结构生物化学/系统生物学/程序性细胞死亡分析

概述

系统生物学是一种对复杂生物系统和途径进行建模和分析的计算方法。近年来，它在生物化学领域做出了巨大贡献，成为理解大型复杂系统的工具，尤其是程序性细胞死亡 (PCD) 的分析，PCD 包含了大量的相互连接的网络，存在循环和反馈，因此，在系统生物学出现之前，人们一直回避对整个系统的建模任务。目前，有三种主要的程序性细胞死亡过程已成功地利用系统生物学进行分析，分别是凋亡、自噬和坏死。所有这些形式的细胞死亡都由细胞控制，无论是根据不同的因素被刺激还是被抑制，这些因素在系统生物学中被称为“输入”。输入包括蛋白质浓度、定位、酶活化状态和环境动力学因素。

系统生物学 - 为什么和如何

通常，要理解细胞死亡过程，合乎逻辑的方法是研究一个因素，比如细胞暴露于某种酶或信号，并观察一个结果，比如细胞裂解。然而，事实证明，全球 PCD 网络远比这复杂，它是非线性的。也就是说，有多个独立变量和依赖变量影响和决定细胞整体行为。因此，不能简单地断言某一输入的变化会导致细胞死亡，因为还有许多其他相互连接的输入可能比该特定输入对细胞的影响更大。

系统生物学方法是收集生物信息学或生物化学提供的众多单一通路网络数据，并将这些网络在计算上连接在一起，形成一个大型系统来模拟细胞行为。为此，系统生物学使用了多个常微分方程 (ODE)，它们描述了单个自变量的变化，以及偏微分方程 (PDE)，它们整合了多个自变量。ODE 通常以时间作为自变量，并观察实验确定的酶活性。PDE 用于观察时空反应（基本上是物体或分子在特定时间的位置），例如扩散。利用这些方程，布尔逻辑用于为每个网络（称为节点）分配一个数字。值为 1 表示网络处于开启状态，值为 0 表示网络处于关闭状态。因此，利用布尔逻辑，可以确定在某些条件或输入下，哪些网络处于开启或关闭状态。将所有网络的布尔值组合起来，就可以确定最终结果，对于程序性细胞死亡，则是启动细胞死亡的胱天蛋白酶的激活。

系统生物学还有一种数据驱动方法，它简单地使用大量实验数据，并统计性地寻找各组实验数据之间的相关性。这种方法的优点是不需要使用复杂的微分方程，但缺点在于它受限于实验数据的数量和有效性。这种方法使用线性代数而不是微分方程来寻找实验数据集之间的相关性，使用聚类技术对数据进行分组和简化，使用偏最小二乘分析来预测数据。

程序性细胞死亡的 3 种类型

凋亡的主要特征是染色质浓缩和断裂，随后出现起泡，导致细胞断裂成凋亡小体。凋亡小体最终被半胱氨酸蛋白酶家族的胱天蛋白酶降解。 凋亡是三种细胞死亡类型中研究最多、特征最明确的一种，其内在和外在通路都已成功地利用系统生物学进行建模。在凋亡建模方面，Krammer 和 Eils 的工作做出了重要贡献，他们使用常微分方程解释了 Fas 诱导的凋亡。他们希望预测细胞的死亡结果（输出），以响应 Fas 活化抗体的浓度（输入）。从一个复杂的网络开始，他们将行为相似的信号通路网络聚集成子模块，以简化系统。在这一过程中，他们还发现了细胞内抑制通路 c-FLIP 的重要性，该通路诱导了凋亡。通过他们的工作，他们证明了系统生物学可以使用子模块成功地模拟复杂的信号通路系统。

自噬是一个细胞内内容物被自噬体吞噬和消耗的过程，自噬体是多层膜囊泡。自噬的大部分特征是通过酵母遗传学获得的，在酵母遗传学中，鉴定出了许多自噬基因及其功能。 它在细胞稳态中发挥着重要作用，因为它能清除受损的细胞器和错误折叠的蛋白质。然而，这种吞噬细胞内内容物的过程实际上会导致细胞死亡，而这个过程的通路则是在系统生物学的帮助下建立的。

坏死是一个涉及细胞肿胀、细胞器功能障碍和细胞裂解的过程。最初，它被定义为一个不受控制的事件，或者是一个不需要任何基因活动的意外死亡。然而，最近的研究表明，它实际上是一个受基因控制的事件，存在特定的通路。一些已知的调节因子包括 c-Jun N 末端激酶、凋亡诱导因子、死亡相关蛋白激酶和活性氧。 这些调节因子的通路也已使用系统生物学进行建模，但尚未完全了解。

内在和外在途径

内在途径是由细胞内部发出的信号引发的凋亡激活。激活凋亡体的主要触发因子是细胞色素 c。细胞色素 c 位于线粒体内外膜之间。内在途径会增加线粒体外膜的通透性，导致细胞色素 c 释放到胞质溶胶中，从而引发凋亡。因此，线粒体外膜通透性 (MOMP) 成为理解程序性细胞死亡的内在途径的关键，而激活这种内在死亡通路的刺激被称为鬼臼毒素。

外在途径是由于细胞外信号引发的凋亡激活。激活外在死亡通路的刺激被称为 TRAIL，即肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体。

利用偏微分方程对这两种途径生成时空模型，并将该模型与实验数据进行比较表明，细胞色素 c 转移到胞质溶胶所需的时间，内在途径比外在途径更长，因此推测外在途径的凋亡在动力学上更快。