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北大陈鹏/樊新元团队Nat. Commun.:新一代生物正交光催化邻近标记技术(CAT-S)用于原代生物样品的时空解析

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近年来,酶催化邻近标记方法,如BioID和APEX,已成为亚细胞空间蛋白质组学原位研究的主流技术。此类方法能够从活细胞的特定亚细胞空间捕获蛋白质组,为研究者提供了全新的视角。然而,这些酶法邻近标记技术通常需要借助基因工程引入外源酶进行细胞内标记,这在很大程度上限制了它们在原代样品(如动物组织和临床样本)中的应用。而原代样品与生理或病理过程直接相关,正是理解疾病机制的关键。传统的亚细胞器分离方法虽然可以应用于原代样品,但这些方法需要细胞裂解处理,这会从根本上改变细胞和细胞器的天然状态。因此,对原代活细胞样品进行原位蛋白质组解析,仍是一个充满挑战的难题。

近期,以小分子光催化邻近标记为代表的化学生物学方法的出现展示出了用于难转染样品研究的巨大潜力。如诺奖得主普林斯顿大学MacMillan课题组联合默克研究人员开发了基于光催化产生活性卡宾探针的细胞膜蛋白质邻近标记技术μMap 1 ,并在此基础上持续探索这类新型技术的应用范围 2 。北京大学陈鹏/樊新元团队基于光催化产生活性亚甲基醌探针而开发细胞内线粒体蛋白质邻近标记技术CAT-Prox 3 ,细胞膜受体靶向的CAT-Ex技术 4 ,细胞互作邻近标记的CAT-Cell 5 等技术。随后在国内外研究者的共同推动下,光催化邻近标记的研究取得了蓬勃发展,许多创新技术相继涌现,为蛋白质组学研究提供了新型的化学工具。

然而,组织原代、甚至人体临床等更为复杂生物样品的原位标记由于技术瓶颈目前仍然处于空白。近日,北京大学陈鹏/樊新元团队在Nature Communications杂志发表了题为“Bioorthogonal photocatalytic proximity labeling in primary living samples”的研究论文。他们在前期开发的线粒体靶向的光催化邻近标记技术CAT-Prox的基础上,通过化学改造开发出新一代具有更高标记活性的硫代亚甲基醌探针,以适应更为复杂的原代组织的生物样品,从而实现了组织原代、甚至人体临床样品的线粒体蛋白质的原位标记(CAT-S技术) 6 。

(图片来源:Nat. Commun.)

首先,研究者通过深度优化已成熟的亚甲基醌(QM)标记探针和线粒体导向的光催化剂,成功开发出一种更为精确且高效的生物正交光催化标记系统,即CAT-S。特别值得一提的是,该系统所采用的硫代亚甲基醌(thioQM)标记探针,其标记活性相比其他QM探针展现出显著的优势。为了进一步验证其效果,研究者将这一技术应用于多种细胞系中,发现其能高效捕捉线粒体蛋白质。结合蛋白质谱技术,CAT-S能够在高达80%的特异性水平下,准确鉴定超过300个线粒体蛋白,为活细胞线粒体蛋白质组的特征描绘提供了有力工具。通过深入分析多细胞系数据,该技术还成功发掘并验证了PTPN1、SLC35A4 uORF及TRABD等三个尚未被数据库收录的线粒体定位蛋白,充分展示了其在发现新线粒体蛋白方面的强大能力。

(图片来源:Nat. Commun.)

一直以来,原代活细胞样品(特别是临床样本)的邻近标记都是个技术难题。针对这一问题,研究者利用CAT-S技术成功实现了对小鼠肾脏和脾脏解离细胞样品中线粒体蛋白的邻近标记捕捉。这一技术突破,使得研究者无需依赖转基因动物模型,即可进行酶法邻近标记。利用这一优势,研究者进一步比较了肥胖诱导的II型糖尿病小鼠与健康小鼠肾脏线粒体蛋白质组的特征,发现了一系列在疾病状态下表达发生变化的线粒体蛋白。其中,脂代谢相关酶类的变化尤为显著,特别是Aldh3a2和Acsm2的下降,可能导致了相关脂质代谢物的累积,进而可能促进了糖尿病相关肾病的发展。此外,研究者还通过实验证实,CAT-S技术能够对人血液样本中的原代T细胞进行原位线粒体蛋白标记,展示了该技术在临床样品应用上的巨大潜力。

(图片来源:Nat. Commun.)

总而言之,本研究开发的CAT-S生物正交光催化邻近标记技术填补了原代样品原位蛋白质标记研究的空白,将为更加多样的原代样品、甚至人体临床样品的线粒体蛋白质组研究提供技术的支持。

北京大学化学与分子工程学院樊新元陈鹏教授为本文的通讯作者,博士后刘子琦与博士研究生郭福虎为本文的共同第一作者。该工作得到来自国家自然科学基金、科技部重点研发计划、北京市自然科学基金、李革-赵宁生命科学青年研究基金等项目经费的支持。

参考文献

1. Geri, J. B.; Oakley, J. V.; Reyes-Robles, T.; Wang, T.; McCarver, S. J.; White, C. H.; Rodriguez-Rivera, F. P.; Parker, D. L.; Hett, E. C.; Fadeyi, O. O.; Oslund, R. C.; MacMillan, D. W. C., Microenvironment mapping via Dexter energy transfer on immune cells. Science2020, 367 (6482), 1091.

2. Seath, C. P.; Burton, A. J.; Sun, X.; Lee, G.; Kleiner, R. E.; MacMillan, D. W. C.; Muir, T. W., Tracking chromatin state changes using nanoscale photo-proximity labelling. Nature2023, 616 (7957), 574-580.

3. Huang, Z.; Liu, Z.; Xie, X.; Zeng, R.; Chen, Z.; Kong, L.; Fan, X.; Chen, P. R., Bioorthogonal Photocatalytic Decaging-Enabled Mitochondrial Proteomics. J. Am. Chem. Soc.2021, 143 (44), 18714-18720.

4. Liu, Z.; Xie, X.; Huang, Z.; Lin, F.; Liu, S.; Chen, Z.; Qin, S.; Fan, X.; Chen, P. R., Spatially resolved cell tagging and surfaceome labeling via targeted photocatalytic decaging. Chem2022, 8 (8), 2179-2191.

5. Zhang, Y.; Liu, S.; Guo, F.; Qin, S.; Zhou, N.; Fan, X.; Chen, P. R., Bioorthogonal photocatalytic quinone methide decaging for cell-cell interaction labeling. bioRxiv2023, 2023.04. 08.536099.

6. Liu, Z.; Guo, F.; Zhu, Y.; Qin, S.; Hou, Y.; Guo, H.; Lin, F.; Chen, P. R.; Fan, X., Bioorthogonal photocatalytic proximity labeling in primary living samples. Nat. Commun.2024, 15 (1), 2712.

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