Die RNA-Sensing-Plattform könnte helfen, Tumore zu erkennen und selektiv abzutöten oder das Genom in bestimmten Zellen zu bearbeiten

Forscher des Broad Institute of MIT and Harvard und des McGovern Institute for Brain Research am MIT haben ein System entwickelt, das eine bestimmte RNA-Sequenz in lebenden Zellen erkennen und als Reaktion ein interessantes Protein produzieren kann. Mithilfe der Technologie zeigte das Team, wie sie bestimmte Zelltypen identifizieren, Veränderungen in der Expression einzelner Gene erkennen und messen, Transkriptionszustände verfolgen und die Produktion von Proteinen kontrollieren können, die von synthetischer mRNA kodiert werden.

Die Plattform namens Reprogrammable ADAR Sensors oder RADARS ermöglichte es dem Team sogar, einen bestimmten Zelltyp anzuvisieren und zu töten. Das Team sagte, RADARS könnte Forschern eines Tages dabei helfen, Tumorzellen zu erkennen und selektiv abzutöten oder das Genom in bestimmten Zellen zu bearbeiten. Die Studie erscheint heute in Nature Biotechnology und wurde von den Co-Erstautoren Kaiyi Jiang (MIT), Jeremy Koob (Broad), Xi Chen (Broad), Rohan Krajeski (MIT) und Yifan Zhang (Broad) geleitet.

„Eine der Revolutionen in der Genomik war die Fähigkeit, die Transkriptome von Zellen zu sequenzieren“, sagte Fei Chen, Mitglied des Kerninstituts am Broad, Merkin Fellow, Assistenzprofessor an der Harvard University und Co-korrespondierender Autor der Studie. „Das hat uns wirklich ermöglicht, etwas über Zelltypen und Zustände zu lernen. Aber oft waren wir nicht in der Lage, diese Zellen gezielt zu manipulieren. RADARS ist ein großer Schritt in diese Richtung.“

Im Moment sind die Werkzeuge, die wir zur wirksamen Nutzung von Zellmarkern haben, schwer zu entwickeln und zu konstruieren. Wir wollten unbedingt einen programmierbaren Weg finden, um einen Zellzustand zu erfassen und darauf zu reagieren.“

Omar Abudayyeh, Fellow des McGovern Institute und Co-Corresponding Author der Studie

Jonathan Gootenberg, der auch ein Fellow des McGovern Institute und Co-korrespondierender Autor ist, sagt, dass ihr Team unbedingt ein Werkzeug entwickeln wollte, um alle Daten zu nutzen, die durch die Einzelzell-RNA-Sequenzierung bereitgestellt werden, die eine große Bandbreite an Zelltypen offenbart hat und Zellzustände im Körper.

„Wir wollten fragen, wie wir zelluläre Identitäten auf eine Weise manipulieren können, die so einfach ist wie das Bearbeiten des Genoms mit CRISPR“, sagte er. „Und wir sind gespannt, was das Feld damit macht.“

Umwidmung der RNA-Bearbeitung

Die RADARS-Plattform generiert ein gewünschtes Protein, wenn sie eine spezifische RNA erkennt, indem sie sich die RNA-Bearbeitung zunutze macht, die natürlicherweise in Zellen vorkommt.

Das System besteht aus einer RNA, die zwei Komponenten enthält: eine Leitregion, die an die Ziel-RNA-Sequenz bindet, die Wissenschaftler in Zellen erfassen möchten, und eine Nutzlastregion, die das interessierende Protein codiert, z. B. ein Fluoreszenzsignal oder ein Zell- Enzym töten. Wenn die Leit-RNA an die Ziel-RNA bindet, erzeugt dies eine kurze doppelsträngige RNA-Sequenz, die eine Fehlpaarung zwischen zwei Basen in der Sequenz enthält –; Adenosin (A) und Cytosin (C). Diese Fehlpaarung zieht eine natürlich vorkommende Familie von RNA-editierenden Proteinen an, die Adenosin-Deaminasen genannt werden, die auf RNA wirken (ADARs).

