Neue Zellsortierungsstrategie erhöht die Reinheit von Stammzellen für die kultivierte Fleischproduktion
Durch die Optimierung von Zelloberflächenmarker-Kombinationen verbessert die Studie die Reinheit der Stammzellen und ihr myogenes Potenzial während der Passage erheblich und bietet damit eine robuste Quelle von Keimzellen, die für die Weiterentwicklung der kultivierten Fleischtechnologie unerlässlich sind.
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Die Technologie des kultivierten Fleisches, bei der aus tierischen Stammzellen essbare Fleischprodukte hergestellt werden, stellt eine umweltfreundliche Alternative zur traditionellen Viehzucht dar. Die Gewinnung und Erhaltung qualitativ hochwertiger Keimzellen stellt jedoch nach wie vor eine große Herausforderung dar. MuSCs sind für die Erzeugung von Fleischfasern von zentraler Bedeutung, aber die Isolierung reiner Populationen aus komplexem Muskelgewebe ist schwierig. Darüber hinaus führen standardmäßige Zellsortierverfahren häufig zu einer Abnahme der Stammzellen und der Differenzierungsfähigkeit während der Zellexpansion. Die Beseitigung dieser Einschränkungen ist für die Herstellung lebensfähiger, skalierbarer kultivierter Fleischprodukte von entscheidender Bedeutung. Angesichts dieser Herausforderungen besteht ein dringender Bedarf an der Entwicklung verbesserter Strategien zur Isolierung und Erhaltung funktioneller Muskelstammzellen für die kultivierte Fleischproduktion.
Eine am 28. Februar 2025 in der Fachzeitschrift Food Materials Research veröffentlichte Studie (DOI: 10.48130/fmr-0025-0001) des Teams von Renpeng Guo, Shijie Ding und Guanghong Zhou von der Nanjing Agricultural University bietet eine zuverlässige und skalierbare Methode zur Herstellung hochwertiger Keimzellen, die für die Herstellung von kultiviertem Fleisch unerlässlich sind.
Zur Optimierung der Isolierung von MuSCs vom Schwein wandten die Forscher zunächst die Methode von Ding an, bei der durch enzymatischen Verdau mononukleäre Zellen aus dem Muskelgewebe von Ferkeln gewonnen werden, gefolgt von einer Färbung mit fluoreszierenden Antikörpern (CD31, CD45, CD56 und CD29) und einer fluoreszenzaktivierten Zellsortierung (FACS) zur Isolierung von CD31-/CD45-/CD29+/CD56+ MuSCs. Obwohl mit dieser Methode anfänglich eine 85%ige PAX7-positive Zellpopulation erreicht wurde, führte die sukzessive Passage zu einem dramatischen Rückgang der Stammzellen, wobei die PAX7-Expression auf 16,7% und die myogene Fusionskapazität bis zur fünften Passage (P5) auf etwa 33% sank. Um diesen Einschränkungen zu begegnen, wurde eine neue Strategie entwickelt, die CD31-, CD45-, JAM1-, ITGA5- und ITGA7-Marker umfasst. Durch Gating von CD31-/CD45-/JAM1-Zellen und weitere Unterteilung anhand der ITGA5- und ITGA7-Expression konnten drei Populationen identifiziert werden: ITGA5+/ITGA7- (FAPs), ITGA5+/ITGA7+ (SMCs), und ITGA5-/ITGA7+ (MuSCs). Immunfluoreszenz-, qPCR- und Western-Blot-Analysen ergaben, dass die verfeinerte Methode eine höhere Reinheit mit über 90 % PAX7-positiven MuSCs, eine verbesserte PDGFRA- und CNN1-Markerspezifität für FAPs bzw. SMCs sowie eine deutlich einheitlichere Zellmorphologie ergab. Die Transkriptomsequenzierung bestätigte diese Identitäten weiter und bestätigte unterschiedliche Genexpressionsprofile und eine signifikante Anreicherung in den Entwicklungswegen der Skelettmuskulatur für die mit MuSCs angereicherte Gruppe. In funktioneller Hinsicht wiesen die 5-7+ MuSCs ein höheres Differenzierungspotenzial auf und erreichten eine Myotubenfusionsrate von 90 % im Vergleich zu 61 % bei der herkömmlichen Methode. Sie behielten eine höhere PAX7-Expression und weniger kontaminierende Zellmarker über mehrere Passagen hinweg bei. Insgesamt verbessert diese neuartige Sortierstrategie die Isolierung, Expansion und myogene Leistung von MuSCs aus Schweinen erheblich und stellt eine robustere Zellquelle für die kultivierte Fleischproduktion dar.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Studie eine wichtige Grundlage für die groß angelegte Produktion von kultiviertem Schweinefleisch schafft und den Weg für nachhaltige, ethische und hochwertige Fleischalternativen ebnet.
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