新しいRNA関連の方法が遺伝子調節を明らかにしたよ。
研究者たちがRNA代謝と関連要因を調べる革新的なアプローチを開発した。
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目次
RNA(リボ核酸)は、私たちの細胞でめっちゃ重要な役割を果たしてるんだ。遺伝情報を運んだり、タンパク質を作ったり、遺伝子の発現を調整したりするんだ。RNAは細胞の中でスプライシング、編集、局在化、翻訳、分解といったいろんなステップを経るよ。これらのステップは、RNA結合タンパク質(RBP)、アダプタタンパク質、調節因子からなる複合体によって行われるんだ。
人間の遺伝子のうち、2,000以上がこれらの複合体に関わるタンパク質を作るんだよ。個々のRNA関連タンパク質は、数え切れないほどのRNA分子の代謝に影響を与えることができるんだ。このタンパク質に変異があると、がんや神経変性疾患など、いろんな人間の病気と関連してるから、RBPや関連因子がRNA代謝にどう影響するかを調べるのは、遺伝子調節や人間の病気のメカニズムを理解するためにめっちゃ大事なんだ。
RNA代謝理解の限界
RNA代謝やRBPの機能についてたくさん研究されてるけど、特定のRNAプロセスを調整する細胞の要因を完全には理解していないんだ。これは、RBPがスカウティングの強さや場所に応じて、ターゲットRNAの代謝に影響を与えたり、与えなかったりするからなんだ。多くのRBPは、さまざまなリボヌクレオプロテイン複合体と相互作用したり、異なるRNA代謝活動に参加したりすることができるんだ。また、RNAに直接結合しないタンパク質因子も、RNAとRBPの相互作用や、細胞内のRBPのレベルと活動に影響を与えることができるんだ。
今のところ、RBP-RNAインタラクションに関するバイオケミカルな研究は、細胞内のRNA代謝イベントのすべての機能的調整因子の完全な視点を提供していないんだ。
RNA調節因子の探求
遺伝子スクリーニングは、RNA代謝を調整する細胞の要因を特定するのに役立つけど、これらの方法には限界があるんだ。たとえば、細胞の成長のような間接的な影響を調べるCRISPRスクリーニングは、エラーや補償遺伝メカニズムの影響で設計や解釈が難しいんだ。CRISPRの後にRNAシーケンシングを使用すればRNAの特性についての洞察が得られるけど、これらのシーケンシングアプローチは柔軟さに限界があったり、より豊富なRNAに偏ったり、高価で労力を要することもあるんだ。
今のところ、大規模に人間のタンパク質のRNAに特化した機能を、さまざまなRNA代謝プロセスを直接モニターしながら解析するのは feasible(実現可能)じゃなかったんだ。
RNA関連CRISPRスクリーニングの導入
これらの課題に対処するために、研究者たちは新しいアプローチを開発したんだ。CRISPRベースの方法とバーコード化されたRNAを組み合わせて、この方法はRNA代謝のさまざまなイベントの制御を研究するためのより一般的な方法を提供することを目指してるんだ。
以前の研究では、人間の細胞や酵母で同様のバーコーディング技術が成功裏に使用されて、遺伝子修飾と転写の結果が結びつけられたんだ。でも、従来の方法は遺伝物質のランダムな統合によりデータの正確性に問題があったんだ。これらの課題を回避するために、研究者たちは、ヒト細胞の特定のゲノム位置にコンポーネントを正確に統合できる方法を確立したんだ。
革新的なRNA関連手法の設計と検証
研究では、遺伝子統合のための特定のサイトを持つ細胞株を作ることに取り組んだんだ。チームは、誘導可能なCRISPRシステムとさらなる遺伝子操作のための追加のサイトを挿入できる技術を使って、この細胞株を作ったんだ。これにより、統合された遺伝子の安定した均一な発現が確保されたんだ。
システムを確立した後、彼らは蛍光レポータを使ってその効果をテストしたんだ。修正後に一貫して発現することを確認したし、必要に応じてシステムをオンオフできることを確かめたんだ。
ヒト遺伝子に対する新しい技術のテスト
RNA代謝の調節因子を見つけるために、研究者たちはRNAやRBPに関連するターゲット遺伝子に焦点を当てて、遺伝子ノックアウトの効率を最大化するためにさまざまなガイドRNAを選んだんだ。これらのガイドRNAをランダム化されたバーコードと一緒に遺伝子ライブラリに整理したんだ。最終的なライブラリは、2,000以上の遺伝子を対象にし、各遺伝子に複数のガイドRNAを設けて十分なカバレッジを確保したんだ。
エンジニアリングした細胞株にこのライブラリを導入した後、研究者たちはゲノムDNAとmRNAで各ガイドRNAに関連するバーコードをカウントしたんだ。このカウントによって、遺伝子の変化がRNAレベルにどう影響するかを追跡できたんだ。
遺伝子ノックアウトの影響を観察
遺伝子ノックアウトの影響をモニターしていると、初期の日はバーコードのカウントが安定していたんだけど、後の方では著しい変化が見られたんだ。これはRNAレベルや細胞の健康に明確な影響を示してるんだ。特に、生存に不可欠な遺伝子は、ゲノムとmRNAレベルの両方で著しい枯渇を示して、ノックアウト効率と細胞の健康の強い相関を示唆してたんだ。
