RBFOX2 печени регулирует гомеостаз холестерина посредством альтернативного сплайсинга Scarb1 у мышей - Группа Фошаньских горнодобывающих лабораторий, ООО

Природный метаболизм, том 4, страницы 1812–1829 (2022 г.) Процитировать эту статью

4447 Доступов

2 цитаты

23 Альтметрика

Подробности о метриках

Альтернативный сплайсинг РНК (АС) расширяет регуляторный потенциал эукариотических геномов. Механизмы, регулирующие печеночно-специфические профили АС и их вклад в функцию печени, изучены недостаточно. Здесь мы определяем ключевую роль фактора сплайсинга РНК-связывающего белка Fox 2 (RBFOX2) в поддержании гомеостаза холестерина в липогенной среде в печени. Используя ультрафиолетовое сшивание и иммунопреципитацию с улучшенным разрешением отдельных нуклеотидов, мы идентифицируем физиологически значимые мишени RBFOX2 в печени мышей, включая рецептор-поглотитель класса B типа I (Scarb1). Функция RBFOX2 снижается в печени при ожирении, вызванном диетой, что приводит к переключению изоформы Scarb1 и изменению липидного гомеостаза гепатоцитов. Наши результаты показывают, что определенные программы АС активно поддерживают физиологию печени и лежат в основе липотоксических эффектов диет, вызывающих ожирение, когда их нарушение регулируется. Олигонуклеотиды с переключением сплайсинга, нацеленные на эту сеть, облегчают вызванное ожирением воспаление в печени и способствуют антиатерогенному профилю липопротеинов в крови, что подчеркивает потенциал специфичных для изоформ РНК-терапевтических средств для лечения заболеваний, связанных с метаболизмом.

У млекопитающих большинство многоэкзонных генов подвергаются АС, генерируя множественные изоформы1,2 и способствуя усложнению транскриптов3. Считается, что АС имеет решающее значение для создания и поддержания сетей взаимодействия тканеспецифичных белков4,5,6 и тканевой идентичности6. Регулируют ли конкретные программы АС физиологическую адаптацию, менее ясно, и их роль в метаболических заболеваниях неясна из-за плохой функциональной характеристики конкретных изоформ и технических проблем, связанных с идентификацией специфических вышестоящих регуляторных факторов сплайсинга in vivo. Таким образом, имеется ограниченная информация о сетях сплайсинга, участвующих в метаболическом перепрограммировании, как на уровне факторов сплайсинга, так и на уровне изоформ, которые они регулируют. Помимо расширения наших знаний о метаболической регуляции в здоровом состоянии и при заболеваниях, характеристика факторов сплайсинга и изоформ, участвующих в метаболической регуляции, может привести к разработке терапевтических средств на основе РНК для модуляции конкретных изоформ. Терапия на основе РНК для инактивации определенных генов в печени становится многообещающей терапевтической стратегией при метаболических патологиях7,8. Однако методы лечения РНК, переключающие сплайсинг, еще не изучены.

Параллельно с глобальным ростом ожирения, метаболически-ассоциированная жировая болезнь печени (МАЖБП) стала наиболее распространенной неинфекционной патологией печени9. МАЖБП варьируется от предсимптомного стеатоза печени (жировой гепатоз) до неалкогольного стеатогепатита, который характеризуется воспалением, гепатоцеллюлярным повреждением и фиброзом и может прогрессировать до печеночной недостаточности, цирроза печени и гепатоцеллюлярной карциномы (ГЦК)10.

Хотя точные механизмы, способствующие прогрессированию стеатоза в неалкогольный стеатогепатит, до конца не изучены, данные свидетельствуют о том, что хроническое переедание и гиперкалорийные диеты западного типа способствуют нарушению регуляции биоактивных и/или токсичных видов липидов, таких как фосфолипиды, насыщенные жирные кислоты. , сфингомиелины, церамиды и холестерин11,12,13. Кроме того, имеются доказательства того, что МАЖБП способствует патогенезу диабета 2 типа и сердечно-сосудистых заболеваний, при этом ишемическая болезнь сердца является основной причиной смерти этих пациентов14,15. Понимание того, как МАЖБП связана с повышенным сердечно-сосудистым риском и прогрессирующим повреждением печени, поможет определить новые терапевтические цели.

