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Cell丨绘制线粒体化学——基因功能调控图谱

 MITOMMY 2019-12-31
哺乳动物细胞的线粒体的一个重要功能是通过氧化磷酸化为细胞提供大部分的ATP,此外,线粒体可以整合各种代谢途径,并通过这一过程产生用以合成细胞生物质能所需的中间产物,此外,线粒体还参与维持细胞质和线粒体基质中的Ca2+稳态和调节细胞凋亡,也可以产生活性氧作为生理信号分子,以及调节细胞器自身的运输以纠正其在细胞内的定位等【1,2】。这些过程中的任何异常都可以导致线粒体功能障碍,而线粒体功能缺陷往往伴随着一系列的病理症状,比如以单基因线粒体疾病形式存在的先天性代谢缺陷【3】;比如常见病帕金森、2型糖尿病、癌症等中通常会出现线粒体功能障碍,虽然目前尚不清楚线粒体功能异常是这些疾病的起因还是病理结果【4】;再比如线粒体丰度和活性的下降是不同生物体衰老过程的标志【5】等等。
 
线粒体缺陷导致的病理症状具有多效性和异质性的特点,这也是目前线粒体功能障碍研究中一个主要的尚未解决的问题,其困难主要有以下几点:首先,线粒体是一个高度复杂的细胞器,容纳着许多相互连接的代谢途径;其次,线粒体的作用机制常常与细胞内其他腔室的代谢和调节通路相耦合;第三,线粒体功能障碍可以激活应激反应,使得细胞在某些情况下可以缓冲毒性效应,但在其他情况下又是导致最终病理结果的重要因素;最后,细胞内存在的反馈循环将有助于确保能量和氧化还原动态平衡,以应对长期的压力和自适应。很显然,线粒体复杂的功能背后一定有着一个及其复杂的基因网络的调控,只有了解了这个调控网络,才能更好的了解线粒体功能障碍与疾病的关系,然而,这个网络目前还尚未被完整的绘制出来。
 
近日,来自美国哈佛大学--麻省理工学院Broad研究所的Vamsi K. Mootha教授的研究团队在Cell上在线发表题为“A Compendium of Genetic Modifiers of Mitochondrial Dysfunction Reveals Intra-organelle Buffering”的文章,使用一组线粒体抑制剂模拟细胞内独特的、典型的“线粒体功能障碍”模式,结合全基因组CRISPR筛选,绘制了一张基因组级别的以线粒体生物学为中心的化学-基因相互作用图谱,深入揭示了线粒体功能的调控网络。
 

为了系统地揭示细胞内加重或抑制线粒体功能障碍的基因调控途径,本文的研究人员在药物敏感的背景下,使用靶向线粒体生理学上不同部分的7种小分子抑制剂处理细胞来模拟不同类型的线粒体功能障碍,结合全基因组CRISPR增殖筛选(图1),三次重复实验分析筛选出的191个差异表达的基因组成了这张化学-基因相互作用图谱,并且这种线粒体内的相互作用是普遍存在的,本文研究者将这些相互作用分为两大类:

图1 A.线粒体化学抑制剂的作用位点;B.全基因组CRISPR筛选的流程图
 
1. 合成致病/致死基因。在191个基因中,有38个基因的缺失加重了至少一种线粒体抑制剂产生的生长缺陷,即加剧了线粒体功能障碍,要么致病,要么致死,故而得名。进一步的实验证实,糖酵解相关基因PFKP、戊糖磷酸途径相关基因G6PD的缺失加重了多种线粒体抑制剂的毒性,而防止脂质过氧化的基因GPX4缺失的致死作用被更进一步的证实是由线粒体功能障碍诱导的,以防止细胞铁死亡,而线粒体内的GPX4的激活足以挽救合成致死相互作用,从而为线粒体在氧化磷酸化被抑制时成为脂质过氧化物积累和铁死亡的重要场所提供了支持。

2. 缓冲相互作用基因。本文分析发现,有154个基因对药物造成的线粒体功能障碍具有缓冲作用。这其中,有91个基因的敲除在初筛中没有显示出生长优势,这一类基因缺失的效应在药物存在时被减弱或者消除,被称为上位缓冲(epistatic buffering,用来描述两种有害基因破坏的非叠加效应)。而另外的63个基因,由于它们的缺失减轻了线粒体抑制剂的毒性生长效应而被称为抑制因子,敲除这些基因可以真正减少或逆转线粒体功能障碍造成的增殖缺陷。令人惊讶的是,大多数抑制因子是线粒体通路固有的以及编码线粒体蛋白的基因。本文给出的一个典型的例子是,通过同时抑制线粒体复合体Ⅰ来减轻复合体Ⅴ的化学抑制带来的缺陷,这主要是通过重新平衡氧化还原辅因子、增加还原性羧化反应以及促进糖酵解来实现的。这也提示我们细胞内存在着这样一种矛盾,即某些形式的线粒体功能障碍可以用线粒体的其他位点的抑制剂来缓冲。
 
综上所述,本文首次绘制了线粒体的化学-基因相互作用图谱(图2),提供了关于线粒体功能调节的途径的新见解,对理解线粒体进化有非常基本的意义,同时有助于开发能够特异性抑制不同类型线粒体功能障碍的新药物靶点、推荐新的联合用药方式,也将有助于识别遗传因素或组织特异性程序,进而可能有助于解释线粒体疾病的外显性和组织特异性,从而在多方面为生物医学研究提供重要帮助。

图2

原文链接:
https:///10.1016/j.cell.2019.10.032
 
制版人: 小娴子

参考文献


1. Brand MD,Nicholls DG. Assessing mitochondrial dysfunction in cells. Biochem J. 2011 Apr15;435(2):297-312.
2. SrinivasanS, Guha M, Kashina A et al. Mitochondrial dysfunction and mitochondrialdynamics-The cancer connection. Biochim Biophys Acta Bioenerg. 2017Aug;1858(8):602-614.
3. Frazier,A.E., Thorburn, D.R., Compton, A.G. (2019). Mitochondrial energy generationdisorders: genes, mechanisms and clues to pathology. J. Biol.Chem. 294,5386–5395.
4. Vafai, S.B.,and Mootha, V.K. (2012). Mitochondrial disorders as windows into an ancientorganelle. Nature 491, 374–383.
5. Zahn, J.M.,Poosala, S., Owen, A.B.et al. (2007). AGEMAP: a gene expression database foraging in mice. PLoS Genet. 3, e201.

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