Bei RADARS erscheint die AC-Fehlpaarung innerhalb eines „Stoppsignals“ in der Leit-RNA, die die Produktion des gewünschten Payload-Proteins verhindert. Die ADARs bearbeiten und deaktivieren das Stoppsignal, wodurch die Translation dieses Proteins ermöglicht wird. Die Reihenfolge dieser molekularen Ereignisse ist der Schlüssel zur Funktion von RADARS als Sensor; Das interessierende Protein wird erst produziert, nachdem die Leit-RNA an die Ziel-RNA bindet und die ADARs das Stoppsignal deaktivieren.

Das Team testete RADARS in verschiedenen Zelltypen und mit verschiedenen Zielsequenzen und Proteinprodukten. Sie fanden heraus, dass RADARS zwischen Nieren-, Gebärmutter- und Leberzellen unterschied und verschiedene Fluoreszenzsignale sowie eine Caspase, ein Enzym, das Zellen abtötet, erzeugen konnte. RADARS maß auch die Genexpression über einen großen dynamischen Bereich und demonstrierte ihre Nützlichkeit als Sensoren.

Die meisten Systeme erkannten erfolgreich Zielsequenzen unter Verwendung der nativen ADAR-Proteine ​​der Zelle, aber das Team stellte fest, dass die Ergänzung der Zellen mit zusätzlichen ADAR-Proteinen die Stärke des Signals erhöhte. Abudayyeh sagt, dass beide Fälle potenziell nützlich sind; Die Nutzung der nativen Editierproteine ​​der Zelle würde die Wahrscheinlichkeit einer Off-Target-Editierung in therapeutischen Anwendungen minimieren, aber ihre Ergänzung könnte dazu beitragen, stärkere Effekte zu erzielen, wenn RADARS als Forschungswerkzeug im Labor verwendet werden.

Auf dem Radar

Abudayyeh, Chen und Gootenberg sagen, dass andere RADARS leicht umgestalten können, um auf verschiedene Zelltypen abzuzielen und unterschiedliche Signale oder Nutzlasten zu erzeugen, da sowohl die Leit-RNA als auch die Nutzlast-RNA modifizierbar sind. Sie konstruierten auch komplexere RADARS, bei denen Zellen ein Protein produzierten, wenn sie zwei RNA-Sequenzen wahrnahmen, und ein weiteres, wenn sie entweder die eine oder andere RNA-Sequenz wahrnahmen. Das Team fügt hinzu, dass ähnliche RADARS Wissenschaftlern dabei helfen könnten, mehr als einen Zelltyp gleichzeitig sowie komplexe Zellzustände zu erkennen, die nicht durch ein einzelnes RNA-Transkript definiert werden können.

Letztendlich hoffen die Forscher, eine Reihe von Designregeln zu entwickeln, damit andere RADARS für ihre eigenen Experimente leichter entwickeln können. Sie schlagen vor, dass andere Wissenschaftler RADAR verwenden könnten, um den Zustand von Immunzellen zu manipulieren, die neuronale Aktivität als Reaktion auf Reize zu verfolgen oder therapeutische mRNA an bestimmte Gewebe zu liefern.

„Wir denken, dass dies ein wirklich interessantes Paradigma zur Kontrolle der Genexpression ist“, sagte Chen. „Wir können nicht einmal vorhersehen, was die besten Anwendungen sein werden. Das ergibt sich wirklich aus der Kombination von Menschen mit interessanter Biologie und den von Ihnen entwickelten Werkzeugen.“

Quelle:

Breites Institut des MIT und Harvard

Referenz:

Jiang, K., et al. (2022)Programmierbare eukaryotische Proteinsynthese mit RNA-Sensoren durch Nutzung von ADAR. Naturbiotechnologie. doi.org/10.1038/s41587-022-01534-5.

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