Zukünftige Richtungen in der Polysomen-Sequenzierung und translationaler Omik

Derzeit die translationale Omik und die Integration von multiple Omics sind zu hochmodernen Bereichen der biomedizinischen Forschung geworden. Mit der rasanten Entwicklung der Einzelzell-translationalen Omik-Technologie können Wissenschaftler nun den Übersetzungsprozess innerhalb einzelner Zellen eingehender untersuchen, was neue Einblicke in die Reaktion der Zellen auf externe Signale, die Kontrolle der Genexpression und ihre Rolle bei Krankheiten bietet. Im Folgenden sind einige zukünftige Entwicklungsrichtungen für die translationale Omik und verwandte Technologien aufgeführt.

Mehrere Übersetzung-Omics-Technologien (Román ÁC et al., 2024)

Technologische Innovation und multidimensionale Integration in der translationalen Omik.

Translational Omics, das als Brücke zwischen dem Transkriptom und dem Proteom fungiert, kann direkt mRNA erfassen, die von Ribosomen übersetzt wird, und zeigt die dynamischen Veränderungen der Genexpression auf translationaler Ebene. Die Proteinsynthese, -modifikation, -faltung und -assemblierung sind präzise reguliert.

In den letzten Jahren haben translational omics Technologien erhebliche Fortschritte gemacht. Polysom-ProfilingDie Nutzung des hohen Sedimentationskoeffizienten von Ribosomen zur Trennung von Polyribosomen ist eine klassische Technik der translationalen Omik und wird als der "Goldstandard" zur Bewertung der Translationseffizienz angesehen. Im Vergleich zu anderen Methoden kann das Polysom-Profiling Ribosomenuntereinheiten, Monoribosomen und Polyribosomen genau trennen, um die gesamte translatioale Aktivität einer Probe zu analysieren und die Translationseffizienz (TE) zu berechnen.

Aktuelle Forschungen deuten darauf hin, dass die Integration von Multi-Omics-Daten eine vielversprechende Richtung für die zukünftige Entwicklung darstellt. Durch die Kombination Transkriptom, Proteom und Epitranskriptom (wie zum Beispiel m6A-ModifikationDie translativen Analysen ermöglichen den Aufbau umfassenderer Genexpressionskarten. Zunehmende Beweise deuten darauf hin, dass nicht-kodierende RNAs wie lange nicht-kodierende RNAs (lncRNAs) und zirkuläre RNAs (circRNAs) ebenfalls translativer Aktivität haben und funktionale Mikroteine produzieren können, was die Bedeutung der translationalen Omikaforschung weiter unterstreicht.

Durchbruch in der Einzelzell-Translationomik

Die Einführung der Einzelzell-Ribosomen-Blot-Analyse (scRibo-seq) Technologie markiert eine neue Ära in der Übersetzungsforschung. Diese Technologie ermöglicht die Übersetzungsdetektion auf Einzelzellebene, ohne dass eine Kennzeichnung oder transgene Materialien erforderlich sind, was sie besonders geeignet für seltene Primärproben macht.

Durch scRibo-seq konnten Wissenschaftler die zelluläre Heterogenität in der Übersetzungsregulation auf Einzelzellebene aufdecken. Zum Beispiel hat die Einzelzelle-Ribo-seq-Technologie in Studien zum Zellzyklus eine enge Beziehung zwischen translationalen Arrestereignissen und dem Fortschritt des Zellzyklus offenbart und die dynamischen translationalen Veränderungen spezifischer Gene in verschiedenen Phasen des Zellzyklus aufgedeckt.

Die Integration von Multi-Omics wird zu einem unvermeidlichen Trend.

Eine wichtige Richtung für zukünftige translatioale Omikaforschung ist die tiefgreifende Integration von Daten aus anderen Omikdisziplinen. Als "Brücke" zwischen Proteomik und Transkriptomik kann die translatioale Omik die Korrelation zwischen RNA und Protein erheblich erhöhen und dabei Zwischenprozesse im Übergang von RNA zu Protein aufdecken.

