王初課題組在蛋白質(zhì)羰基化修飾的標記和組學(xué)鑒定中取得新的進展
當(dāng)細胞內(nèi)發(fā)生脂質(zhì)過氧化時，細胞膜、線粒體膜、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)膜等結(jié)構(gòu)中的多不飽和脂肪酸（PUFA）會發(fā)生降解生成脂源性親電小分子（lipid-derived electrophiles，簡稱LDEs ）。這些小分子大多具有α, β-不飽和醛或酮的結(jié)構(gòu)，可以與蛋白的親核性殘基Cys, His和 Lys發(fā)生Michael加成反應(yīng)形成羰基化修飾，從而影響蛋白的結(jié)構(gòu)和活性。到目前為止，羰基化修飾已被報道與神經(jīng)退行性疾病、糖尿病、心血管疾病等多種病理條件密切相關(guān)，因此羰基化修飾蛋白和位點的鑒定對于理解相關(guān)疾病的發(fā)生具有重大意義。
王初課題組的一個重要研究方向是發(fā)展化學(xué)蛋白質(zhì)組方法對生理和病理狀態(tài)下細胞內(nèi)蛋白質(zhì)的羰基化修飾進行選擇性標記和質(zhì)譜分析 (Curr Opin Chem Biol 2016,30, 37-45)。在2017年，課題組發(fā)展了生物正交的羥胺探針，以經(jīng)典的LDE分子4-羥基壬烯醛（HNE）為模型，結(jié)合還原性二甲基化標記技術(shù)，實現(xiàn)了對外源的羰基化修飾蛋白和位點進行了直接的大規(guī)模捕獲和鑒定 (Redox Biol 2017,12, 712-718)。然而鑒定病理條件下內(nèi)源性羰基化的修飾蛋白及位點仍是該領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)。為了解決這一難題，王初課題組首次將廣泛應(yīng)用于oxime ligation中的催化劑苯胺結(jié)構(gòu)引入到活性分子探針中，首先以HNE為模型分子，建立和優(yōu)化了蛋白羰基化修飾的定量化學(xué)蛋白質(zhì)組方法，實現(xiàn)了對上千個羰基化修飾位點的修飾活性的定量分析。苯胺探針與此前大家常用的酰肼、羥胺類探針相比，肽段的加成物的化學(xué)性質(zhì)十分穩(wěn)定，可以避免質(zhì)譜制樣和上機過程中發(fā)生碎裂，因此具有更高的靈敏性，非常適合研究信號微弱的內(nèi)源性羰基化修飾。
王初課題組選擇了將苯胺探針應(yīng)用于檢測細胞“鐵死亡”(ferroptosis)過程中蛋白羰基化修飾。鐵死亡是在2012年最新被發(fā)現(xiàn)和定義的一種細胞死亡方式，它在細胞形態(tài)學(xué)、生化特征以及基因水平上都與細胞凋亡、壞死、自噬等傳統(tǒng)的細胞死亡方式具有顯著的差別。鐵死亡有兩個顯著特征：死亡過程依賴鐵元素和細胞內(nèi)的活性氧物種（ROS）水平升高。目前常用的兩種鐵死亡誘導(dǎo)劑是RSL3和erastin，它們可以通過直接或間接的方式抑制 谷胱甘肽過氧化物酶（GPX4）的活性，從而抑制細胞清除脂質(zhì)過氧化物的能力，導(dǎo)致ROS不斷累積，引發(fā)細胞死亡。
王初課題組利用苯胺探針，并結(jié)合還原性二甲基化標記策略，鑒定出超過400個在鐵死亡中發(fā)生羰基化修飾的蛋白靶標。功能性分析顯示這些蛋白主要定位在內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、高爾基體、線粒體等富含多不飽和脂肪酸的細胞器中，并且富集到肺癌、腎損傷和HIV等疾病中。作者們進一步利用可切割的富集標簽，成功地在發(fā)生鐵死亡的細胞中鑒定到20余個被不同親電脂質(zhì)分子進行內(nèi)源羰基化修飾的位點，并對其中的一個線粒體通道蛋白上的修飾位點進行了生化實驗功能驗證。本工作這是首次對細胞鐵死亡過程中的羰基化修飾靶標蛋白的組學(xué)的研究，同時也是第一例被報道的在活細胞內(nèi)鑒定到內(nèi)源羰基化修飾位點的化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)研究，這些數(shù)據(jù)成果為后續(xù)深入的研究細胞鐵死亡和氧化應(yīng)激誘導(dǎo)的退行性疾病機理奠定了堅實基礎(chǔ)。
本工作近日以長文的形式在Journal of American Chemical Society雜志在線發(fā)表，題目為“Quantitative profiling of protein carbonylations in ferroptosis by an aniline-derived probe”，并被選為當(dāng)周的ACS Editor’s choice作為重點推薦文章。王初特聘研究員為本文通訊作者，第一作者為王初課題組化學(xué)學(xué)院四年級博士研究生、校長獎學(xué)金獲得者陳影同學(xué)，王初課題組博士后劉源，本科生藍童等多位同學(xué)為本課題的完成提供了幫助，德國慕尼黑Helmholtz研究所的Marcus Conrad教授等也參與了本課題的合作。
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