運命の複雑なパターンを生成するのかを説明するパラダイムを提供するものである。

Nervous systems are incredibly diverse, with myriad neuronal subtypes defined by gene expression. How binary and graded fate characteristics are patterned across tissues is poorly understood. Expression of opsin photopigments in the cone photoreceptors of the mouse retina provides an excellent model to address this question. Individual cones express S-opsin only, M-opsin only, or both S-opsin and M-opsin. These cell populations are patterned along the dorsal-ventral axis, with greater M-opsin expression in the dorsal region and greater S-opsin expression in the ventral region. Thyroid hormone signaling plays a critical role in activating M-opsin and repressing S-opsin. Here, we developed an image analysis approach to identify individual cone cells and evaluate their opsin expression from immunofluorescence imaging tiles spanning roughly 6 mm along the D-V axis of the mouse retina. From analyzing the opsin expression of ~250,000 cells, we found that cones make a binary decision between S-opsin only and co-expression competent fates. Co-expression competent cells express graded levels of S- and M-opsins, depending nonlinearly on their position in the dorsal-ventral axis. M- and S-opsin expression display differential, inverse patterns. Using these single-cell data, we developed a quantitative, probabilistic model of cone cell decisions in the retinal tissue based on thyroid hormone signaling activity. The model recovers the probability distribution for cone fate patterning in the mouse retina and describes a minimal set of interactions that are necessary to reproduce the observed cell fates. Our study provides a paradigm describing how differential responses to regulatory inputs generate complex patterns of binary and graded cell fates.