科研進展

深圳先進院研究定量合成生物學探索細胞命運決定新機制

發布時間:2023-03-24 來源:深圳先進技術研究院

  細胞分化使得基因型相同的細胞產生在形態、結構和生理功能上差異的細胞。對于細胞分化過程的發生,經典表述認為細胞的基因功能以及它們形成的復雜調控網絡在時空上控制了基因的表達量,從而編程了細胞命運決定(fate determination)的過程。盡管,我們可以解析絕大部分基因的功能,測量基因表達的時空動力學,并繪制出基因調控網絡的草圖;但是,在細胞命運決定過程中,我們仍然無法理解基因差異表達的源頭是什么,也無法精確預測命運決定過程的走向。

  北京時間3月24日,中國科學院深圳先進技術研究院合成生物學研究所傅雄飛團隊Nature Chemical Biology上發表題為Unbalanced response to growth variations reshapes the cell fate decision landscape”的研究成果。該研究運用造物致知的研究范式,通過定量實驗和數理模型,深入探索細胞生長速率對經典人工合成基因線路——互抑制回路1——的雙穩態性的影響,發現了不同基因的表達量對生長速率呈現不平衡、不同步的響應,進而重塑細胞命運決定景觀(Landscape)。該研究提出:生長速率可以在全局上調控基因表達網絡中每個基因的表達水平從而改變細胞命運,并不一定依賴特定調控因子。該研究為命運決定調控機制研究提供了新視角,也為通過合成生物方法定量控制細胞命運用于醫學和工業用途提供了新思路。 

    

  

  文章上線截圖 

  文章鏈接

  科學家們通過生物化學和分子生物學手段,研究基因的功能和調控關系、以及信號的傳導機制,繪制出了細胞命運決定網絡的草圖;合成重構功能基因網絡,例如:雙穩態開關1、生物振蕩2、斑圖形成3,讓人類造物之路上邁出了跨越式的腳步。然而,拋開網絡中基因的細節,我們仍然無法理解在細胞命運決定網絡中,信息如何傳遞;也無法完美預測網絡運行的狀態,進而推斷細胞命運的走向。如果我們跳出網絡的細節,從全局的范圍來看整個網絡,是否存在特別的因素能夠重塑細胞命運決定景觀(Landscape),甚至涌現出新的功能呢?    

  細胞生長速率依賴的表型雙穩態性 

  為了研究細胞的生長速率對基因網絡是否可以存在影響,科研團隊利用了經典合成基因線路——撥動開關線路(the toggle switch1,來研究這種可能性。撥動開關線路由兩個相互阻遏的基因所構成,使得該線路在穩態(stable states)下只能存在一種基因處于高表達狀態。這樣的網絡拓撲結構也廣泛存在于自然界中,例如:λ噬菌體溶菌-溶原決定,線蟲左右味覺神經分化。另外,構成這一線路的元件已經被廣泛定量表征,與宿主自生基因調控網絡相正交,因此可以排除宿主自身狀態對基因線路的直接調控,同時也利于定量分析網絡的穩態行為。 

  科研團隊偶然發現,在SOB培養基中,細胞的初始狀態無論是紅色狀態還是綠色狀態,細胞在經歷一步生長的過程,平臺期的細胞都會處于紅色狀態(圖1)。故此推測,可能存在某種全局性的生理變化影響了細胞命運決定決策。 

  受到細菌生理學研究工作4–6的啟發,科研團隊在不同的細胞生理穩定狀態(physiology steady state)下,觀察了撥動開關線路的穩態特征以及雙穩態性。實驗結果表明,基因線路的雙穩態性與細胞的生長速率存在關聯關系(圖2)。當細胞生長速率大于0.5 h-1 時,撥動開關存在雙穩態性,當細胞生長速率低于這一臨界生長速率時,撥動開關的雙穩態性出現了分岔(bifurcation),也就說,細胞在慢速生長狀態下,只能維持紅色穩態,線路的雙穩態性消失了。進一步而言,似乎可以存在這樣的可能性:生長速率的變化可以引起命運決定網絡穩態特性,并左右細胞的命運走向。    

  基因表達對生長速率變化的響應的不平衡性 

  為了進一步揭示細胞生理狀態變化是如何主導細胞的命運決定過程,科研團隊定量表征了不同生長狀態下撥動開關中兩個阻遏蛋白的表達水平。首先,科研團隊發現,兩個基因的表達水平會隨著細胞生長速率放緩呈現出上升趨勢,同時,上升的速率大于細胞生長放緩帶來的稀釋速率降低的影響;據此,科研團隊推斷兩個基因的翻譯速率也隨細胞生長速率發生了變化。科研團隊利用熒光蛋白定量表征、轉錄組學數據,發現兩者的表達水平盡管在總體趨勢上都是呈現出與細胞生長速率負相關的關系,但表達速率的最大峰值以及相對變化值是不盡相同的(圖3 a)。利用數理模型,科研團隊評估了這種非平衡的生長速率依賴的基因表達模式對基因線路穩定性的影響(圖3 b,c),并證明了這種生長速率的依賴性給撥動開關的雙穩態性帶來了分岔的可能(圖3 d)。    