データは、RNAリンクの戦略が関連するバーコードを分析することによって遺伝子修飾の影響を正確に捉えたことを示したんだ。
mRNA翻訳調節の探求
研究は、mRNA翻訳を調べるために新しい手法を最初に適用したんだ。これは既存のスクリーニング技術では簡単に研究できないプロセスだったんだ。従来の方法は、mRNAをリボソームとの相互作用に基づいて分離することを含むんだ。これらの古典的な技術と新しいRNA関連CRISPR手法を組み合わせることで、研究者たちはmRNA翻訳に影響を与える要因を特定することを目指したんだ。
彼らはよく研究されたmRNAを使ってアプローチを検証し、測定が正確であることを確認したんだ。それから、mRNAリボソーム占有に影響を与えるさまざまな要因を分析するためにシステムを適応させたんだ。
遺伝子攪乱の影響の特性化
結果を分析する中で、研究者たちはリボソームの占有が減少する遺伝子ノックアウトがたくさんあったことを記録したんだ。全体のデータは、多くの遺伝子ノックアウト、特にリボソームタンパク質や翻訳開始因子に影響を与えるものが、mRNAの翻訳がどれだけうまく行われているかを一貫して減少させたことを示してた。この傾向は、これらの因子がmRNA翻訳の効率を調整する上での重要性を強調したんだ。
mRNA翻訳における重要な遺伝子の特定
発見の中で、リボソーム機能や翻訳開始に関連する遺伝子が重要なプレイヤーとして浮かび上がってきたんだ。これらの遺伝子の活動は、mRNAがリボソームにどれだけうまく結合するかに直接関係してることが明らかになったんだ。特定の遺伝子が欠けると、全体的な翻訳効率が低下することが分かり、これらの遺伝子が重要な細胞プロセスでの役割を強調したんだ。
特定の翻訳開始因子もmRNA翻訳の変化に寄与してることが分かったけど、変動が大きいことから、翻訳メカニズム内のさまざまなタンパク質の複雑な相互作用を示しているんだ。
代替スプライシングの探求
その後、研究者たちは代替スプライシングに焦点を広げたんだ。これはmRNAがどのように処理されるかを修正するプロセスだよ。スプライシングを調べるための従来のアプローチは複雑で、信頼性のない結果を生むことがあるんだ。RNA関連CRISPR手法の利点を活用して、チームは異なるスプライシングの結果に影響を与える要因を特定することを目指したんだ。
さまざまなスプライシングの形態を評価するための特定の実験を設計し、これによりさまざまな遺伝子ノックアウトの間での変化を効果的に追跡できるようにしたんだ。
明確なスプライシング結果の観察
データを分析していると、さまざまなスプライシング条件で共通していたりユニークだったりする遺伝子ヒットが見つかったんだ。コアスプライシングプロセスに関連する遺伝子や、翻訳やRNA代謝に関連する遺伝子がスプライシング表現型に大きな影響を与えたことが分かったんだ。
結果は、スプライシングと他の細胞メカニズムとの明確な関係を示して、どのようにさまざまなタンパク質が一緒にまたは独立してmRNA処理に影響を与えているかを明らかにしたんだ。
mRNA品質管理の理解
研究者たちは、RNA代謝とmRNA品質管理経路の関係、特にナンセンス媒介分解(NMD)として知られるプロセスに焦点を当てて調べたんだ。特定の攪乱が早期終止コドンを持つmRNAの安定性にどう影響するかを研究するために、戦略を調整したんだ。
この分析により、これらの不良mRNAの分解速度に影響を与える多くの遺伝子ヒットが明らかになり、RNAの品質を維持する上での重要な要因が浮かび上がったんだ。
化学的および遺伝的修飾の洞察
重要な遺伝子を特定することに加えて、研究者たちはRNA代謝に影響を与える調節経路をさらに解析するために化学的攪乱を用いたんだ。特定の化合物を使って細胞モデルを処理することで、これらの処理がさまざまな遺伝子ノックアウトの生理的影響とどのように相互作用するかを特定できたんだ。
同様に、遺伝的修飾スクリーニングを設計して異なる経路の理解を深め、いくつかの遺伝子がmRNA分解を調節するために確立されたシグナルネットワークを通じて機能していることを確認したんだ。
薬物治療に対する反応の探求
最後に、研究チームは、タンパク質合成を抑制することで知られる化学療法薬ホモハリントニンに対する細胞の反応を調べたんだ。RNAリンクのCRISPRスクリーニング手法を活用して、この薬に対する細胞の反応を深掘りし、翻訳ストレス中にmRNAレベルを維持するために重要な遺伝子を特定したんだ。
この調査を通じて、細胞が薬物治療の影響を克服するのに役立つ特定の因子を見つけて、がん治療を強化するための潜在的な治療ターゲットを明らかにしたんだ。
結論
要するに、このRNAリンクのCRISPRスクリーニング手法の導入は、RNA代謝、翻訳、スプライシング、品質管理の理解において大きな前進を示してるんだ。この革新的な技術を使った発見は、RNAプロセスを支配する細胞内の複雑なネットワークや相互作用を示しているんだ。
