上篇文章介绍到，iPSC的重编程步骤就像“归零重置”程序，我们拿2006年Shinya Yamanaka等人的成果重新回顾一下归零重置的过程，“小鼠成纤维细胞”经过“逆转录病毒递送表达四个因子”获得“iPSC”。那么整个程序就可以归纳为：输入“体细胞”→经过“重编程”步骤→输出“iPSC”。可见，能否成功输出iPSC细胞系，输入端的细胞类型与运行的重编程方法都至关重要。
“输入端”与“输出端”
我们先来看“输入端”。最初Yamanaka等人选择成纤维细胞作为起点进行重编程，随后许多不同的细胞类型也被验证能够用于iPSC细胞系的构建，我们认为在选择输入端细胞类型时有几个因素需要考虑。
一方面，输入端细胞类型会影响重编程效率，选择合适的输入端细胞进行iPSC制备，可以有效地提高重编程效率；另一方面，研究表明通过重编程制备的iPSC仍存有一定程度的“表观遗传记忆”，这种“表观遗传记忆”可能会影响iPSC后续的分化路径，例如使其诱导分化时倾向于向原始细胞类型倾斜，因此在选择输入端细胞类型时，还需结合临床治疗的疾病，综合考虑选择合适的初始细胞。除此之外，哪种类型的细胞更容易从患者身体获得，尽可能降低给患者造成的损伤和痛苦，也是需要纳入考量的因素之一。
对于“输出端iPSC”来说，由于其具备“无限增殖”与“多潜能分化”的特性，才使得能够以iPSC为起点，分化制备数十亿种不同类型的人类细胞用于移植，然而成也“无限增殖”，败也“无限增殖”，倘若衍生自iPSC的细胞移植入人体后仍旧具备这种能力，就有可能导致移植后肿瘤的发生。
基于目前的研究，可能引起肿瘤的原因有三种:
1)诱导分化程度不足，未分化的细胞仍保留在最终的细胞治疗产品中；
2)重编程因子的持续活跃；
3)iPSC体外扩增培养产生基因突变。
为了确保iPSC衍生的细胞产品的安全性，作为下游诱导分化的起点，除了“向下”保证iPSC后续高效的诱导分化并严格筛选用于移植的特定细胞，“向上”选择合适的重编程方法外，还需鉴定并严格筛选iPSC的相关指标。
相较于科学基础研究，应用于临床试验的输出端iPSC，安全性是更需要着重考虑的因素，除技术方面的考量外，领域内玩家同样需要关注来自iPSC筛选鉴定相关的专利风险，例如来自申请人Kyoto University的PCT/JP2010/065357家族（涉及增强临床安全性iPSC的筛选方法），在相关产品商业化前，建议及时进行风险评估并提前解决相关风险。
“运行方法—重编程”
最初，Yamanaka等人通过逆转录病毒将四个在ES细胞中高表达的因子递送入成纤维细胞开始，iPSC领域取得了显著的进步和发展。比“输入端”和“输出端”情况更为复杂的，是运行的“重编程方法”，虽然2006年的方法验证了重编程技术的可行性，但当时的重编程方法还存在不足，因而领域内围绕重编程方法的优化开展了多维度的研究，相关成果也如雨后春笋般层出不穷。
首先是重编程因子选择，在最初选择的四个因子中，c-Myc的表达能够诱发恶性肿瘤，因此这类能够导致肿瘤发生的重编程因子在随后的研究中被尝试替换，例如替换成其他更安全的因子。当然，随着对iPSC形成机制的逐步了解，后续也有许多新的重编程因子被挖掘鉴定出来。
其次，重编程因子的调控/表达策略则是重编程方法中研究最为热门的领域。早期逆转录病毒作为表达载体只能转染分裂时的细胞，这一定程度限制了“输入端”细胞的选择，同时也极大程度影响了重编程的效率，另外，这类逆转录病毒在进行因子表达时还有外源序列插入的风险，继而增加了后续肿瘤的诱发几率。因此，为了更好的调控重编程因子，在保证安全的基础上尽可能地提高重编程效率，研究者们在表达策略方面也做了许多尝试。
同时，研究者们还尝通过添加不同的功能性组分进一步提高重编程效率，比如2008年Melton团队通过添加组蛋白去乙酰化酶抑制剂（histone deacetylase inhibitors）显著提高了重编程效率。
随着研究的深入，研究者们发现某些小分子试剂可以替代重编程因子的诱导作用，逐步迭代出仅添加化学组分的重编程策略，例如2013年北京大学邓宏魁团队，通过添加7种小分子组分实现重编程制备iPSC。
基于目前领域内常选的研究路线，我们把运行的重编程方法分为三大类：
I类：重编程因子法
I-a类：直接表达重编程因子，指通过特定载体递送并表达重编程因子以实现iPSC制备的方法；
I-b类：间接调控重编程因子，指通过递送的相关组分（例如CRISPRa系统等）间接激活重编程因子的表达以实现iPSC制备的方法；
II类：重编程因子+功能组分，指在I类重编程因子法的基础上，增加功能性组分以提高重编程效率的制备方法；
III类：化学重编程法，指仅通过添加化学组分（如小分子试剂）实现iPSC制备的方法。
作为“归零重置”程序中的重中之重，这三大类重编程方法具有各自的技术特色，那么选择不同的重编程策略面临的专利风险情况是一样的吗？下篇文章中我们将围绕不同的重编程策略，展开讲讲它们各自面临的专利风险情况。
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