Kombination mit Epitranskriptomik

Die Integration von translationaler Omik mit der Forschung zu RNA-Modifikationen ist ein schnell wachsendes Feld geworden. Beispielsweise werden die regulatorischen Mechanismen von RNA-Modifikationen wie m6A, m7G und ac4C im Übersetzungsprozess intensiv untersucht. In der Forschung zu Plattenepithelkarzinomen der Speiseröhre untersuchen Forscher durch Polysom-Seq-Analyse, stellte fest, dass die m7G-Modifikation von tRNA die Expression von Genen der onkogenen Signalwege beeinflusst, indem sie die Translation von m7G-reichen, codon-angereicherten mRNAs reguliert.

Ähnlich haben Wissenschaftler in der Forschung zu Stresspartikeln m7G-methylierte RNA-Immunpräzipitations-Sequenzierung (m7G meRIP-seq), QKI7 RIP-seq und Stresspartikel-RNA-Sequenzierung (SG RNA-seq) kombiniert, um herauszufinden, dass das Quaking-Protein (QKI) den Transport und die Translation von mRNAs mit internen m7G-Modifikationen unter Stress dynamisch reguliert.

Multidimensionale Datenintegration und -analyse

Fortgeschrittene Forschung hat sich zur gleichzeitigen Analyse des Translatoms, Transkriptoms, Proteoms und Epitranskriptom-DatenZum Beispiel haben Forscher bei der Untersuchung der nicht m6A-abhängigen Rolle von METTL16 kombiniert Polyribosomanalyse und molekulare Interaktionsexperimente, die zeigen, dass METTL16 die Translationseinleitung durch direkte Interaktionen mit eIF3a/b und rRNA fördert. Diese Entdeckung bietet ein neues Ziel für die Behandlung von Leberkrebs.

Sequenzielle Schritte bei der Darstellung und Vorbereitung von Multi-Omics-Daten (VanInsberghe M et al., 2021)

Innovationen in neuen Technologien und Methoden

Hochauflösende Strukturverarbeitung

Die Forschungsgruppe von Guo Qiang entwickelte einen neuartigen Clusteralgorithmus, der mit der Kryo-Elektronentomographie (Kryo-ET) Technologie kombiniert wurde, um eine feingranulare Analyse der In-situ-Struktur intrazellulärer Polyribosomen zu erreichen.

Diese Methode offenbarte verschiedene regelmäßige Anordnungen von Ribosomen innerhalb der Zelle, und dass benachbarte Ribosomen auf demselben Polyribosom dazu neigen, sich in einer konsistenten Konformation zu befinden, was auf ein potenziell synergistisches Übersetzungsverhalten hindeutet.

Hochauflösende Technologievarianten

Mit technologischen Fortschritten treiben eine Reihe von Hochauflösungstechnologie-Varianten die Translationomics auf tiefere Ebenen voran:

• Quantitative Übersetzung Initiierungssequenz (QTI-seq): Lokalisierung von Initiationsstellen der Translation durch chemisches "Einfrieren" und Anreichern von Initiationsribosomen, während gleichzeitig verlängerte Ribosomen von verwandtem mRNA entfernt werden.
• Translation Complex Mapping Sequencing (TCP-seq): Lokalisierung von Initiationsstellen der Translation durch Anreicherung von RNA, die an die 40S ribosomale kleine Untereinheit gebunden ist, bevor die reifen Ribosomen assembliert werden. Darüber hinaus ermöglicht diese Methode, da sie die Integrität der Ribosomen bewahrt, auch die Analyse und den Vergleich des 80S-Ribosomenanteils, was zu einer umfassenderen Analyse der translationalen Kinetik führt.
• Proximitäts-spezifische Ribosomenanalyse: Dies bietet einen innovativen Ansatz zur Bewertung heterogener Ribosomenfußabdrücke und zum Verständnis der Translation an spezifischen subzellulären Standorten. Diese Technik nutzt räumlich eingeschränkte Biotin-Ligasen, um Ribosomen in lebenden Zellen mit Biotin-Rezeptorpeptiden zu kennzeichnen.

