Science丨一个蛋白如何同时“调音”：LAT协调T细胞多条信号通路的机制

撰文｜雪月

T细胞在免疫系统中承担着识别抗原并启动免疫应答的核心功能。当T细胞受体（TCR）识别抗原后，会迅速激活多个下游信号通路，例如NFAT和AP-1，从而引发基因表达重编程和效应功能的产生。然而，一个长期困扰领域的问题在于：细胞如何将单一的受体输入信号转化为多个协调且比例适当的下游响应？这一过程的分子基础仍不清楚。

在这一信号转导过程中，LAT（Linker for Activation of T cells）是一个关键的适配蛋白。LAT本身不具备酶活性，而是通过其胞内长尾部招募多种信号分子，形成一个动态的信号复合体（signalosome）。值得注意的是，LAT的胞内区域属于典型的无序蛋白结构（intrinsically disordered region），缺乏稳定的三维构象。这类蛋白通常通过短线性结构域和多点弱相互作用实现功能，但也因此难以用传统结构生物学方法解析其功能编码方式。

来自Broad Institute of MIT and Harvard 的Alex K. Shalek团队在Science上发表题为Disordered protein LAT encodes relative levels of signaling pathways in T cell activation 的文章。该研究表明，LAT并非独立调控单一信号通路，而是通过其分布式序列特征和复合体耦联作用，在整体层面协调多条下游通路的相对激活强度。

为了系统性理解LAT如何通过其序列实现复杂的信号调控，作者开发了一种结合大规模突变扫描与单细胞多组学分析的策略。首先，他们构建了一个覆盖LAT全序列的突变库，通过三氨基酸逐段替换为丙氨酸，并加入已知功能突变、人类遗传变异以及电荷分布改变的突变体，总计132个变体。每一个变体都携带特异barcode，使得后续能够在单细胞水平上追踪其功能表现。

在实验体系中，研究者利用CRISPR技术敲除Jurkat T细胞中的内源LAT，然后分别引入野生型或突变型LAT。经过TCR刺激后，细胞被同时进行三层级测量：染色质可及性（scATAC-seq）、转录水平（scRNA-seq）以及表面蛋白表达（CITE-seq）。这种设计使得每一个突变体不仅对应单一表型，而是映射到一个多维的分子状态空间，从而实现对T细胞激活过程的系统刻画。

研究结果首先揭示，LAT的功能在其序列中呈现出高度分布的特征。除了已知的关键位点，例如参与膜定位的半胱氨酸和多个酪氨酸磷酸化位点，大量此前未被关注的区域同样对T细胞激活产生显著影响。总体来看，超过40%的序列区域在突变后会引起功能缺陷。这一发现表明，无序蛋白的功能并非由少数关键残基决定，而是由广泛分布的序列特征共同编码。

进一步分析显示，这种功能编码不仅依赖局部序列motif，还依赖于整体的生物物理属性，尤其是电荷分布。尽管不同物种间LAT的具体氨基酸序列存在差异，但负电荷的空间分布却高度保守。作者通过构建电荷突变体发现，当负电荷区域被中和时，即使未直接破坏已知结合位点，T细胞激活仍显著下降。这提示，在无序蛋白中，功能信息不仅体现在序列本身，还体现在序列统计特征，例如电荷密度与分布模式。

在对人类遗传变异的分析中，作者进一步展示了该方法的应用潜力。通过测试ClinVar和gnomAD数据库中的LAT突变，他们发现多数变异会导致中等程度的功能改变，而部分突变则显著影响T细胞激活能力。这些结果说明，相比依赖序列保守性的预测方法，基于单细胞功能测量的策略可以更准确地评估无序蛋白中的变异效应。

在机制层面，本研究最重要的发现之一是，LAT并非以“模块化”的方式分别调控不同信号通路，而是以一种“协调”的方式同时影响多个通路。具体而言，当某一突变削弱AP-1通路活性时，NFAT通路也会以相似程度下降，两者之间呈现出高度线性相关关系。这意味着LAT并不是独立开启或关闭某一条信号通路，而是控制多个通路之间的相对比例。

为了理解这一现象的分子基础，作者结合结构预测与邻近标记实验，分析了LAT与其互作蛋白（如PLCG1和GRB2）的关系。结果表明，这些蛋白虽然结合在不同位点，但在空间上通过复合体紧密耦联。因此，当一个位点发生突变时，不仅会影响该位点对应的蛋白结合，还会间接削弱其他蛋白的相互作用，从而整体降低信号复合体的稳定性。换言之，LAT的信号输出依赖于整个复合体的完整性，而非单一相互作用。

综上所述，本研究提出了一种新的信号调控范式：无序适配蛋白通过广泛分布的序列特征及其整体物理属性，构建一个高度耦联的信号复合体，从而实现多通路的协调调控。该研究建立的“突变扫描+单细胞多组学”框架，为解析复杂蛋白的序列-功能关系提供了通用方法，也为人类遗传变异的功能解释提供了新的技术路径。这种从序列到系统功能的跨尺度整合，代表了未来分子生物学研究的重要方向。

原文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads6847

制版人： 十一

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