来源:《自然》
马克斯·普朗克生物化学研究所团队首次利用单颗粒示踪荧光显微技术,在活体人类细胞中实时观测了辅助蛋白折叠的TRiC/PFD系统工作机制。研究发现,新合成的肌动蛋白链在离开核糖体前约1秒内,会反复被TRiC和PFD“探触”;PFD在肌动蛋白释放前短暂捕获并保护其链段,随后将其传递给TRiC完成折叠。若蛋白链存在折叠缺陷(突变体),其与TRiC的接触时间会显著延长,并最终被导向降解。该成果验证了此前生化实验的结论,并揭示了活细胞内蛋白质折叠的动态细节。
来源:《自然》
马克斯·普朗克生物化学研究所团队首次利用单颗粒示踪荧光显微技术,在活体人类细胞中实时观测了辅助蛋白折叠的TRiC/PFD系统工作机制。研究发现,新合成的肌动蛋白链在离开核糖体前约1秒内,会反复被TRiC和PFD“探触”;PFD在肌动蛋白释放前短暂捕获并保护其链段,随后将其传递给TRiC完成折叠。若蛋白链存在折叠缺陷(突变体),其与TRiC的接触时间会显著延长,并最终被导向降解。该成果验证了此前生化实验的结论,并揭示了活细胞内蛋白质折叠的动态细节。
来源:《科学进展》
研究发现,大脑的“奖励系统”释放多巴胺并非形成成瘾的唯一机制。小鼠实验显示,若切断穿过横膈膜的迷走神经,即使接触糖水或可卡因,也不会出现对奖励的期待或行为强化。这表明肠道通过迷走神经向大脑传递信号,对成瘾行为起到关键调控作用,挑战了传统的“以大脑为中心”的奖励认知,并为治疗成瘾提供了新靶点。
来源:《Nature Aging》
科隆大学团队利用线虫模型和新型“衰老时钟”发现,神经元衰老存在显著异质性,部分神经元在年轻个体中已“提前衰老”,并迅速退化。研究发现,活跃的蛋白质生物合成是驱动神经元老化的关键分子机制;抑制该过程可保护神经元。通过AI支持的机器学习方法,研究人员筛选出蓝莓中的丁香酸和多巴胺再摄取抑制剂Vanoxerin等小分子,能有效延缓神经衰老、保持神经系统健康,为开发神经退行性疾病疗法提供了新思路。
来源:《美国国家科学院院刊》(PNAS)
研究人员发现一个源自蛋白编码基因CUL1的新型非编码RNA(命名为CUL1-IPA)。该分子不参与翻译蛋白,而是在细胞核内发挥关键作用——维持核仁的结构完整与功能活性。实验表明,移除它会导致核仁解体。临床数据分析进一步揭示,在多发骨髓瘤和慢性淋巴细胞白血病中,其高表达与患者较差生存率相关,提示其可能成为癌症的新型生物标志物或治疗靶点。
来源:《BBA Advances》
一项基于热力学与数学建模的研究提出,人体细胞在缺氧时会优先燃烧“氧效比”最高的脂肪——即每消耗一个氧原子能产生最多ATP的脂肪酸。模型显示,含1-2个双键的中长链脂肪酸(如橄榄油中的油酸)效率最优,而奇链脂肪酸因代谢成本高被“嫌弃”。这揭示了脂肪动员并非随机,而可能受一套感知氧与ATP的调控机制精准控制。
来源:《自然·通讯》
香港大学研究团队以缺乏DNA甲基化修饰的秀丽隐杆线虫为模型,发现其MBD-2蛋白虽不再识别甲基化DNA,却转而与组蛋白沉默标记(如H3K27me3)结合,从而调控基因表达。当MBD-2缺失时,线虫出现不育与严重发育缺陷。该研究揭示了表观调控系统在进化中具有高度可塑性,一种机制的缺失可被其他保守机制补偿,这为理解癌症等疾病中基因表达失调提供了新视角。
来源:Science
加州大学洛杉矶分校的研究发现,衰老肌肉干细胞中NDRG1蛋白水平显著升高,这虽抑制了mTOR通路并延缓了损伤后的修复速度,却增强了细胞在衰老环境中的长期生存能力。这种“存活优先”的适应策略类似于进化中的资源权衡,导致修复功能下降但避免了干细胞池的耗竭。研究提示,衰老相关的某些分子变化可能是保护性适应,而非纯粹的功能衰退,这为理解组织衰老提供了新视角。
来源: Cell Reports
研究人员开发出一种利用金属标记探针结合质谱流式技术的新方法,可直接在单细胞水平上定量测量蛋白酶等酶的活性状态,而非仅依赖基因表达等间接指标。研究发现,在免疫细胞(如中性粒细胞和单核/巨噬细胞)中,蛋白酶的活性与其丰度并不完全一致,细胞命运(如程序性死亡或炎症反应)的决策取决于蛋白质产生后的精细调控。该技术为绘制更精确的细胞功能图谱、揭示疾病机制及开发靶向疗法提供了关键工具。
来源:《免疫》
研究揭示,病毒感染时巨噬细胞产生的I型干扰素(IFN-I)会诱导ISG15蛋白结合线粒体蛋白,降低线粒体膜电位的同时提升ATP产量,从而增强巨噬细胞清除死亡细胞的能力,促进组织修复与炎症消退。线粒体膜电位下降还会激活蛋白酶,引起线粒体断裂,进而抑制促炎基因表达,实现自我调节。该机制为优化干扰素疗法、加速炎症相关疾病恢复提供了新靶点。
来源:《美国国家科学院院刊》
赖斯大学团队研究发现,蛋白质的功能位点(如离子结合位点)常因维持特定形状而违背能量最低的折叠趋势,从而产生能量“挫败”。通过比较蛋白质的物理折叠能量与基于序列演化的进化能量,研究者发现两者之间存在差值,并将其称为“暗能量”。这种暗能量定量反映了特定功能对蛋白质演化的重要性,为理解蛋白质结构与功能间的演化权衡提供了新视角。