Translationomics in der Krebsforschung und Präzisionsmedizin

Enthüllung der Mechanismen der abnormen Translation bei Krebs

Translationomics-Technologien haben großes Potenzial gezeigt, um die Mechanismen der abnormen Translation bei Krebs zu erhellen. Studien haben spezifische Translatommerkmale bei Patienten mit Glioblastom oder Leukämie gefunden.

• Zum Beispiel fanden Forscher durch Ribosomenanalysen heraus, dass die PYCR1-Expression in Nierenzellkarzinomzellen mit dem Tumorfortschritt assoziiert ist und dass der Tumorfortschritt eng mit der Menge an Prolin verbunden ist. Die Codonanalyse zeigte, wie Nierenzellkarzinomzellen von der Menge an Prolin abhängen und wie der Tumorfortschritt mit der PYCR1-Expression in Verbindung steht.
• Eine weitere Studie zeigte, dass FKBP10 das Fortschreiten von Lungenkrebs fördert, indem es die translationale Elongation reguliert. Dieses Protein verändert die rate der translationalen Elongation zu Beginn des ORF; spezifisch war nach dem Knockout von FKBP10 die Besetzung des Leserahmens von vier Prolin-Codons signifikant höher als die anderer Codons. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass FKBP10 die Elongation von prolin-kodierenden Codons begünstigt.

Multi-Omics-Integration und Biomarker-Entdeckung

Multi-Omics-Integrationsanalyse wird zu einem neuen Paradigma in der Krebsforschung. Forscher haben begonnen, Transkriptom, Methylierungsomatische Mutation und Kopienzahlvariationen (CNV) aus Studien zu verschiedenen Krebsarten. Dieser integrative Ansatz hilft, die Zusammenhänge von Genen unter dem Einfluss jedes Omics-Features innerhalb des menschlichen Interaktoms zu verstehen.

Zum Beispiel entwickelte eine Studie eine einheitliche Konnektivitätslinie (CLine), um spezifische genomweite Muster zu identifizieren, die mit verschiedenen Omiken in unterschiedlichen Krebsarten assoziiert sind. Bei den vier Omik-Features zeigten die identifizierten omnigenen Muster bimodale, fragmentierte, unimodale und steil abfallende Muster. Diese omik-spezifischen Muster wurden in 66,7 %, 86,7 %, 93,3 % und 93,3 % der untersuchten malignen Tumoren gefunden (VanInsberghe M et al., 2021).

Klinische Translation und therapeutische Anwendungsprognosen

Tumor-Subtypisierung und Präzisionsmedizin

Multi-Omics-Ansätze revolutionieren die molekulare Subtypisierung von Krebs und Behandlungsstrategien. Durch die Integration von genomischen, transkriptomischen, epigenomischen und proteomischen Daten sind Forscher in der Lage, Tumoren in verfeinerte molekulare Subtypen zu klassifizieren, was eine Grundlage für personalisierte Behandlungen bietet. Zum Beispiel wurden mutationale Signaturen, die durch DNA-Reparaturdefekte (wie BRCA1/2-Mutationen) hinterlassen werden, genutzt, um Patienten zu identifizieren, die empfindlich auf PARP-Inhibitoren reagieren, selbst wenn diese Patienten keine offensichtlichen BRCA1/2-Genmutationen aufweisen.

Die Analyse von Mutationssignaturen hat vielversprechende Ergebnisse bei der Vorhersage des Ansprechens auf Behandlungen gezeigt. Studien haben ergeben, dass Signaturen für homologe Rekombinationsdefekte (HRd) mit dem Ansprechen auf PARP-Inhibitoren assoziiert sind, während Signaturen für Mismatch-Reparaturdefekte (MMRd) mit dem Ansprechen auf Immun-Checkpoint-Inhibitoren verbunden sind. Darüber hinaus haben Kopienzahl-Signaturen gezeigt, dass sie das Gesamtüberleben und die Wahrscheinlichkeit eines platinresistenten Rückfalls bei Patientinnen mit Eierstockkrebs vorhersagen können (Ma W et al., 2024).

