▎藥明康德內(nèi)容團(tuán)隊(duì)編輯

如果說(shuō)生命體是一座精密的城市，代謝網(wǎng)絡(luò)就是遍布城市的交通系統(tǒng)，大量代謝反應(yīng)在基因表達(dá)、酶活性的協(xié)調(diào)指揮下有序流轉(zhuǎn)。而在這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的背后，是兩個(gè)尚未解開(kāi)的核心問(wèn)題：

• 代謝物在代謝通路中的通量，即代謝流（metabolic flux），是如何在代謝網(wǎng)絡(luò)內(nèi)分布的？（形象地說(shuō)，這座城市的“實(shí)時(shí)路況圖”是什么樣的？）

• 代謝反應(yīng)受到干擾時(shí)，代謝網(wǎng)絡(luò)如何通過(guò)轉(zhuǎn)錄調(diào)控代謝基因表達(dá)，從而維持代謝穩(wěn)態(tài)？（或者說(shuō)，當(dāng)出現(xiàn)“交通堵塞”時(shí)，該系統(tǒng)又是如何疏導(dǎo)交通，恢復(fù)運(yùn)行的？ ）

這兩個(gè)問(wèn)題分別也被稱(chēng)作代謝流態(tài)（metabolic wiring）和代謝轉(zhuǎn)錄重編程（metabolic transcriptional rewiring），其答案對(duì)于理解代謝調(diào)控至關(guān)重要。但受限于技術(shù)，此前科學(xué)家們只能在少數(shù)代謝基因或通路中管中窺豹，缺乏在個(gè)體及全局網(wǎng)絡(luò)層面的系統(tǒng)性研究。

在最新一期《自然》期刊中，馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院Marian Walhout教授團(tuán)隊(duì)發(fā)表了兩篇背靠背論文，提出了代謝網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)錄重編程的補(bǔ)償/抑制模型，并且在活體線(xiàn)蟲(chóng)體內(nèi)成功預(yù)測(cè)代謝流全網(wǎng)絡(luò)分布、揭示了全新的代謝流模式。Walhout教授實(shí)驗(yàn)室李旭航博士、張賀飛博士為兩篇論文的共同第一作者 (排名不分先后)。

全新技術(shù)平臺(tái)研究代謝調(diào)控

近年來(lái)，隨著CRISPR技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)家能夠?qū)Σ溉閯?dòng)物細(xì)胞進(jìn)行基因干擾/敲除，并且這種干擾與單細(xì)胞RNA測(cè)序相結(jié)合，用于檢測(cè)突變對(duì)基因表達(dá)的影響。但這種方法目前有兩個(gè)局限性：（1）單細(xì)胞測(cè)序的基因檢測(cè)靈敏度較低且價(jià)格昂貴；（2）難以在動(dòng)物體內(nèi)大規(guī)模應(yīng)用。

與現(xiàn)有技術(shù)相互補(bǔ)，Walhout教授團(tuán)隊(duì)在最新研究中開(kāi)發(fā)了一種名為Worm Perturb-Seq（簡(jiǎn)稱(chēng)WPS）的新一代功能基因組學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)物模型（秀麗隱桿線(xiàn)蟲(chóng)）中的大規(guī)模并行基因敲低與bulk RNA測(cè)序，能夠高靈敏度地檢測(cè)基因干擾對(duì)轉(zhuǎn)錄組的影響。 介紹WPS技術(shù)的相應(yīng)文章正在同行評(píng)審的最后階段，并已公布在了BioRxiv平臺(tái)（附帶詳細(xì)Protocol）1。

李旭航博士和張賀飛博士向?qū)W術(shù)經(jīng)緯團(tuán)隊(duì)介紹，WPS技術(shù)在為現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)提供互補(bǔ)的同時(shí)，也發(fā)展了自身獨(dú)特的創(chuàng)新：“首先，它實(shí)現(xiàn)了以bulk RNA-seq作為讀出，提供了極高的數(shù)據(jù)質(zhì)量，如基因檢測(cè)靈敏度。同時(shí)，這一技術(shù)實(shí)現(xiàn)了低成本的、全動(dòng)物體內(nèi)的擾動(dòng)和測(cè)序，比常規(guī)方法便宜一個(gè)數(shù)量級(jí)以上。此外，WPS也創(chuàng)新了大規(guī)模bulk RNA-seq數(shù)據(jù)分析的算法平臺(tái)——EmpirDE算法。”

WPS技術(shù)為系統(tǒng)性研究代謝調(diào)控提供了理想的技術(shù)平臺(tái)，能夠進(jìn)行系統(tǒng)性的RNA干擾，逐一抑制線(xiàn)蟲(chóng)代謝網(wǎng)絡(luò)中約900個(gè)基因的表達(dá)（覆蓋了95%的代謝反應(yīng)）；同時(shí)在全動(dòng)物水平進(jìn)行RNA測(cè)序，從而系統(tǒng)性分析RNA干擾后的基因表達(dá)變化。

