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Nature | 细胞自我调节新机制:蛋白质“抱团”控制自身合成,防止毒性聚集

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含有内在无序区域(intrinsically disordered regions,IDRs)的蛋白质必须受到严格调控,以维持细胞稳态【1,2】。在多种真核生物中进行的适应性筛选表明,当含有内在无序区域的蛋白质剂量增加时,更可能产生毒性。然而,与膜结合细胞器介导的途径相比【3,4】,人们对这些倾向于定位在无膜凝聚体中的蛋白质如何进行集体调控的机制了解较少。在酵母中,单个含IDR蛋白质剂量增加所诱导的毒性,与其发生相分离并形成生物分子凝聚体的倾向有关【3】。易于发生相分离的蛋白质,其蛋白质与RNA丰度之间差异最大,表明转录后机制强烈影响蛋白质丰度【1,2】。 许多蛋白质可以与其自身基因的RNA或DNA相互作用,然而尚未发现能够调控凝聚倾向蛋白质集体表达的传感器或效应器【5-8】

近日,来自英国弗朗西斯·克里克研究所的Jernej UleRupert Faraway团队在Nature上发表了一篇题为Collective homeostasis of condensation-prone proteins via their mRNAs的文章。 报告了一种称为"交互稳态(interstasis)"的稳态机制:当RNA-蛋白质凝聚体中的蛋白质浓度增加时,会诱导其自身mRNA的 隔离 。


蛋白质的共凝聚部分取决于其IDRs中短基序的分子语法以及理化性质相似的氨基酸【9】。许多IDRs含有重复的氨基酸排列,因此被归类为低复杂度结构域(low-complexity domains,LCDs)。作者假设,具有相似理化性质的氨基酸(通常聚集在LCD中)可能由相似的密码子编码。这种遗传密码的结构特性可能导致编码LCD的mRNA区域本身也具有重复、相似的序列特征,即“多价性”。为此,他们开发了一种名为GeRM(generalized RNA multivalency)的算法以量化mRNA序列中每个位置的“多价性”得分,并将此算法应用于人类转录组的编码序列。

他们发现, 高GeRM得分的区域确实显著富集了编码低复杂度结构域和内在无序区域的序列,提示蛋白质的结构特征(如无序性)与其mRNA的序列组织特征(多价性)之间存在关联 。按此假设推理,若RNA多价性具有生物学功能,那么自然选择可能会倾向于使用能增强这种多价性的特定密码子。于是作者利用算法进行验证,他们对每个转录本内的密码子进行同义替换,然后重新计算GeRM得分,发现与原始序列相比,其GeRM得分显著降低,说明 天然的密码子选择确实倾向于维持和增强RNA的多价性 。进一步分析发现,那些能最大化局部多价性的密码子在物种间更加保守。

那么不同类别的RNA多价性是否对应不同类别的LCDs和蛋白质功能呢?作者对所有高GeRM区域进行无监督聚类,根据其k-mer组成将其分为不同的类别,发现 不同的GeRM类别编码的LCDs具有不同的优势氨基酸组成,并且富集于不同的生物学功能 。精氨酸在多种LCDs中都很常见,且有6个密码子。研究人员想探究在富含精氨酸的LCDsR-LCDs)中,密码子选择是否具有特异性,并与RNA多价性类别相关联。因此重点分析了富含精氨酸(≥20%)的LCDs中的精氨酸密码子使用模式,发现R-LCDs可以根据精氨酸密码子使用分为两大类:一类主要使用AGA、AGG、CGA等GA-rich密码子,另一类使用CGG、CGC等CG-rich密码子。这两类在氨基酸组成和功能上截然不同:GA-rich类富含其他带电氨基酸,构成R-MCDs(精氨酸富集的混合电荷结构域),并显著富集于核 speckle 和RNA结合功能。这种密码子偏好在陆生脊椎动物中尤其明显。

