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    【科研热点】肿瘤中的miRNA(二)

    发布时间: 2021-09-01  点击次数: 467次

    miRNAs 是一类由发卡结构的转录物而形成的短的单链非编码 RNA,长度一般在 19-25 个 nt。 miRNA 发挥作用的方式是通过和编码蛋白的 mRNA 的 3‘UTR 区域进行互补结合,从而抑制 mRNA 的翻译或者直接导致 mRNA 的降解,起到一个负向调控基因表达的效果。

    通过计算机模拟计算,研究人员发现单个 miRNA 平均可以抑制超过 100 个 mRNA 的表达(或者降解)。目前在人类中发现的 miRNA 超过 2000 个,从理论上而言,miRNAs 总共可以抑制超过 20 万个 mRNA,由于 miRNA 的下游靶基因在一 定程度上具有重叠,因此目前的理论认为:超过 60%的人类蛋白编码基因的 3’UTR 都含有 miRNA 结合位点。

    由此,我们完全有理由将 miRNAs 看成是人体内较为复杂及庞大的一大类基因调控分子。基于 miRNAs 对于基因表达的强大调控作用,这类分子在病理情况下也同样发挥了重要的作用并不会让研究者感到意外(前几年对于 miRNAs 研究的追捧也印证了这类分子对于研究人员的吸引力)。现在就miRNA在肿瘤中的作用进行一次较为全面的梳理和介绍。


    miRNA 的生物合成及功能 

    整个 miRNA 在体内的生物合成过程始于细胞核,终于胞质,可以将整个 miRNA 的生物合成过程分为三个主要的事件:收获(cropping),核转运(nuclear export)及修剪(dicing)【参考文献 1-4】。

    首先,含有 miRNA 序列的基因通过 RNA 聚合酶 II(Pol II)进行转录,形成带有 5'帽子(5'cap) 及 3'PolyA 结构的原始 miRNA 分子(primary miRNAs,pri-miRNAs)。这类 pri-miRNAs 长度往往有几个 kb 长,通常呈现出茎环结构(stem-loop),而成熟的 miRNA 序列则包含在这些茎环结构中。

    在原始 miRNAs(pri-miRNAs)向成熟的 miRNA 形成过程中,首先发挥作用的是 Drosha/DGCR8  异源二聚体(heterodimer)。它的作用切割原始 miRNAs 的茎环并形成长度约 60-100nt 的呈发卡结构(hairpin-structure)的前体 miRNA(precursor-miRNA,pre-miRNAs)。从原始 miRNAs 中切割出发卡结构的前体 miRNAs 的过程,被称为收获(cropping)。

    呈发卡结构的前体-miRNA 可以被 Exportin-5(XPO5)及其协同蛋白 Ran-GTP 所识别,并将前体-miRNA 从细胞核中转运到胞浆内。 

    前体-miRNA 在胞浆内被 RNase III 酶 Dicer 所切割,并释放长度约 22 nt 的双链 miRNA。人体内 Dicer 酶可以和两个相关的蛋白相互作用,一个是 TRBP(transactivation response RNAbindingprotein);另一个是 PACT(proteinactivator of the interaction, 也有被称为 PRKRA)。 之所以要提到 TRBP 和 PACT 这两个分子,不是因为它们对于 Dicer 酶的活性有影响,而是因为这两个分子会影响 miRNA 的功能。但是 TRBP 和 PACT 介导的详细分子机制还不清楚。

    当双链 miRNA 形成后,它们和 Argonaute(Ago)相互作用,从而形成 RISC 复合物(RNAinduced silencing complex,RNA 诱导的沉默复合物)。两条 RNA 链中的一条链保持和 Ago 蛋白的结合,这条链就是成熟的 miRNA(有时也被称为导向链,guide strand );另一条链(有时也被称为 passenger strand 或者用 miRNA*表示)被降解。miRNA 通过与靶标 mRNA 的结合,将 Ago 蛋白靶向至靶标 mRNA。

    由于 miRNA 是通过调控靶标 mRNA 后发挥作用的,因此如何发现及鉴定 miRNA 下游的靶标 mRNA 是该研究领域内较为重要的课题和方向。

    在预测 miRNA 下游靶标的领域内,最新的计算机算法会考虑如下的因素: 

    1)物种间的进化保守性; 

    2)种子序列; 

    3)靶标中的 miRNA 结合位点的数量; 

    4)结合区域周围的序列影响。 


    现在常见的 miRNA 靶标分析算法根据是否考虑物种间的保守性,可以分为两大类: 

    1)基于物种间保守性的算法和; 

    2)不考虑物种间保守性的算法。


    目前常用的 miRNA 下游靶基因预测的软件/算法都是基于物种间保守性的,常见的算法/网站,包括 miRanda,PicTar,TargetScan 和 DIANA-microT。PITA 和 rna22 算法不仅考虑了物种间的保守性,还考虑了其他的参数,例如 miRNA 与靶基因结合的自由能(free energy)及结合区域的二级结构。


    尽管 miRNA 的靶基因在持续地发现,但是考虑到至少 60%的基因都可能受到 miRNAs 的调控,目前所发现的受到 miRNA 调控的靶基因依然只是极少部分。因此,如何有效、快速地发现 miRNAs 下游的靶基因,不仅是一个科学问题,更可以加深我们对于 miRNA 调控机制的研究并指导我们开发具有治疗意义的 miRNA 靶标。


    【参考文献】: 

    1、Kim VN, HanJ, Siomi MC. 2009. Biogenesis of small RNAs in animals.  Nat. Rev. Mol. CellBiol. 10:126–39 

    2、Kim VN. 2004. MicroRNA precursors in motion: Exportin-5 mediates  theirnuclear export. Trends Cell Biol. 14:156–59 

    3、Kim VN. 2005. MicroRNA biogenesis: coordinated cropping and dicing.  Nat.Rev. Mol. Cell Biol. 6:376–85 

    4、Lee Y, Jeon K, Lee JT, Kim S, Kim VN. 2002. MicroRNA maturation:  stepwiseprocessing and subcellular localization. EMBO J. 1:4663–70

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