text: 成果刊登Nature子刊，Jim Collins团队开发新型RNA传感器，可特异性靶向细胞
  自新冠大流行开始以来，全球已接种了超过 120 亿剂 mRNA 疫苗。但迄今为止，针对其他疾病的 RNA 的疗法的研发仍有挑战性。mRNA 疫苗引起的全身免疫反应对于抵御入侵的病原体非常有效，但大多数情况下，其只会影响单一器官或细胞类型。对 RNA 分子进行工程设计，使其仅在发现自身处于合适的条件下时才激活有效载荷，是下一代“智能”基于 RNA 的疗法的关键。近日，哈佛大学 Wyss 研究所和麻省理工学院的研究人员开发了一种可编程的单转录 RNA 传感器。该传感器能够以高度可编程的方式将有效载荷定向到特定细胞类型和处于特定状态的细胞，从而最大限度地减少脱靶效应。相关论文以题为“”发表在 ，论文通讯作者是 Wyss 研究所成员  博士。Collins 实验室长期以来一直对寻找控制细胞中 RNA 翻译的方法感兴趣，并开发了几种方法，其中包括 eToeholds，该系统基于称为内部核糖体进入位点 (IRES) 的 RNA 分子，可以将其设计为响应细胞内的特定信使 RNA (mRNA) 序列。它可以选择性地启动靶细胞的基因治疗，只有当细胞特异性或特定的病毒 RNA 存在时，相关的蛋白质编码序列才能得以表达。在此次研究中，研究人员创建了一个更易于编程的系统。他们使用合成的 RNA 链代替 IRESes 作为靶向分子。随后用天然存在于大多数动物细胞中的 ADAR 酶来触发反应。ADAR 酶是与双链 RNA (dsRNA) 分子结合并进行特定碱基编辑的酶，可将腺苷 (A) 分子转化为肌苷 (I)。团队设计了一个包含多个模块化元素的单链 RNA 电路 DART VADAR ：与细胞中感兴趣的 RNA 互补的序列、终止密码子序列、荧光绿蛋白编码序列。当传感器与细胞中的互补 RNA 链结合后，在 ADAR 的作用下，终止密码子不再起作用，允许通过翻译，并产生绿色荧光蛋白。ADARs 在神经元中的浓度很高，但在其他细胞中的浓度很低，研究小组发现，虽然他们基于 ADAR 的传感器可以工作，但它的活性很低。为了确保传感器可以在不同的细胞类型中工作，他们将 ADAR 基因的序列添加到他们的传感器中。目前，团队已经在体外试验中证实，含有 ADAR 的 DART VADAR 传感器的细胞显示荧光绿色蛋白水平显著增加。“这个传感器真正令人兴奋的是，绿色蛋白质信号序列可以很容易地替换为你想要表达的任何治疗基因的序列，以响应细胞中存在的触发 RNA。所以这个传感器不仅可以检测目标，它可以在不需要用户输入的情况下自动响应它们，在细胞水平上自动传递治疗有效载荷，”共同第一作者、麻省理工学院博士后研究员 Shiva Razavi 博士表示。共同第一作者 Katherine Ilia 博士表示，通过传感器，ADAR 将 A-to-I 的编辑率从大约 3% 提高到大约 30%，但在现实世界中仍然没有用处。内源性 ADAR 不足以产生一致的结果，以及传感器过大无法荷载等问题限制了其应用。为了解决这些限制，团队利用了一个工程化的 ADAR 变体，该变体被截断为仅包含其活跃的 RNA 编辑区域，并添加了两个短区域，这些区域可以与称为 MS2 的“发夹”RNA 结构结合，他们将其插入到传感器中 UAG 密码子侧翼的序列。这种被他们命名为 MCP-ADAR 的嵌合蛋白比天然存在的 ADAR 小得多，并且与脱靶分子结合的可能性降低。此外，他们还修改了 RNA 传感器中的 ADAR 基因，以便将其翻译成修改后的 MCP-ADAR 版本。当传感器被细胞中自然发生的 ADAR 激活时，产生的 MCP-ADAR 可以通过 MS2 发夹与其他传感器结合，从而推动更多 MCP-ADAR 的产生并放大传感器的活动。为了测试其优化的 DART VADAR 系统及其工程酶的性能，该团队决定看看它是否能检测到人类 p53 肿瘤中的单碱基突变。他们设计了一个 DART VADAR 传感器来检测 p53 突变体。研究证明，他们的传感器可以准确识别表达 p53 基因突变版本的细胞。接下来，他们测试了 DART VADAR 是否可以根据细胞中特定分子的存在来区分处于不同发育阶段的细胞。他们使用了小鼠的成肌细胞，同样证明传感器可以检测细胞状态和不同细胞的分子差异。该团队指出，为了将 DART VADAR 应用于各种临床应用，在传感器开发过程中需要考虑目标部位的其他方面，例如触发免疫反应的可能性。团队预计最近在蛋白质结构预测方面的进展可用于进一步优化最佳目标位点的选择，以指导安全有效的 DART VADAR 传感器的设计。团队现已申请资金，以使用 DART VADAR 探索干细胞逐步分化为其他细胞类型，未来或可用于用健康细胞替换患者体内的病变细胞。参考链接：1.迎扫码加群，加好友请备注（不加备注不予通过）↓↓↓