Entdeckung neuer therapeutischer Ziele

Transimics-Technologien haben die Identifizierung neuartiger therapeutischer Ziele erleichtert. Studien haben beispielsweise gezeigt, dass METTL16 eine prokanzerogene Rolle bei Leberkrebs spielt, indem es die Translationseinleitung durch einen nicht m6A-abhängigen Mechanismus fördert, der durch die direkte Interaktion mit eIF3a/b und rRNA erfolgt. Eine andere Studie zeigte, dass QKI-Proteine m7G-modifizierte Transkripte zu Stressgranula transportieren und den mRNA-Stoffwechsel unter Stress regulieren (Su R et al., 2021).

Bei Plattenepithelkarzinomen der Speiseröhre (ESCC) haben Studien ergeben, dass METTL1 und WDR4 signifikant hochreguliert sind und mit einer schlechten Prognose assoziiert werden. Mechanistisch reguliert die m7G-Modifikation von tRNA die Translation von m7G-relevanten, codon-reichen mRNAs, einschließlich negativer Regulatoren des mTOR- und Autophagie-Weges. Die Polysom-seq-Analyse von METTL1-Downregulationszellen und Kontrollzellen zeigte, dass je mehr Codons, die den m7G-tRNAs entsprechen, auf der mRNA vorhanden sind, desto mehr Codons, die den m7G-tRNAs entsprechen, die mRNA mit reduzierter Translations-Effizienz (TE) aufwies (Han H et al., 2022).

Um den Unterschied zwischen Multimer-Sequenzierung und anderen Techniken zur Übersetzungsanalyse zu verstehen, siehe "Vergleich von Polysom-Sequenzierung mit anderen Techniken der translationalen Profilierung".

Um die Herausforderungen und Einschränkungen der Multimer-Sequenzierung zu verstehen, siehe "Herausforderungen und Einschränkungen der Polysom-Sequenzierung.

Navigieren durch technische Herausforderungen und zukünftige Richtungen in der translationale Forschung

Die translationale Omik wird weiterhin schnell weiterentwickelt und bringt sowohl rechnerische Herausforderungen als auch beispiellose Chancen mit sich. Die Integration von künstlicher Intelligenz und räumlichen Technologien stellt die nächste Grenze im Verständnis der Regulation der Proteinsynthese dar. Diese Fortschritte sind besonders relevant für Pharmaunternehmen, die gezielte Therapien entwickeln.

Computational Integration und KI-Anwendungen

Das exponentielle Wachstum von Multi-Omics-Daten erfordert anspruchsvolle analytische Ansätze:

• Maschinelles Lernen identifiziert Muster, die traditionelle Statistiken möglicherweise übersehen.
• Deep-Learning-Modelle wie DeepOmix ermöglichen die Vorhersage des Überlebens bei Krebs.
• Automatisierte Pipelines verarbeiten hochdimensionale Datensätze effizient.

Satial Technologies gestaltet Forschung neu

Räumliche Omik-Technologien bieten einen beispiellosen Gewebekontext:

• Kartierung molekularer Verteilungen innerhalb von Tumormikroumgebungen
• Aufdeckung zellulärer Interaktionen und räumlicher Heterogenität
• Verknüpfung molekularer Merkmale mit spezifischen Gewebestandorten

Diese Ansätze helfen Forschern zu verstehen, warum bestimmte Tumoren unterschiedlich auf Behandlungen reagieren. Sie sind besonders wertvoll für die Entwicklung lokalisierter therapeutischer Strategien.