  臨界生長速率的決定機制 

  通過進一步分析數理模型,科研團隊發現撥動開關發生分岔的臨界生長速率也可以被阻遏蛋白的阻遏閾值(解離常數)所調控。通過改變LacI 結合位點序列,可以改變LacI 蛋白對TetR蛋白表達的阻遏閾值;由此,團隊得到了阻遏強度與原始序列(LO1)更強的兩個突變體,LO2和LO3,通過定量實驗,測定了三者的阻遏閾值,以及不同生理條件下的穩態狀態與數量(圖4)。科研團隊發現,相較于LO1, LO2表現出在實驗可測的生長速率范圍內均具有雙穩態性,而LO3則表現為,在生長速率大于臨界生長速率時,呈現出綠色狀態的單穩態,速率低于臨界生長速率時則呈現雙穩態性。這一結果與數理模型的預測一致。     

  分岔點的附近的動力學行為 

  在穩態條件下,生長速率可以重塑細胞的命運決定景觀。另一個重要的問題是:細胞的生命活動過程是一個非平衡的系統,那么細胞命運的決策是如何在變動的環境下發生的? 

  科研團隊通過擾動細胞生長速率來探究這一問題,通過動態改變培養基的成分,來實現細胞生長速率切換,并實時追蹤細胞的狀態。首先將細胞在快速生長條件下培養至生理穩定狀態,再切換到營養貧瘠的培養基(生長降檔),等細胞恢復到生理穩定狀態再切換回到營養豐富的培養基(生長升檔)。由此發現,初始狀態為綠色狀態的LO1菌株在生長降檔過程最初階段,紅綠兩種狀態都同時發生升高;隨著紅色狀態的升高,綠色狀態開始下降,并最后穩定在紅色狀態。而LO3菌株,由于在慢速生長條件下為雙穩態,全過程維持綠色狀態不變。科研團隊LacI和TetR的表達速率與瞬時生長速率之間進行了準穩態近似,構建了基因線路的確定性動力學模型,該模型能很好地捕捉細胞在升檔和降檔過程中的動力學特征。 

  有趣的是,LO2菌株在生長降檔過程中,細胞發生了分化,一部分細胞仍能維持綠色狀態,而一部分細胞分化為紅色,盡管,該菌株在任何生長速率范圍內都表現為雙穩態。這一現象無法被確定性的動力學模型所預測。科研團隊利用勢能景觀圖(potential landscape),定量地研究了不同生長速率下,基因表達的噪聲對細胞的命運決定的影響,而后發現,當細胞生長速率處于較慢或者較快時,勢能景觀中,兩個穩定態之間的能壘較低,這意味著細胞更容易因噪聲而發生狀態的切換;因而,LO2菌株在處于降檔過程中,一部分細胞在隨機性的推動下發生狀態切換。 

  因此,細胞的命運決定過程可以通過兩種方式決定:1.確定性機制,網絡的穩態性質變化,而引起細胞群體完全發生狀態切換;2.通過噪聲驅動,在臨界點附近發生狀態的跳轉,以控制部分群體發狀態的切換。 

 

   

圖 [1]無論初始狀態是紅色還是綠色,細胞在平臺期都會處于紅色狀態,綠色細胞在進入平臺期前會自發向紅色狀態切換。

 

 [2] 在不同培養條件下,細胞的穩態狀態與數量將發生變化,當細胞生長速率低于0.5h-1時,細胞只存在紅色一個穩定狀態。

 

 [3] 實驗與模型分析,生長速率依賴的基因表達可以重塑細胞的命運決定景觀圖。

 

   [4]改變阻遏蛋白的阻遏閾值可以平移基因線路對生長速率響應的分岔圖。    

 

   [5] 不同基因線路對生長波動具有不可逆或可逆的命運決定軌跡。 

    

 

  參考文獻 

  1. Gardner, T. S., Cantor, C. R. & Collins, J. J. Construction of a genetic toggle switch in Escherichia coli. Nature 403, 339–342 (2000). 

  2. Elowitz, M. B. & Leibler, S. A synthetic oscillatory network of transcriptional regulators. Nature 403, 335 (2000). 

  3. Liu, C. et al. Sequential Establishment of Stripe Patterns in an Expanding Cell Population. Science 334, 238–241 (2011). 

  4. Klumpp, S., Zhang, Z. & Hwa, T. Growth Rate-Dependent Global Effects on Gene Expression in Bacteria. Cell 139, 1366–1375 (2009). 

  5. Scott, M., Gunderson, C. W., Mateescu, E. M., Zhang, Z. & Hwa, T. Interdependence of Cell Growth and Gene Expression: Origins and Consequences. Science 330, 1099–1102 (2010). 

  6. Zheng, H. et al. General quantitative relations linking cell growth and the cell cycle in Escherichia coli. Nat Microbiol 5, 995–1001 (2020). 


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