新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）是造成全世界新冠肺炎大流行的罪魁禍?zhǔn)住＝刂鼓壳?，全世界范圍?nèi)已經(jīng)有超過1億人感染新冠病毒，超過兩百萬人死亡。新冠病毒是一種單股正鏈RNA病毒，病毒RNA基因組本身既編碼了遺傳信息，也是病毒基因組復(fù)制的調(diào)控中心。理解新冠RNA基因組的結(jié)構(gòu)以及與之相互作用的宿主蛋白，可以幫助我們更好地開發(fā)治療新冠的藥物。
近日，清華大學(xué)結(jié)構(gòu)生物學(xué)高精尖創(chuàng)新中心張強(qiáng)鋒課題組與協(xié)和醫(yī)學(xué)院王健偉課題組以及清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院丁強(qiáng)課題組合作，在Cell?雜志在線發(fā)表了題為“In vivo structural characterization of the SARS-CoV-2 RNA genome identifies host proteins vulnerable to repurposed drugs”的論文。利用icSHAPE技術(shù)，解析了感染細(xì)胞內(nèi)新型冠狀病毒RNA基因組的二級結(jié)構(gòu)，以及其他6種冠狀病毒屬RNA非編碼區(qū)的二級結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)并驗證了新冠病毒多個重要的RNA結(jié)構(gòu)元件。同時，利用課題組最新開發(fā)的人工智能算法PrismNet (Cell Research，2021)，預(yù)測并驗證了多個與病毒RNA相互作用的宿主蛋白，并找到了潛在抗新冠的重定位藥物（repurposed drugs）（圖一）。
圖1 新冠病毒RNA結(jié)構(gòu)解析，保守RNA結(jié)構(gòu)鑒定，互作宿主蛋白發(fā)現(xiàn)以及抗病毒藥物篩選
無論是新冠肺炎(COVID-19)、非典(SARS)、還是中東呼吸綜合征(MERS)，其病原體都是單鏈RNA病毒。病毒RNA會折疊成復(fù)雜的RNA結(jié)構(gòu)，在病毒的生命過程調(diào)控中起重要作用。很多研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)多種病毒的非編碼區(qū)RNA結(jié)構(gòu)可以調(diào)控病毒的翻譯、復(fù)制以及穩(wěn)定性。張強(qiáng)鋒課題組一直致力于從RNA結(jié)構(gòu)的角度研究病毒的生活周期并開發(fā)新的抗病毒策略。2018年，該課題組利用icSHAPE技術(shù)與PARIS技術(shù)解析了寨卡病毒亞洲株系（流行株，致病性較高）與非洲株系（非流行株，致病性較低）的RNA結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)并驗證了一個在亞洲株系中特異存在的5’非編碼區(qū)域與E蛋白編碼區(qū)域的長距離相互作用。破壞該相互作用會抑制病毒的擴(kuò)增，為解釋不同株系間的致病性差異以及病毒的適應(yīng)性進(jìn)化提供了新的認(rèn)識(Li et al., 2018)。
新冠肺炎疫情爆發(fā)之后，張強(qiáng)鋒課題組與協(xié)和醫(yī)學(xué)院王建偉課題組以及清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院丁強(qiáng)課題組迅速行動，在之前研究基礎(chǔ)上，不僅解析了新冠及其相關(guān)病毒的RNA結(jié)構(gòu)，還利用新開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型PrismNet，嘗試從新的角度尋找有效的抗病毒藥物（圖2）。作者首先利用icSHAPE技術(shù)解析了侵染細(xì)胞內(nèi)以及體外重新折疊的新冠病毒RNA全基因組二級結(jié)構(gòu)。利用共進(jìn)化信息以及能量最低原則，同時整合實驗獲得的icSHAPE數(shù)值，作者構(gòu)建了全長3萬堿基的新冠病毒RNA結(jié)構(gòu)模型。與此同時，作者合成了已知的6種其他冠狀病毒的非編碼區(qū)及其附近區(qū)域的序列。通過體外轉(zhuǎn)錄，作者解析了其他冠狀病毒的體外RNA結(jié)構(gòu)。
圖2 新冠病毒RNA結(jié)構(gòu)研究方案示意圖
通過結(jié)構(gòu)模型，作者找到了37個保守的RNA結(jié)構(gòu)元件，并通過反義多聚核酸（ASO）干擾RNA結(jié)構(gòu)，以及引入突變破壞RNA結(jié)構(gòu)，并且引入互補(bǔ)突變恢復(fù)RNA結(jié)構(gòu)等實驗手段驗證了相關(guān)RNA結(jié)構(gòu)元件對病毒復(fù)制的重要作用。通過比較不同種類冠狀病毒RNA結(jié)構(gòu)，作者發(fā)現(xiàn)，雖然不同冠狀病毒間具有較低的序列保守性，但是卻有較高的結(jié)構(gòu)保守性以及非常相似的結(jié)構(gòu)模式。通過對病毒不同蛋白對應(yīng)的RNA結(jié)構(gòu)與翻譯速率以及病毒亞基因組表達(dá)量的關(guān)聯(lián)分析，作者發(fā)現(xiàn)RNA結(jié)構(gòu)會影響病毒亞基因組的表達(dá)量以及蛋白的表達(dá)量。
在張強(qiáng)鋒課題組另外一個工作中(Cell Research，2021)，他們通過整合細(xì)胞內(nèi)RNA結(jié)構(gòu)信息，利用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了預(yù)測RNA結(jié)合蛋白-RNA相互作用的PrismNet模型(Sun et al., 2021)。在這項工作中，作者利用細(xì)胞內(nèi)新冠病毒RNA結(jié)構(gòu)，通過PrismNet模型預(yù)測了42個與新冠RNA相互作用的宿主蛋白。針對宿主蛋白，作者找到了多個可以抗新冠的重定位藥物。利用多種新冠病毒細(xì)胞培養(yǎng)模型，作者在不同細(xì)胞內(nèi)驗證了多種重定位藥物能有效抑制新冠病毒復(fù)制，為抗新冠藥物的開發(fā)提供了一個新的思路。
據(jù)悉，清華大學(xué)張強(qiáng)鋒研究員、協(xié)和醫(yī)學(xué)院王健偉教授以及清華大學(xué)丁強(qiáng)研究員為論文共同通訊作者；清華大學(xué)博士后孫磊、清華大學(xué)博士生李盼、鞠曉輝、協(xié)和醫(yī)學(xué)院博士后饒健以及清華大學(xué)博士生黃文澤為論文共同第一作者；協(xié)和醫(yī)學(xué)院任麗麗研究員和清華大學(xué)博士生徐魁為本研究做出了重要貢獻(xiàn)。
Li, P., Wei, Y., Mei, M., Tang, L., Sun, L., Huang, W., Zhou, J., Zou, C., Zhang, S., Qin, C.F., et al. (2018). Integrative Analysis of Zika Virus Genome RNA Structure Reveals Critical Determinants of Viral Infectivity. Cell Host Microbe 24, 875-886 e875.
Sun, L., Xu, K., Huang, W., Yang, Y.T., Li, P., Tang, L., Xiong, T., and Zhang, Q.C. (2021). Predicting dynamic cellular protein-RNA interactions using deep learning and in vivo RNA structure. Cell Research,
https://doi.org/10.1038/s41422-41021-00476-y.
來源：結(jié)構(gòu)生物學(xué)高精尖創(chuàng)新中心