接下来作者想知道R-MCD蛋白的积累是否会通过影响核 speckle进而干扰对应的mRNA合成蛋白。他们在HeLa细胞中可诱导表达一个模型R-MCD蛋白,然后通过亚细胞分级测序、HCR-FISH和pSILAC等技术,分析mRNA的定位和翻译变化。发现GA-rich的多价mRNA被剂量依赖性地滞留在细胞核内,特别是核 speckle 中,而非多价mRNA不受影响,且这些被滞留mRNA的蛋白质合成效率下降。接下来,作者对mRNA滞留机制导致具有相似结构域蛋白的协同调控做了进一步验证。他们构建了携带高/低多价性3 ’ UTR的报告基因,在R-MCD过表达背景下检测其蛋白输出,并分析了在interstasis中被滞留的mRNA所编码蛋白质组的特征。发现 只有携带高多价性3 ’ UTR的报告基因的蛋白合成才会被R-MCD过表达所抑制,且被协同调控的蛋白具有更长的IDR、更高的带电氨基酸密度、更高的相分离潜能 。

为什么不是所有GA-rich mRNA都会被滞留呢?作者对序列多价性以外的因素进行了探究。他们使用机器学习模型预测哪些mRNA会被滞留,并设计了一个包含65,536种变体的合成报告基因库,所有变体编码同一蛋白,但在多价性和外显子数量上不同。发现 CDS长度、平均外显子长度与多价性一样,是预测核滞留的关键特征,CDS越长、平均外显子长度越长(即外显子数量越少,EJC(exon junction complex)密度越低)、多价性越高,mRNA越容易被核滞留。

随后,作者对背后机制进行探究。他们开始寻找直接结合GA-rich多价mRNA并将其招募到核 speckle 的效应器蛋白。通过分析公共CLIP数据集和进行定制化iCLIP实验,结合siRNA敲低和成像验证,作者鉴定出 TRA2蛋白是interstasis环路中关键的效应器分子。 进一步地,作者也探究了interstasis的调控阈值是否可以被细胞信号动态调节。由于CLK激酶通过磷酸化SR蛋白(包括TRA2)影响其定位,作者使用CLK激酶抑制剂处理细胞,观察其对TRA2定位、mRNA滞留和核 speckle 形态的影响。他们发现CLK抑制剂导致TRA2B去磷酸化并富集于核 speckle,模拟了R-MCD过表达的表型,同时揭示interstasis并非是一个固定不变的环路,而是可以通过上游信号进行动态调节。


综上所述,文章 提出了“凝聚体作为传感器” 的新概念,为“集体自调控蛋白-RNA回路”提供了首个机制性模型,揭示了遗传密码、mRNA多价性、蛋白质相分离与基因表达调控之间的深层联系 。这一新机制可能为含有IDR蛋白异常聚集的疾病(如AD、ALS等)提供新的治疗靶点。

https://doi.org/10.1038/s41586-025-09568-w

制版人: 十一

参考文献

1. Vavouri, T., Semple, J. I., Garcia-Verdugo, R. & Lehner, B. Intrinsic protein disorder and interaction promiscuity are widely associated with dosage sensitivity.Cell138, 198–208 (2009) .

2. Gsponer, J., Futschik, M. E., Teichmann, S. A. & Babu, M. M. Tight regulation of unstructured proteins: from transcript synthesis to protein degradation.Science322, 1365–1368 (2008) .

3. Bolognesi, B. et al. A concentration-dependent liquid phase separation can cause toxicity upon increased protein expression.Cell Rep.16, 222–231 (2016) .

4. Alberti, S. & Hyman, A. A. Biomolecular condensates at the nexus of cellular stress, protein aggregation disease and ageing.Nat. Rev. Mol. Cell Biol.22, 196–213 (2021).

5. Müller-McNicoll, M., Rossbach, O., Hui, J. & Medenbach, J. Auto-regulatory feedback by RNA-binding proteins.J. Mol. Cell. Biol.11, 930–939 (2019) .

6. Adlhart, M., Hoffmann, D., Polyansky, A. A. & Žagrović, B. Coding relationship links RNA G-quadruplexes and protein RGG motifs in RNA-binding protein autoregulation.Proc.Natl Acad. Sci. USA122, e2413721122 (2025) .

7. Goldberger, R. F. Autogenous regulation of gene expression.Science183, 810–816 (1974) .

8. Polyansky, A. A. & Zagrovic, B. Evidence of direct complementary interactions between messenger RNAs and their cognate proteins.Nucleic Acids Res. 41, 8434–8443 (2013) .

9. Wang, J. et al. A molecular grammar governing the driving forces for phase separation of prion-like RNA binding proteins.Cell174, 688–699.e16 (2018) .

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