補(bǔ)償/抑制模型：從全局理解代謝穩(wěn)態(tài)調(diào)控

整合這些數(shù)據(jù)后，研究團(tuán)隊(duì)在第一篇論文中構(gòu)建了一個(gè)代謝基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（mGRN）。在該網(wǎng)絡(luò)中，385處擾動(dòng)通過(guò)超過(guò)11萬(wàn)個(gè)相互作用，與9414個(gè)差異表達(dá)基因相連。mGRN網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)高度模塊化，22個(gè)擾動(dòng)簇與44個(gè)基因表達(dá)程序連接，揭示了代謝通路間的協(xié)同調(diào)控。

▲基因組尺度全動(dòng)物的線(xiàn)蟲(chóng)代謝基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。其中圖a為代謝轉(zhuǎn)錄重編程的模式。（圖片來(lái)源：原始論文[1]）

接下來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)利用WPS數(shù)據(jù)整合代謝網(wǎng)絡(luò)模型和通量平衡分析，進(jìn)一步提出了 代謝轉(zhuǎn)錄重編程的補(bǔ)償/抑制（Compensation/Repression , CR）模型。

根據(jù)CR模型，當(dāng)代謝網(wǎng)絡(luò)受到擾動(dòng)時(shí)，生物體通過(guò)轉(zhuǎn)錄調(diào)控同時(shí)實(shí)現(xiàn)補(bǔ)償和抑制：一方面是激活具有相同核心代謝功能的基因，從而彌補(bǔ)擾動(dòng)帶來(lái)的功能損失；同時(shí)，與擾動(dòng)功能無(wú)關(guān)的其他代謝功能基因則是受到抑制，以減少能量消耗，維持代謝穩(wěn)態(tài)。

CR模型解釋了代謝基因中的大多數(shù)轉(zhuǎn)錄反應(yīng)，揭示了能量代謝、脂質(zhì)合成、蛋白質(zhì)合成、核酸合成、胞外基質(zhì)合成這5項(xiàng)核心代謝功能的補(bǔ)償和抑制機(jī)制。以脂質(zhì)合成為例，敲低脂質(zhì)合成相關(guān)基因會(huì)激活其他脂質(zhì)合成基因，以維持脂質(zhì)合成的整體功能；同時(shí)，脂質(zhì)合成擾動(dòng)還抑制了能量代謝相關(guān)基因，將資源重新分配到脂質(zhì)合成中。

在研究的最后，作者在人類(lèi)細(xì)胞實(shí)驗(yàn)中初步驗(yàn)證，這個(gè)源自線(xiàn)蟲(chóng)的CR模型也可解釋人類(lèi)細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄代謝重編程。由此，該研究為從系統(tǒng)層面理解代謝及其調(diào)節(jié)提供了全新的框架，大幅擴(kuò)展了此前基于單細(xì)胞生物的觀察結(jié)果。研究論文指出，未來(lái)的研究計(jì)劃將WPS與更直接的組織水平分析相結(jié)合，以進(jìn)一步研究不同組織和單個(gè)細(xì)胞中的代謝。

研究團(tuán)隊(duì)指出，補(bǔ)償/抑制模型的發(fā)現(xiàn)解答了困擾領(lǐng)域近十年的疑問(wèn)：如何理解組學(xué)數(shù)據(jù)中常常觀測(cè)到的錯(cuò)綜復(fù)雜的轉(zhuǎn)錄重編程變化？“由于這些變化往往與被擾動(dòng)的基因并不直接相關(guān)，因此一種觀點(diǎn)認(rèn)為大部分轉(zhuǎn)錄重編程都缺乏實(shí)際功能。我們通過(guò)系統(tǒng)性數(shù)據(jù)和比對(duì)分析，終于找到了這一問(wèn)題的初步答案——這些變化并非毫無(wú)意義，而是需要在全局網(wǎng)絡(luò)上理解它們與擾動(dòng)的直接聯(lián)系，即對(duì)核心代謝功能補(bǔ)償和抑制。所以，這一模型為從系統(tǒng)層面上理解代謝穩(wěn)態(tài)調(diào)控提供了全新的理論基礎(chǔ)，或許未來(lái)能夠更好地幫助我們理解代謝疾病發(fā)生和干預(yù)。” 李旭航博士和張賀飛博士介紹道。

代謝流新模式：重新理解代謝可塑性

在第一項(xiàng)研究建立了代謝基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，并且利用該網(wǎng)絡(luò)提出了代謝轉(zhuǎn)錄重編程的補(bǔ)償/抑制模型之后，研究團(tuán)隊(duì)在同期發(fā)表的另一篇論文中，將轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的分子表型整合至代謝網(wǎng)絡(luò)模型中，系統(tǒng)性地準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了正常線(xiàn)蟲(chóng)體內(nèi)的代謝流分布，并且找到了多個(gè)不同于傳統(tǒng)認(rèn)知的代謝流模式。

