October 1st, 2007
Joel Goldman. Sono professore associato di ingegneria elettrica e informatica al MIT. Sono qui da cinque anni.
E in generale lavoriamo su un mix di ingegneria su microscala applicata alla biologia cellulare. La nostra ricerca si concentra su due aree principali. Uno è la citometria cellulare in generale, che consiste nel fare cose come creare piattaforme su microscala per ordinare le cellule.
Gran parte di esso si basa sulla capacità di ordinare dopo la microscopia, quindi essere in grado di visualizzare e quindi isolare cellule diverse o essere in grado di creare array prescritti di cellule in termini di cellule di tipo A insieme a cellule di tipo B, esposte allo stimolo C, quei tipi di funzionalità. E poi l'altra metà del laboratorio è focalizzata sulle micro tecnologie per la biologia delle cellule staminali. E l'obiettivo principale è con le cellule staminali embrionali e soprattutto guardando all'auto-rinnovamento.
E facciamo alcune cose diverse. Facciamo, facciamo una coltura microfluidica in cui usiamo la perfusione del liquido per cercare di ottenere un migliore controllo sulla segnalazione diffusibile. E facciamo il patterning delle colonie per essere in grado di controllare le interazioni tra colonie.
E poi eseguiamo il patterning delle cellule ed è qui che entra in gioco il bio flip chip, che è un modo per trasportare essenzialmente singole cellule e metterle in configurazioni definite. Studiarle sul piatto è, è un, è un approccio fantastico e siamo stati in grado di imparare, di imparare un sacco di cose sulla biologia delle cellule staminali negli ultimi 25 anni facendo le cose sul piatto. È un ottimo approccio e, se funziona, dovreste farlo.
Ma ci sono alcune volte in cui il controllo aggiuntivo del controllo fino alle scale di lunghezza delle cellule è importante. Ed è, non è troppo difficile immaginare, quando si pensa a quanto sia strettamente regolato lo sviluppo in vivo, che essere in grado di controllare con chi parlano le cellule, su cosa si siedono le cellule e in cosa sono immerse le cellule, in modo dipendente dal tempo su scala cellulare, sarà importante per lo sviluppo dei tessuti. La morfogenesi, questo tipo di eventi, è bello se stai sviluppando una terapia per capire davvero la biologia fondamentale del perché qualcosa sta accadendo.
E così molti dei nostri dispositivi sono pensati per essere in grado di svelare quelle domande fondamentali di domande di base come: perché le cellule, perché le cellule staminali embrionali decidono di auto-rinnovarsi? Auto-rinnovo e differenziazione. E poi c'è anche il problema se si sta cercando di aumentare la produzione, allora si vuole capire quali fattori sono importanti in tale scalabilità.
E così, per esempio, che il bio flip chip, stiamo iniziando a porre le domande su quale situazione, come si fa, come si devono propagare le cellule per massimizzare qualsiasi cosa vi interessi, indifferenziata questa efficienza di placcatura, e così via. Quindi questo tipo di problemi. E poi la terza relazione a questo è, sai, l'intera serie di domande riguardanti il motivo per cui le cellule staminali IC di topo sono diverse dalle cellule staminali IC umane?
In cosa differiscono? È un artefatto culturale? È fondamentale?
Questi tipi di domande. Penso che nei prossimi 5-10 anni inizierete a vedere nuove terapie che provengono da cellule staminali embrionali, che penso non siano ancora state dimostrate. Ma sai, parte del lavoro in termini di riprogrammazione che è uscito di recente e alcuni dei punti finali a cui le persone sono in grado di arrivare sono molto, molto impressionanti.
Quindi penso che mentre qualche anno fa avrei detto che mancavano 20 anni, ora penso che sia più vicino a cinque o 10.
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Joel Goldman, un professore associato al MIT, si concentra sull'ingegneria in microscala applicata alla biologia cellulare. La sua ricerca riguarda principalmente la citometria cellulare e lo sviluppo di piattaforme in microscala per lo smistamento cellulare.
Microscale engineering enables precise control over cellular microenvironments, supporting mechanistic de-risking in stem cell biology and target validation for regenerative therapies. By engineering defined cellular configurations and signaling conditions, researchers can interrogate fundamental mechanisms of self-renewal and differentiation, improving predictive confidence in preclinical models. This approach bridges discovery biology with translational relevance by reducing ambiguity in cell fate decisions critical for therapeutic development.
The technology integrates across early discovery to preclinical stages by enabling hypothesis-driven investigation of cell behavior, supporting assay standardization, and informing translational decisions through microenvironmental control.