Science：重大突破！揭示piRNA建立安全系统保护基因组机制
数以千计的具有不同核苷酸序列的短RNA分子起着安全卫士的作用，能够识别和沉默侵入基因组的企图，比如病毒或被称为转座子的寄生元件插入到宿主基因组中的DNA。
这些不同的小RNA分子，被称为与Piwi蛋白相互作用的RNA（Piwi-interacting RNA, piRNA），是由各种动物（如从昆虫、线虫到小鼠和人类等哺乳动物）产生的。在一项新的研究中，来自芝加哥大学的研究人员描述了piRNA如何发现外源基因序列并让它们沉默。他们还展示了内源性的或着说“自我”的基因如何避免接受这种额外的检测。相关研究结果发表在2018年2月2日的Science期刊上，论文标题为“The piRNA targeting rules and the resistance to piRNA silencing in endogenous genes”。
图片来自Jordan Brown, UChicago
论文通信作者、芝加哥大学分子遗传学与细胞生物学助理教授Heng-Chi Lee博士说，“几乎所有的动物都含有这些小RNA，并且利用它们作为寻找靶序列和让它们沉默的向导。但是在此之前，它们的功能还是很神秘的，而且也不知道为何存在这么多不同的核苷酸序列。”
大海捞针 信使RNA（mRNA）执行DNA中编码的指令，从而产生在身体中执行必需功能的蛋白。在这项新的研究中，Lee和他的同事们研究了秀丽隐杆线虫的生殖系统细胞产生的piRNA。
作为一类小RNA，piRNA与细胞中所谓的Argonaute蛋白结合，用于寻找靶RNA并将它关闭。RNA是碱基A、C、G和U组成的。一些小RNA需要与靶序列精确地匹配才能识别它们。其他的小RNA能够对部分匹配的基因进行标记。
科学家们并不确定piRNA如何精确地找到它们的靶标，这部分上是因为存在很多piRNA。比如，Lee研究的秀丽隐杆线虫含有15000多个具有不同核苷酸序列的piRNA。他想知道为什么会有这么多？它们的作用是什么？
Lee说，“人们真地不清楚细胞为何必须产生如此多的piRNA。它们是如此地多样化以至于很难知道是哪一个piRNA识别哪一个靶RNA。这种关系太复杂了。”
当蛋白Piwi识别到它们的靶RNA时，它们招募一系列更小的与靶位点上的序列相对应的次级RNA，这是一种对靶位点进行标记来吸引注意力的方法。知道了这一点，Lee和他的团队利用在秀丽隐杆线虫中不存在的序列构建出合成piRNA，并追踪它在何处产生它的标记物。随后，通过研究这种合成piRNA标记的不同序列，他们就能够找出它发现匹配靶标的机制。
结果证明piRNA与靶序列的一部分非常密切地匹配，但是它们能够容忍这种靶序列的其余部分存在几个不匹配的地方。在这种线虫中似乎还有很多不配对的Piwi，因此这给它们提供了一个具有很多许多可能的序列组合的工具箱来识别外源的RNA并将其关闭。
避免误报
但是，它们如何避免误报，或错误地识别内源性的“自我”基因呢？为了找到答案，Lee和他的同事设计出更多的能识别几个已知的属于线虫基因组的基因的piRNA。但是这组piRNA并没有沉默或影响这些内源性基因的功能，这意味着这些内源性基因在某种程度上具有抵抗力。
这些研究人员还发现许多内源性基因有额外的将它们标记为“自我的”而非外源的A和T核苷酸重复片段。这一许可信号可作为识别基因的证书和显示它的所属piRNA系统的护照。
Lee说，“我们证实内源性基因能够利用一种许可系统抵抗piRNA系统，这真的很酷。它们所要做的就是利用‘自我’信号标记它们自己。”
这项研究揭示了一种能够影响动物生育的基本机制。之前的研究已表明如果Piwi基因发生突变，那么piRNA系统就会发生功能故障。然后，如果病毒或转座子将外源DNA元件注入生殖细胞系，或者说产生卵子和精子的生殖细胞，那么piRNA就不能够检测并沉默它们。这些未被检测到的变化能够导致不孕症和生殖系统中的其他问题。
多年来一个困扰着生物学家的实际障碍
这项研究还解决了一种几十年来困扰着线虫科学家的技术问题。当人们想要研究一个特定的基因时，他们通常会做一些微小的修改，因此一种产生荧光的特殊蛋白标签就能够附着到他们感兴趣的基因产生的蛋白上。这在大多数细胞类型中工作良好，但是在生殖细胞系中，piRNA系统发现这些基因改变，并关闭这种荧光标签的产生。
Lee和他的团队展示了科学家们如何能够防止这种情况发生。通过编辑piRNA所识别的位点就足够了，就再也找不到它们了，但是基因仍然以相同的方式起作用。科学家们还可以将这些相同的自我许可信号插入到非编码DNA区域，从而使得这些变化看起来属于内源性基因。这些技术也将允许科学家们利用CRISPR-Cas9基因编辑系统追踪生殖系变化。
Lee说，“当我第一次在大会上提出这个问题时，在我的发言结束之后，我被大约30名向我请教的科学家围住，因此他们能够利用我们的算法研究他们自己喜欢的生殖细胞中的靶标。它解决了过去20年来一直困扰着线虫生物学家的一个非常实际的障碍。”
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