铁死亡过程中由pH调节的核F-肌动蛋白组装

《Frontiers in Cell and Developmental Biology》:pH-regulated nuclear F-actin assembly during ferroptosis

【字体: 时间:2025年12月10日 来源:Frontiers in Cell and Developmental Biology 4.3

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  铁依赖性细胞死亡(ferroptosis)中,核actin纤维的动态形成与细胞质actin解聚、G-actin核内转运及胞内酸化相关,且受培养基碳酸氢盐浓度和pH调节。研究发现核actin纤维形成是ferroptosis的伴随现象,而非影响其敏感性的决定因素。

  
铁依赖性细胞死亡(ferroptosis)是一种由脂质过氧化和细胞膜完整性丧失介导的程序性细胞死亡形式,其机制与铁代谢失衡密切相关。近年来,铁死亡在肿瘤进展、缺血再灌注损伤、神经退行性疾病等病理过程中的作用日益受到关注。与传统凋亡、坏死或炎症性细胞死亡不同,铁死亡的特征性改变包括细胞膜破裂和脂质过氧化积累,而其调控机制尚未完全阐明。在此背景下,核内肌动蛋白(F-actin)的动态变化成为新的研究焦点。

实验团队选用人成纤维肉瘤细胞系HT-1080,通过稳定表达核定位的荧光标记肌动蛋白(nAC-TagGFP2)构建活细胞成像模型,结合多种荧光染色技术(如Phalloidin、SiR-actin、抗肌动蛋白抗体)和流式细胞术,系统揭示了铁死亡过程中核内F-actin的时空重构规律。研究显示,当细胞受到铁死亡诱导剂RSL3作用时,约35%的细胞在暴露90分钟后出现核内肌动蛋白束状聚集,并伴随细胞膜破裂和核膜崩解。值得注意的是,这种核内肌动蛋白的异常聚集并非铁死亡的触发因素,而是其进程中的伴随现象。

从分子机制角度,研究团队发现核内F-actin的动态变化受多重因素调控:首先,IPO9蛋白通过介导G-actin(单体态肌动蛋白)的核转运,为核内F-actin的组装提供原料。siRNA敲低IPO9显著抑制了核内F-actin的聚集,证实其在此过程中的必要性。其次,铁死亡诱导的细胞内pH下降(由7.4降至5.5)直接促进肌动蛋白的聚合成纤维。通过mOrange2 pH敏感探针的实时成像,证实了细胞内酸化与核F-actin组装的时空一致性。此外,外源性碳酸氢钠(NaHCO3)或碱性溶液(pH 10)可有效抑制核F-actin的生成,提示pH调节是核F-actin动态重构的关键环境因素。

关于核F-actin的功能定位,三维共聚焦显微成像显示,这些纤维主要沿核膜腹侧形成定向排列,厚度随亚核区域位置变化(周边较薄,中心较厚)。部分纤维呈现团块状结构,并排除核膜染色质标记物(Hoechst 33342),提示可能涉及染色质重构或DNA损伤响应机制。值得注意的是,当细胞内铁浓度被外源螯合剂(DFO)或抗氧化剂(Fer-1)抑制时,核F-actin的异常聚集显著减弱,表明铁代谢失衡是驱动核肌动蛋白重构的重要诱因。

研究还通过表达突变型肌动蛋白(如聚合缺陷型R62D突变体)和活细胞时间序列分析,揭示了核F-actin的动态特征:在铁死亡早期,胞质F-actin发生解聚,释放的G-actin通过IPO9介导的核转运进入细胞核;中期(2-3小时)形成稳定束状结构;晚期(4小时以上)伴随核膜破裂,荧光信号释放到胞质。这种时序性变化与脂质过氧化程度呈正相关,且与细胞死亡进程同步。

在实验技术层面,团队创新性地整合了多种检测手段:采用nAC-TagGFP2荧光报告系统实现核内F-actin的特异性追踪;通过mOrange2探针建立pH动态监测体系;利用latrunculin A(LatA)等工具解析胞质F-actin解聚与核重构的关联。其中,pH调节的机制尤为关键——当外源补充NaHCO3(模拟生理碱性环境)时,核F-actin的束状结构显著减少,而酸性环境(pH 6.5)则明显促进其形成,这为解释传统培养体系中核F-actin信号较弱的现象提供了关键线索。

该研究对理解铁死亡的分子机制具有多重启示:1)IPO9介导的G-actin核转运是F-actin聚集的必要步骤;2)细胞内酸化通过影响肌动蛋白聚合状态直接调控核F-actin组装;3)外源缓冲系统(如NaHCO3)可通过调节细胞内外pH梯度间接影响核F-actin的生理状态。这些发现不仅完善了铁死亡的多维度调控网络,还为开发基于肌动蛋白动态的新型铁死亡抑制剂提供了理论依据。

在应用层面,研究建议未来实验需严格控制培养体系的pH和缓冲成分,尤其是涉及核F-actin检测的实验设计。此外,针对IPO9和肌动蛋白聚合酶的靶向干预可能成为调控铁死亡的新策略。该成果发表于《Frontiers in Cell and Developmental Biology》,为细胞死亡研究领域提供了新的可视化模型和分析范式,对疾病治疗靶点的开发具有重要参考价值。
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