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登上《Nature》头条:仿生分子注射器!张锋团队领衔

时间:2023-04-06    作者:王静    发布单位:科研学术处    发布范围:校内    阅读:


近段时间,人工智能ChatGPT风靡全球,以它强大的信息整合和对话能力惊艳了整个世界,随着不断的更新迭代,目前最新版的ChatGPT已经能够实现写论文、代码、软件以及进行科研辅助分析等多种强大功能,笔者在尝试用其辅助科研分析和数据处理后,也着实体验到了ChatGPT所带来的的便捷高效。而就在03月29日,人工智能再一次向世界彰显了它在科研领域的强大应用前景,由人工智能AlphaFold辅助蛋白质设计开发的一种分子注射器登上了国际顶级期刊《Nature》。

该工作是由来自美国霍华德休斯医学研究院(HHMI)、麻省理工学院Broad研究所的张锋教授团队完成,实现了多种功能性蛋白(Cas9、碱基编辑器及毒素蛋白等)向人源细胞和动物体内的高效且特异性的递送,为体内蛋白递送技术的进一步开发提供了新的思路,也有望为基因治疗、癌症治疗及生物防治提供有效的技术支持。研究以题为“Programmable protein delivery with a bacterial contractile injection system”发表于《Nature》,并被作为《Nature》本期的封面头条进行报道,同时也被《Nature》新闻亮点报道。

众所周知,蛋白质对于生命具有极其重要的作用,蛋白质是生命活动的主要执行者,它们就像是细胞工厂里面无数精密且多样的齿轮结构,推动着各类生命活动的发生。而蛋白质最特殊的就在于每种蛋白都有着不同的空间折叠结构,从而可以产生不同构象,衍生出多样的功能。对蛋白结构的人为改造可以实现对其功能的控制,这对于生物催化、医用治疗等多方面都有着极大应用前景。然而要想真正有效的实现这些目标,首先就是要能够对蛋白质的三维空间构象进行准确预测或解析,传统的方式较为困难并且耗时耗力。

图1利用AlphaFold 2和结构数据建立的人类核孔复合体模型

得益于人工智能技术的发展,现在可以实现越来越准确高效的蛋白构象预测,这次张锋教授及其团队就是通过AlphaFold来进行蛋白设计的辅助,才成功高效的开发了这一分子注射器。AlphaFold是由DeepMind公司开发的一种人工智能程序,它能够基于蛋白质序列信息快速准确预测蛋白质三维结构(强烈安利有相关需求的科研人员用起来!),AlphaFold的2.0版本在蛋白质结构预测大赛CASP 14中,对大部分蛋白质结构的预测都和真实结构只差一个原子的宽度,成功达到了人们利用冷冻电镜等高精尖仪器才能观测的水平。

当然,在技术支持外,值得一提的是,这项工作的背景和思路来源,实际上,他们主要是受到去年于《Science Advances》上发表的一篇论文启发,那项工作发现可以在生物发光细菌Photorhabdus asymbiotica中操纵一种细胞外可收缩注射系统(eCIS),可以进行蛋白质或毒素的特异性递送装载到注射系统中。张锋教授的研究团队则基于此想要研究如何设计P.asymbiotica分子注射器,使其能够识别人类细胞,最终他们将关注点集中在了eCIS的一个称为尾部纤维的区域,该区域通常与昆虫细胞上的一种蛋白质结合,并且利用预测蛋白质结构的AlphaFold人工智能程序,设计了修改尾部纤维的方法,从而使得编辑后的分子注射器能够识别小鼠和人类细胞。随后,他们将各种蛋白质(包括可用于杀死癌症细胞的Cas9和毒素)装载入注射器,并成功将其输送到人类细胞和小鼠的大脑中。

图2细菌的蛋白注射系统可以被重新编程以在真核细胞中进行定制蛋白质递送细胞

此外,研究者们还使用这种包装结构域的融合作为将报告蛋白加载到重定目标分子注射器中的一种方式,并使用实验室培养的细胞培养物对其进行测试。然后可以通过细胞杀伤测试和光学显微镜直接可视化等方法成功监测特异性蛋白质递送,研究者还成功地加载了基因编辑系统CRISPR的大Cas9蛋白组分,当用引导RNA将这些分子注射器提供给细胞时,检测到了特异性基因编辑(碱基编辑)。此前,人们人为能够以依赖于细胞-细胞接触的方式注射分子的各种细菌分泌系统可以作为向靶细胞输送货物的工具。相比之下,使用eCIS的分子注射器具有两个关键优势:(i)它们赋予特异性的机制已被广泛理解,而细菌锚定的分泌系统仍然有很多未知;(ii)eCIS是可以纯化并应用于靶生物的组件,而不需要活细菌或微细胞(缺乏染色体的小型工程人工细菌细胞)的治疗。

图3对蛋白注射系统进行重新编程以在小鼠中实现靶向递送

总结一下,这项研究通过AlphaFold人工智能辅助蛋白质设计,改造、利用独特的细菌蛋白质注射系统,成功开发了一种分子注射器,能够将蛋白质高效地注射到人类细胞中。该工作开发的这一方法可能有助于研究和设计其他可收缩注射系统,尽管它们具有高度的多样性和多种功能作用,但迄今为止所表征的系统似乎依赖于一组进化上保守的核心成分,这些成分具有相对较小的结构差异,可以进行显著的机制适应。这种模块化设计有望在未来被用来尝试进一步开发,比如工程化的多管复合物,从而形成许多单独的可收缩注射系统的阵列,实现向单个目标细胞定向输送多种货物。

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