Az RNS-érzékelő platform segíthet a daganatok kimutatásában és szelektív elpusztításában, vagy specifikus sejtekben a genom szerkesztésében

Az RNS-érzékelő platform segíthet a daganatok kimutatásában és szelektív elpusztításában, vagy specifikus sejtekben a genom szerkesztésében

A Broad Institute of MIT és a Harvard és a McGovern Institute for Brain Research (MIT) kutatói olyan rendszert fejlesztettek ki, amely képes felismerni egy adott RNS-szekvenciát élő sejtekben, és válaszként érdekes fehérjét termelni. A technológia segítségével a csapat bemutatta, hogyan tudnak meghatározott sejttípusokat azonosítani, észlelni és mérni az egyes gének expressziójában bekövetkezett változásokat, nyomon követni a transzkripciós állapotokat, és szabályozni a szintetikus mRNS által kódolt fehérjék termelését.

Az újraprogramozható ADAR érzékelőknek vagy RADARS-nak nevezett platform még azt is lehetővé tette a csapat számára, hogy megcélozzon és megöljön egy bizonyos típusú sejtet. A csapat szerint a RADARS egy napon segíthet a kutatóknak a daganatsejtek kimutatásában és szelektív elpusztításában, vagy specifikus sejtekben a genom szerkesztésében. A tanulmány ma a Nature Biotechnology folyóiratban jelenik meg, és az első szerzők, Kaiyi Jiang (MIT), Jeremy Koob (Broad), Xi Chen (Broad), Rohan Krajeski (MIT) és Yifan Zhang (Broad) vezették.

„A genomika egyik forradalma a sejtek transzkriptómáinak szekvenálásának képessége” – mondta Fei Chen, a Broad Core Institute tagja, Merkin ösztöndíjas, a Harvard Egyetem adjunktusa és a tanulmány társszerzője. "Ez valóban lehetővé tette számunkra, hogy megismerjük a sejttípusokat és -állapotokat. De gyakran nem tudtuk konkrétan manipulálni ezeket a sejteket. A RADARS nagy lépés ebbe az irányba."

Jelenleg a sejtmarkerek hatékony használatához szükséges eszközöket nehéz kifejleszteni és megtervezni. Nagyon szerettünk volna találni egy programozható módot a sejtállapot érzékelésére és reagálására.”

Omar Abudayyeh, a McGovern Institute munkatársa és a tanulmány társszerzője

Jonathan Gootenberg, aki egyben a McGovern Institute munkatársa és társ-levelező szerzője is, azt mondja, csapatuk olyan eszközt akart kifejleszteni, amely az egysejtű RNS-szekvenálás által szolgáltatott összes adatot kihasználja, amely a sejttípusok és sejtállapotok széles skáláját tárta fel a szervezetben.

„Szerettük volna megkérdezni, hogyan manipulálhatjuk a sejtazonosságokat olyan egyszerű módon, mint a genom CRISPR-rel történő szerkesztése” – mondta. "És izgatottan várjuk, hogy mit kezd vele a mezőny."

Az RNS szerkesztés újrahasznosítása

A RADARS platform egy kívánt fehérjét állít elő, amikor felismer egy specifikus RNS-t, kihasználva a sejtekben természetesen előforduló RNS-szerkesztés előnyeit.

A rendszer egy RNS-ből áll, amely két komponenst tartalmaz: egy vezető régiót, amely a cél RNS-szekvenciához kötődik, amelyet a tudósok szeretnének megragadni a sejtekben, és egy hasznos régióból, amely az érdeklődésre számot tartó fehérjét kódolja, pl. B. megöl egy fluoreszcens jelet vagy egy sejtenzimet. Amikor a vezető RNS kötődik a cél-RNS-hez, ez egy rövid, kétszálú RNS-szekvenciát hoz létre, amely a szekvenciában két bázis közötti eltérést tartalmaz -; Adenozin (A) és citozin (C). Ez az eltérés vonzza az RNS-szerkesztő fehérjék természetben előforduló családját, az úgynevezett RNS-hatású adenozin-deaminázokat (ADAR).

A RADARS-ban az AC mismatch a vezető RNS-ben lévő „stop jelben” jelenik meg, amely megakadályozza a kívánt hasznos fehérje termelését. Az ADAR-ok szerkesztik és deaktiválják a stop jelet, lehetővé téve ennek a fehérjének a transzlációját. Ezeknek a molekuláris eseményeknek a sorrendje kulcsfontosságú a RADARS érzékelő funkciójához; A kérdéses fehérje csak azután termelődik, hogy a vezető RNS kötődik a cél RNS-hez, és az ADAR-ok deaktiválják a stop jelet.

A csapat különböző sejttípusokban és különböző célszekvenciákkal és fehérjetermékekkel tesztelte a RADARS-t. Azt találták, hogy a RADARS különbséget tesz a vese-, a méh- és a májsejtek között, és különböző fluoreszcens jeleket, valamint egy kaszpázt, egy sejtpusztító enzimet képes előállítani. A RADARS a génexpressziót is nagy dinamikus tartományban mérte, bemutatva szenzorként való hasznosságukat.

A legtöbb rendszer sikeresen felismerte a célszekvenciákat a sejt natív ADAR fehérjéit használva, de a csapat úgy találta, hogy a sejtek további ADAR fehérjékkel való kiegészítése növelte a jel erősségét. Abudayyeh szerint mindkét eset potenciálisan hasznos; A sejt natív szerkesztő fehérjéinek hasznosítása minimálisra csökkentené a célon kívüli szerkesztés valószínűségét a terápiás alkalmazásokban, de kiegészítésük erősebb hatást eredményezhet, ha a RADARS-t kutatóeszközként használják a laboratóriumban.

A radaron

Abudayyeh, Chen és Gootenberg azt mondják, hogy mivel a vezető RNS és a hasznos terhelés RNS is módosítható, mások könnyen áttervezhetik a RADARS-t, hogy különböző sejttípusokat célozzanak meg, és különböző jeleket vagy hasznos terheket állítsanak elő. Összetettebb RADARS-t is készítettek, amelyben a sejtek egy fehérjét termeltek, amikor két RNS-szekvenciát érzékeltek, és egy másikat, amikor az egyik vagy a másik RNS-szekvenciát érzékelték. A csapat hozzáteszi, hogy a hasonló RADARS segítségével a tudósok egyszerre több sejttípust, valamint olyan összetett sejtállapotokat is kimutathatnak, amelyeket egyetlen RNS-transzkriptum nem lehet meghatározni.

A kutatók végső soron azt remélik, hogy olyan tervezési szabályokat dolgoznak ki, amelyek megkönnyítik mások számára a RADARS kifejlesztését saját kísérleteikhez. Azt sugallják, hogy más tudósok használhatnák a RADAR-t az immunsejtek állapotának manipulálására, az ingerekre adott neuronális aktivitás nyomon követésére, vagy terápiás mRNS-ek specifikus szövetekbe juttatására.

"Úgy gondoljuk, hogy ez egy igazán érdekes paradigma a génexpresszió szabályozására" - mondta Chen. "Még azt sem tudjuk megjósolni, hogy melyek lesznek a legjobb alkalmazások. Ez valóban az érdekes biológiájú emberek és az Ön által kifejlesztett eszközök kombinációjából fakad."

Forrás:

Az MIT és a Harvard széles intézete

Referencia:

Jiang, K. és mtsai. (2022) Programozható eukarióta fehérjeszintézis RNS-érzékelőkkel ADAR segítségével. Természetes biotechnológia. doi.org/10.1038/s41587-022-01534-5.

.