幹細胞生物学は集団生物学です：造血系幅広い前駆細胞の共通リンパ球および骨髄の前駆細胞への分化

造血幹細胞（HSC）システムは需要制御システムであり、一般的な骨髄性前駆細胞（CMP、CLP）細胞の産物は、疾患に対する活動と防御に不可欠であるため、生物からの需要が生成されます。人口生物学（人口の動態と進化的考慮事項を組み合わせた）からのアイデアが、最近実験的に検証された完全な差別化された製品によって、HSCシステムのフィードバック制御をどのように照らすことができるかを示します。HSC多能性前駆細胞（MPP）のCLPおよびCMPへの最後から2番目の分化のモデルを開発し、人口生物学の2つの概念を幹細胞生物学に導入します。最初の概念は、多能性前駆細胞がCMPルートではなくCLPルートに従う可能性である多能性前駆細胞コミットメント応答（MPCR）です。2番目の概念は、MPCRと、生物性能に関連するダーウィンフィットネスの尺度と、分化したリンパ球および骨髄細胞のレベルとの間のリンクです。多くのMPCRは恒常性と一致しているが、傷や傷害に続いて細胞や信号の異なるダイナミクスにつながり、したがってダーウィンのフィットネスに異なる結果をもたらすことを示しています。HSCシステムとその製品のダイナミクスに対する生活史の考慮事項をどのように結合することで、細胞プロセスに対する選択的圧力を計算できるかを示します。このフレームワークを使用して拡張できる方法について説明します。

The hematopoietic stem cell (HSC) system is a demand control system, with the demand coming from the organism, since the products of the common myeloid and lymphoid progenitor (CMP, CLP respectively) cells are essential for activity and defense against disease. We show how ideas from population biology (combining population dynamics and evolutionary considerations) can illuminate the feedback control of the HSC system by the fully differentiated products, which has recently been verified experimentally. We develop models for the penultimate differentiation of HSC Multipotent Progenitors (MPPs) into CLP and CMP and introduce two concepts from population biology into stem cell biology. The first concept is the Multipotent Progenitor Commitment Response (MPCR) which is the probability that a multipotent progenitor cell follows a CLP route rather than a CMP route. The second concept is the link between the MPCR and a measure of Darwinian fitness associated with organismal performance and the levels of differentiated lymphoid and myeloid cells. We show that many MPCRs are consistent with homeostasis, but that they will lead to different dynamics of cells and signals following a wound or injury and thus have different consequences for Darwinian fitness. We show how coupling considerations of life history to dynamics of the HSC system and its products allows one to compute the selective pressures on cellular processes. We discuss ways that this framework can be used and extended.