Zukünftige Entwicklungsprioritäten

Das Feld entwickelt sich weiterhin in Richtung höherer Auflösung und klinischer Relevanz:

• Überwachung mit Einzelzell- und subzellulärer Auflösung
• Echtzeit-Übersetzungsdynamik erfassen
• Standardisierte Datenintegrationsprotokolle
• Verbesserte klinische Übersetzungswege

Branchenanwendungen und Auswirkungen

Diese technologischen Fortschritte bieten messbare Vorteile:

• Krebs-Präzisionsmedizin-Programme nutzen Daten zur räumlichen Heterogenität.
• Arzneimittelentwickler identifizieren neuartige Ziele für die Proteinsynthese.
• Diagnoseunternehmen entwickeln genauere prognostische Werkzeuge.

Während sich die Methoden weiterhin verbessern, wird die translationale Omik eine zunehmend zentrale Rolle in der therapeutischen Entwicklung spielen. Diese Fortschritte helfen Forschern, komplexe Netzwerke der Genregulation umfassender zu verstehen.

Die Leute fragen auch

Was ist die Analyse von Übersetzungen mithilfe von Polysomen-Profiling?

Polysomprofilierung wurde entwickelt, um den translationalen Status einer spezifischen mRNA-Spezies abzuleiten oder das Translatom zu analysieren, d.h. die Teilmenge von mRNAs, die aktiv in einer Zelle translatiert werden. Polysom-Profiling ist besonders geeignet für neuartige Modellorganismen, für die genomische Daten begrenzt sind.

Was ist der Zweck der Polysomenprofilierung?

Die Polysom-Profilierung wurde entwickelt, um den translationalen Status einer spezifischen mRNA-Spezies abzuleiten oder das Translatom zu analysieren, d.h. den Teil der mRNAs, die in einer Zelle aktiv translatiert werden.

Was ist die translationale Effizienz im Ribosomen-Profiling?

Kurz gesagt wird die Translationseffizienz berechnet, indem die RPF-Zählungen für ein bestimmtes Gen durch die RNA-Lesezählungen für dasselbe Gen zur gleichen Zeit dividiert werden (siehe Ergänzende Methoden für weitere Details).

Was sind die Vorteile des Ribosomen-Profilings?

Ribosomen-Profiling: ein leistungsstarkes Werkzeug in der onkologischen Forschung.

Der herausragende Vorteil des Ribosomen-Profilings liegt darin, präzise und umfangreiche Positionsinformationen bereitzustellen, die eine detailliertere Analyse der translationalen Regulation ermöglichen.

Was sind die Einschränkungen des Ribosomen-Profilings?

Zuerst wird nur ein kleiner Bruchteil der mRNAs erfasst, was die Fähigkeit einschränkt, die Übersetzungslandschaft in Zellpopulationen zu erkennen. Zweitens sind die einzigartigen Reads in jeder Zelle ziemlich spärlich.

Was ist der Unterschied zwischen Ribo-Seq und RNA-Seq?

RNA-Seq bietet einen umfassenden Überblick über die Genaktivität und ist daher ideal für Transkriptionsstudien. Auf der anderen Seite bietet Ribo-Seq detaillierte Einblicke in die Proteinübersetzung und liefert wichtige Informationen darüber, wie Gene in funktionale Proteine umgewandelt werden.

Was ist komplexe Übersetzungsprofilierung?

Die Translation komplexer Profil-Sequenzierung (TCP-seq) ist eine molekularbiologische Methode zur Erfassung von Momentaufnahmen der momentanen Verteilung von Proteinsynthese-Komplexen entlang von Messenger-RNA (mRNA)-Ketten.

Referenzen:

1. Román ÁC, Benítez DA, Díaz-Pizarro A, Del Valle-Del Pino N, Olivera-Gómez M, Cumplido-Laso G, Carvajal-González JM, Mulero-Navarro S. Next-Generation-Sequenzierungstechnologien zur Bekämpfung abnormer mRNA-Translation bei Krebs. NAR Krebs2024, 15. Mai;6(2):zcae024.
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