Cell｜代谢重编程——疟原虫肝脏阶段快速生长的关键
疟疾是一种由寄生虫通过受感染的雌性按蚊叮咬传至人类并威胁生命的疾病。共有5种寄生虫会导致人类疟疾，其中恶性疟原虫和间日疟原虫危害最大。多年以来，疟疾的研究重点主要放在致病的红细胞内期，但是恶性疟原虫能够对青蒿素在内的所有针对红细胞内期阶段的药物迅速产生耐药性，因此亟需新药【1】。针对红细胞外期阶段（肝脏阶段）设计药物有巨大优势【2】，因为一旦成功就能遏止一切临床症状还可用来清除休眠阶段的间日疟原虫，而且已有研究证明在该阶段，疟原虫和人肝细胞存在代谢差异【3】，理论上可用于药物开发，但遗憾的是我们目前对该阶段的疟原虫代谢认知几乎是空白的。
2019年11月14日，瑞士伯尔尼大学Volker T. Heussler和英国Wellcome Sanger研究所Oliver Billker合作在Cell杂志上发表题为Genome-Scale Identification of Essential Metabolic Processes for Targeting the Plasmodium Liver Stage的文章，首次将大规模的遗传筛选与代谢建模相结合，对伯氏疟原虫（Plasmodium berghe）肝脏阶段的代谢情况进行了系统性研究，填补了这一空白。
首先，该团队利用带有Barcode的基因敲除载体（来源PlasmoGEM）构建、筛选了一个人体血液阶段可存活的疟原虫突变体库，并基于Barcode的测序分析了不同突变体在整个生命周期的表型变化。具体地，首先针对肝脏阶段已知功能的15个基因和19个对照/测试基因，通过转染获得了一个突变体寄生虫库用于感染小鼠，并采集每只感染的小鼠血样以获得突变体库的初始组成（B1）。然后让120-150只雌性蚊子叮咬小鼠，并在感染后15天，对>30只的蚊子的中肠进行解剖（MG），感染后22天采集>60只蚊子的唾液腺（SG）获取其中的子孢子。通过静脉注射的方法，利用收集的子孢子感染另一批小鼠并于5天后采集血样（B2）以评估肝脏中的寄生虫的发育。如果被敲除的基因在肝脏阶段发生重要功能，那么疟原虫的繁殖就可能会受到影响，其相对丰度就会降低。而该实验突变体的相对丰度数据表明，已知在肝脏阶段发挥关键作用的基因的突变体在SG和B2之间的相对丰度明显下降。基于该预实验，作者扩大了范围，将每个突变体库的大小限制为60个突变体。最终该团队构建了27个突变体库，共含1379种突变体，解剖了7000多只蚊子，对600多种Barcode进行了测序。
图1利用Barseq鉴定红细胞外期表型
在获得数据的1359个突变体中，有898个突变体的相对丰度在所有过渡期均发生明显减少。在B1-MG，MG-SG和SG-B2过渡期，分别有251、129和185个突变体数量降低。在SG-B2过渡期数量明显减少（>100倍）的突变体，其敲除的基因功能与代谢相关。另外一些相对丰度降低的突变体涉及的某些途径与肝脏阶段血红素和脂肪酸生物合成的重要性相当。而结果中未发现仅为肝脏阶段必需的，与DNA修复、复制和蛋白水解功能相关的基因。
由于新陈代谢是SG-B2过渡期的特征，所以作者决定利用上述遗传筛选的数据与肝阶段转录组数据，建立一个伯氏疟原虫的肝脏阶段代谢模型iPbe-liver（该团队之前基于代谢数据构建了恶性疟原虫模型iPfa【4】）。首先作者构建了iPbe模型，该模型考虑了多种因素，包括营养成分的利用、基因表达和基因敲除表型等，整合了428个基因和1319个反应。然后进一步基于肝脏阶段的数据，优化模型获得了iPbe-liver模型。
然后作者通过体外实验并结合建立的模型，发现疟原虫为了实现在肝脏阶段的快速生长对代谢进行了重大的重新编程。最终确定了相比红细胞周期，在肝脏发育阶段更为重要的七个代谢子系统：II型脂肪酸合成和伸长（FAE）、三羧酸、氨基糖、血红酸、脂酸、莽草酸。
总之，该研究通过大量的实验工作和模型构建填补了肝脏阶段疟原虫代谢途径的关键知识空白，使之后开发针对肝脏阶段的药物潜在靶点成为可能，而确定的在肝脏阶段十分重要的七个代谢子系统为针对代谢蛋白的抗疟治疗设计提供了一个合理的基础。
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.10.030
参考文献
1. Blasco, B., Leroy, D., and Fidock, D.A. (2017).Antimalarial drug resistance: linking Plasmodium falciparum parasite biology tothe clinic. Nat. Med. 23, 917–928.
2. Campo, B., Vandal, O., Wesche, D.L., and Burrows,J.N. (2015). Killing the hypnozoite–drug discovery approaches to preventrelapse in Plasmodium vivax. Pathog. Glob. Health 109, 107–122.
3. Shears, M.J., Botte ́ , C.Y., and McFadden, G.I. (2015). Fatty acidmetabolism in the Plasmodium apicoplast: Drugs, doubts and knockouts. Mol.Biochem. Parasitol. 199, 34–50.
4. Chiappino-Pepe, A., Tymoshenko, S., Ataman, M., Soldati-Favre, D., andHat -zimanikatis, V. (2017a). Bioenergetics-based modeling of Plasmodiumfalcip -arum metabolism reveals its essential genes, nutritional requirements,and thermodynamic bottlenecks. PLoS Comput. Biol. 13, e1005397.