Здесь мы обнаружили, что компоненты механизма пре-мРНК АС избирательно регулируются метаболическими воздействиями в печени. Мы идентифицируем РНК-связывающий гомолог 2 Fox-1 (RBFOX2) как ключевой фактор сплайсинга в печени, регулирующий АС в кластере генов, участвующих в липидном гомеостазе, включая рецептор-мусорщик класса B типа I (Scarb1), фосфолипазу А2 группы VI ( Pla2g6), клатриновый адаптер везикул Numb, компонент системы транспортировки везикул COPII Sec31a и оксистерол-связывающий белок-подобный 9 (Osbpl9). Мы обнаружили, что RBFOX2 регулирует АС в ответ на диету, вызывающую ожирение, и что сеть АС, регулируемая RBFOX2, может быть направлена терапевтически. Олигонуклеотиды с переключением сплайсинга (SSO), модулирующие сплайсинг Scarb1, обращают вспять накопление липотоксических веществ в гепатоцитах мышей с дефицитом RBFOX2, облегчают воспаление печени, связанное с ожирением, вызванным диетой, in vivo и способствуют антиатерогенному профилю липопротеинов в крови, демонстрируя потенциал изоформ-специфическая РНК-терапия при метаболических патологиях.

TTACTGACCGTACACCAAATTTGCCTGC and CreR1>CCTGGCAGCGATCGCTATTTTCCATGAGTG, Rbfox2F1> AACAAGAAAGGCCTCACTTCAG and Rbfox2R1>GGTGTTCTCTGACTTATACATGCAC. All in vivo work was approved by the animal welfare and ethical review board at Imperial College London and in accordance with the United Kingdom Animals (Scientific Procedures) Act (1986)./p>

100 and an isolation specificity >0.7 were used for quantification. Each TMT was normalized to the total signal in each column. To allow the comparison of both TMT, those proteins quantified in both TMT, data were normalized using the bridge channels present in each TMT. Quantifications included in Supplementary Table 1 are represented as relative abundances. Newly generated proteomic datasets are publicly available as described below./p> 8, was performed and libraries were prepared using the NEBNext Ultra II RNA Library Prep Kit for Illumina and multiplexed using NEBNext Multiplex Oligos for Illumina (NEB, E7760S and E7335S). Sequencing was carried out with 100 basepair paired end reads with HiSeq 2500 (Illumina). Newly generated RNA-seq datasets are publicly available as described below. Previously published datasets of mice fed a HFr diet were obtained from GSE123896 (ref. 16). Data were processed using RTA v.1.18.54, with default filter and quality settings. The reads were demultiplexed with CASAVA v.2.17. Reads were aligned to Ensembl mouse genome (GRCm38) using Tophat2 (v.2.0.11)61 with the argument ‘–library-type fr-firststrand’. Reference sequence assembly and transcript annotation were obtained from Illumina iGenomes (https://support.illumina.com/sequencing/sequencing_software/igenome.html). Gene-based read counts were obtained using featureCounts function from Rsubread Bioconductor package62. Normalization and differential expression analysis were performed using DEseq2 (ref. 63) or edgeR-voom-limma64,65,66,67 bioconductor packages. AS was primarily analysed with rMATs68. Differentially spliced sites were kept for data visualization if they passed the following threshold: P < 0.05; FDR < 0.1 and absolute(IncLevelDifference) >0.1 or <-0.1. Gene ontology analysis was carried out by using GOseq Bioconductor package69. A list of differentially expressed genes with adjusted P value of less than or equal to 0.05 were selected as input for the ingenuity pathway analysis (http://www.ingenuity.com/index.html). No cut-off was applied for fold change of differential expression. Enrichment of binding motifs for different splicing factors were tested using the binomTest function from the edgeR bioconductor package70./p>$OUTPUT.adapterTrim.fastq 2 > $OUTPUT.adapterTrim.metrics’./p>

0.2/p>