暨南大学陈功团队运用神经再生标准型基因疗法，给脊髓损伤患者带来新希望

脊椎重击经常随之而来残疾，并不良影响生活质量。虽然过去数十年的脊椎重击深入研究在中枢神经系统细胞转换成方面取得了重大进展，但大多数施压预防措施尚未转换成为有效的临床病人法。脊椎重击病人的一大难点是许多中枢神经系统细胞死亡，造成永久普遍性的中枢神经系统功能失掉。

中所国厦门暨南大学陈功名誉教授领导的开发团队在 Front. Cell Dev. Biol. 杂志发表了新书：Regeneration of Functional Neurons After Spinal Cord Injury via in situ NeuroD1-Mediated Astrocyte-to-Neuron Conversion 的深入研究论文。

该深入研究报道了一种原先标准型DNA病人法，利用脊椎中所的内源普遍性粘液蛋白质转换事与愿违能普遍性原先中枢神经系统细胞，给全世界成千上万的脊椎重击患者带来了原先希望。

传统的脊椎重击病人方针主要侧重于促进湿气中枢神经系统细胞的中枢神经系统细胞转换成或移植本体干蛋白质进行施压，陈功名誉教授及其开发团队则利用负伤脊椎中所的内源普遍性星标准型粘液蛋白质，将其直接转换成为功能普遍性的原先中枢神经系统细胞。

近年来，陈功团发表了一系列的发表文章，断言基于中枢神经系统RNA特异性 NeuroD1 或者NeuroD1+Dlx2介导的原先标准型中枢神经系统转换成DNA病人法在缺血普遍性脑中所风和亨廷顿舞蹈性疾病小鼠模标准型上都有显著的大修功效。他们还全面在灵长类恒河猴的人脑中所将中所风引发的诱发普遍性星标准型粘液蛋白质直接变为了中枢神经系统细胞，为将来的临床试验奠定了为基础。

这项工作是陈功名誉教授开发团队首次将他们的中枢神经系统移置转换成技术从人脑扩展到了脊椎。他们首先通过使用逆RNA病毒将NeuroD1暗示在因为脊椎重击而产生的分裂标准型诱发普遍性星状粘液蛋白质里，事与愿违地将其转换成为中枢神经系统细胞。

逆RNA病毒的优点是，它们只在分裂的蛋白质里暗示靶向DNA。由于中枢神经系统细胞必定分裂，利用逆RNA病毒就消除了原有中枢神经系统细胞暗示NeuroD1的有可能普遍性。在得出结论脊椎粘液蛋白质可以移置转换成为中枢神经系统细胞最后，为了全面提高中枢神经系统转换成的效率，为愿景的转换成应用铺平道路，陈功开发团队又利用腹相关病毒（AAV）将脊椎中所的星状粘液蛋白质转换成为中枢神经系统细胞。

AAV病毒是DNA病人的常用核酸，因为它的免疫原普遍性相对较低，在还包括中枢神经系统组织在内的各种组织中所感染效率也较高。有趣的是，陈功开发团队找到，NeuroD1单独转换成而来的中枢神经系统细胞主要是兴奋普遍性谷氨酸能中枢神经系统细胞，而添加了另一个RNA特异性Dlx2在此最后，则显著增加了抑制普遍性GABA能中枢神经系统细胞的百分比。这与人脑里的转分化结果相吻合，确实利用完全相同RNA特异性组合可以控制转换成而来的中枢神经系统细胞亚标准型及其百分比，从而精准地进行中枢神经系统转换成与大修。

陈功开发团队还找到微环境对转换成后的中枢神经系统命运决定有必定或缺影响。他们设计了一组背对背的并排相比较实验，将有所完全相同的AAV NeuroD1 核酸注入小鼠人脑皮层或者脊椎。一个月后，他们找到从人脑皮层的星状粘液蛋白质转换成而来的中枢神经系统细胞看出新出新人脑皮层中枢神经系统细胞的特征普遍性多种类标准型，但不看出新脊椎中枢神经系统细胞的多种类标准型；相反，从脊椎星状粘液蛋白质转换成而来的中枢神经系统细胞看出新出新脊椎中枢神经系统细胞的特征普遍性多种类标准型，但不看出新人脑皮层中枢神经系统细胞的多种类标准型。这确实人脑皮层和脊椎的微环境，以及微环境里的粘液蛋白质谱系，都有可能对于塑造转换成而来的中枢神经系统细胞命运有必定或缺依赖性。 陈功开发团队全面地深入研究了在脊椎重击最后，星状粘液蛋白质向中枢神经系统细胞转换成的时间窗口这一必定或缺问题。他们相比较了诱发普遍性星状粘液蛋白质在脊椎重击10同一天和重击4个月在此最后的转换成效率。

结果找到，NeuroD1不仅在短期重击内，而且在长期重击最后，都能够高效地将星状粘液蛋白质移置转换成为中枢神经系统细胞。该深入研究为脊椎重击的病人打开了一扇原先的大门：通过将脊椎的内源普遍性星状粘液蛋白质直接移置转换成为功能普遍性中枢神经系统细胞，这项原先标准型的中枢神经系统转换成技术或许被开发成病人脊椎重击并且恢复中枢神经系统功能的全原先病人法。 除陈功名誉教授外，该脊椎大修工作的贡**还还包括 Brendan Puls, 丁艳、张凤羽、潘梦婕、雷卓凡、裴子菲、蒋梅、故称婷、Cody Forsyth, Morgan Metzger, Tanvi Rana, 张杰、丁晓芸、Matthew Keefe, Alice Cai, Austin Redilla, Michael Lai, Kevin He，李赫东。这项工作主要由Charles H. Smith 先生捐赠基金资助未完成。