代謝流是生物體代謝狀態(tài)的核心指標(biāo)之一，此前人們難以在多細(xì)胞生物中測(cè)定整個(gè)代謝網(wǎng)絡(luò)的通量?，F(xiàn)在，隨著線(xiàn)蟲(chóng)代謝網(wǎng)絡(luò)模型和WPS技術(shù)的出現(xiàn)，代謝流的研究出現(xiàn)了契機(jī)。

▲線(xiàn)蟲(chóng)系統(tǒng)層面的代謝流特征（圖片來(lái)源：原始論文[2]）

在最新研究中，研究團(tuán)隊(duì)展示了一種從線(xiàn)蟲(chóng)的轉(zhuǎn)錄表型中推測(cè)整個(gè)動(dòng)物代謝流的策略。研究團(tuán)隊(duì)使用包含了大約900個(gè)代謝基因的大規(guī)模WPS數(shù)據(jù)集，表明代謝基因擾動(dòng)轉(zhuǎn)錄組的分子表型可以與代謝網(wǎng)絡(luò)模型整合，從而半定量地推測(cè)出線(xiàn)蟲(chóng)的代謝流分布。

從推測(cè)結(jié)果中，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)了一系列不同于以往認(rèn)知的代謝流特征，包括：以戊糖磷酸途徑的循環(huán)通量為主的中心碳代謝、缺乏嘌呤從頭合成通量、蛋白質(zhì)和細(xì)菌RNA作為三羧酸循環(huán)的主要碳源。

以戊糖磷酸途徑的循環(huán)通量為例，研究提出線(xiàn)蟲(chóng)通過(guò)戊糖磷酸循環(huán)消耗細(xì)菌RNA中的核糖，而不是傳統(tǒng)認(rèn)知中的葡萄糖，用于生成NADPH、支持脂質(zhì)合成。同樣，線(xiàn)蟲(chóng)三羧酸循環(huán)的主要碳源也不是葡萄糖，相反它們以細(xì)菌為食，將食物中的蛋白質(zhì)和RNA用作主要碳源。值得一提的是，這些推測(cè)都通過(guò)穩(wěn)定同位素示蹤實(shí)驗(yàn)得到了證實(shí)。

在線(xiàn)蟲(chóng)中發(fā)現(xiàn)的這些非經(jīng)典代謝流模式，極大地?cái)U(kuò)展了我們對(duì)代謝可塑性的認(rèn)知。李旭航博士和張賀飛博士以RNA為例解釋道：“RNA是基因表達(dá)相關(guān)的生物大分子，在此之前從未被認(rèn)為過(guò)可以作為代謝的基本‘原材料’（即碳源）。然而，線(xiàn)蟲(chóng)中的發(fā)現(xiàn)更新了我們的基本認(rèn)知，這也對(duì)其他系統(tǒng)中的研究產(chǎn)生了極大的啟示：人類(lèi)等高等生物的食物中也富含大量的RNA, 這些RNA也會(huì)是代謝活動(dòng)碳源的一種嗎？”

另一個(gè)案例是，戊糖磷酸途徑的循環(huán)通量可以產(chǎn)生大量還原力（NADPH），而不久前的研究發(fā)現(xiàn)這一過(guò)程也在免疫細(xì)胞氧化應(yīng)激時(shí)有著重要功能，這是否意味著類(lèi)似的非經(jīng)典代謝流態(tài)也在正常組織和生理過(guò)程中廣泛存在？在該研究的啟發(fā)下，未來(lái)或?qū)⒂懈嘁庀氩坏降拇x流模式得以發(fā)現(xiàn)。

研究團(tuán)隊(duì)指出，這項(xiàng)研究中關(guān)于線(xiàn)蟲(chóng)代謝流態(tài)的一系列發(fā)現(xiàn)重新定義了線(xiàn)蟲(chóng)代謝活動(dòng)的基礎(chǔ)理論框架，對(duì)未來(lái)以線(xiàn)蟲(chóng)為模式動(dòng)物的生物學(xué)研究具有廣泛而深遠(yuǎn)的影響。這些獨(dú)特的代謝特征為我們思考如何更好地利用線(xiàn)蟲(chóng)模型進(jìn)行基礎(chǔ)和疾病研究提供了全新視角。更重要的是，研究建立了解析全局網(wǎng)絡(luò)中代謝流態(tài)的新范式，證明了代謝流態(tài)具有極強(qiáng)的可塑性。這一發(fā)現(xiàn)為通過(guò)調(diào)節(jié)代謝流態(tài)來(lái)治療疾病有重要理論指導(dǎo)意義。

封面圖來(lái)源：123RF

參考資料：

[1] Zhang, H. et al. Worm Perturb-Seq: massively parallel whole-animal RNAi and RNA-seq. bioRxiv (2025). https://doi.org/10.1101/2025.02.02.636107

原始論文：

[1] X.H. Li et al., Systems-level design principles of metabolic rewiring in an animal. Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-08636-5

[2] H.F. Zhang et al., A systems-level, semi-quantitative landscape of metabolic flux in C. elegans. Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-08635-6

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