探討如何利用人類誘導性多能幹細胞 (iPSC) 衍生的神經元進行轉譯疾病建模，並著重於開發適用於治療藥物發現的篩選平台。iPSC 技術被視為增進我們對疾病生物學理解、促進藥物開發的一大途徑。隨著 iPSC 培養、基因工程和分化協議的進步，iPSC 衍生的疾病模型已從幹細胞生物學的專業領域，快速擴展到細胞神經科學的主流工具。本文旨在為使用 iPSC 衍生的神經元進行疾病建模提供指導，特別是針對能夠用於治療藥物發現的篩選平台。此外也強調了整合三維系統的潛力，這可能會創造出更具轉譯性的體外模型。
本文著重於提升體外實驗結果的轉譯性，使其更貼近體內真實情況，進而改善臨床預測。文中回顧了大量使用 iPSC 衍生神經細胞的文獻，評估了超過 25 種小分子化合物的篩選報告。評估標準包括細胞特性、控制組的設置、反篩選以及結果的可重複性。此外，還根據 Vincent 提出的「表型篩選規則」，評估了細胞類型、刺激和終點與所建模疾病的相關性。研究發現，許多報告缺乏評估篩選品質或重現實驗所需的基本資訊，但近年來，隨著 iPSC 衍生的細胞更多地應用於疾病模型開發，資訊的完整性和細胞生物學相關性呈現上升趨勢。
作者也對使用 iPSC 衍生神經細胞進行體外疾病建模和篩選提供了技術指導。內容涵蓋了 iPSC的選擇、細胞培養的最佳實踐、神經分化的標準化，以及檢測方法的開發和驗證。文中強調，為了確保結果的可重複性和意義，需要對 iPSC 及其衍生的神經細胞進行全面的品質控制。此外，文章還探討了未來發展方向，包括共培養相關細胞類型和開發三維細胞培養模型，以更真實地模擬體內疾病的微環境。註：本文僅為科學期刊討論，並無醫學治療的建議。
參考文獻：Best Practices for Translational Disease Modeling Using Human iPSC-Derived Neurons. Engle SJ, Blaha L, Kleiman RJ.. Neuron. 2018 Nov 21;100(4):783-797.