研究者たちは、何千もの遺伝子攪乱を分析することで、RNA代謝と細胞機能との複雑な関係を把握できるんだ。この方法論が進化し続ければ、RNA生物学や人間の健康への影響について、さらに深い洞察が得られるかもしれないんだ。
この新しいアプローチは、RNAを調節する特定のタンパク質の重要な役割を強調するだけでなく、さまざまな生物学的および病気の文脈でRNAプロセスをターゲットにした将来の研究の基盤を築いたんだ。この方法のがんや代謝障害を含む多様な人間の病気を研究する際の潜在的な応用は広範で、将来の探求にわくわくするような道を提供してるんだ。
タイトル: Decoding RNA Metabolism by RNA-linked CRISPR Screening in Human Cells
概要: RNAs undergo a complex choreography of metabolic processes in human cells that are regulated by thousands of RNA-associated proteins. While the effects of individual RNA-associated proteins on RNA metabolism have been extensively characterized, the full complement of regulators for most RNA metabolic events remain unknown. Here we present a massively parallel RNA-linked CRISPR (ReLiC) screening approach to measure the responses of diverse RNA metabolic events to knockout of 2,092 human genes encoding all known RNA-associated proteins. ReLiC screens highlight modular interactions between gene networks regulating splicing, translation, and decay of mRNAs. When combined with biochemical fractionation of polysomes, ReLiC reveals striking pathway-specific coupling between growth fitness and mRNA translation. Perturbing different components of the translation and proteostasis machineries have distinct effects on ribosome occupancy, while perturbing mRNA transcription leaves ribosome occupancy largely intact. Isoform-selective ReLiC screens capture differential regulation of intron retention and exon skipping by SF3b complex subunits. Chemogenomic screens using ReLiC decipher translational regulators upstream of mRNA decay and uncover a role for the ribosome collision sensor GCN1 during treatment with the anti-leukemic drug homoharringtonine. Our work demonstrates ReLiC as a versatile platform for discovering and dissecting regulatory principles of human RNA metabolism.
著者: Arvind Rasi Subramaniam, P. J. Nugent, H. Park, C. L. Wladyka, K. Y. Chen, C. Bynum, G. Quarterman, A. C. Hsieh
最終更新: 2024-07-26 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.25.605204
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.25.605204.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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