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在蛋白质合成过程中，伴侣蛋白对共翻译折叠至关重要，但相关作用机制不明。研究人员整合多种技术，研究大肠杆菌中触发因子（TF）和 DnaK 的共翻译结合机制。结果表明二者结合与 “未满足残基” 相关，该发现有助于理解蛋白质折叠调控。
在微观的细胞世界里，蛋白质的合成与折叠是一场精妙而复杂的 “舞蹈”。蛋白质从核糖体的 “生产线” 上诞生后，需要正确折叠才能发挥功能。然而，它们在折叠过程中很容易 “迷失方向”，出现错误折叠甚至聚集的情况，这可能引发各种细胞问题，就像工厂里生产的产品出现瑕疵一样。分子伴侣在这个过程中扮演着 “折叠导师” 的角色，引导蛋白质正确折叠。但目前，对于这些 “导师” 在整个蛋白质组中是如何与新生蛋白质互动的，科学家们了解得还很少。现有研究方法存在局限，无法全面捕捉新生蛋白质的折叠过程和伴侣蛋白的结合位点，这就如同在黑暗中摸索，难以看清全貌。为了揭开这个神秘的面纱，来自德国海德堡大学分子生物学中心（Center for Molecular Biology of Heidelberg University，ZMBH）、荷兰 AMOLF 等多个研究机构的研究人员，开展了一项深入的研究。他们的研究成果发表在《Nature Communications》上，为我们理解蛋白质折叠的机制带来了新的曙光。
研究人员为了探究 TF 和 DnaK 在全蛋白质组中共翻译结合的决定因素，以及它们在 TF、DnaK 和 GroEL - ES 网络中的相互作用，采用了多种关键技术。其中，选择性核糖体分析（SeRP）用于研究 TF、DnaK 和 GroEL 在翻译过程中与新生链的结合情况；光学镊子实验结合荧光技术，用于研究 TF 和 DnaK 与新生蛋白质的结合稳定性；基于 AlphaFold 的计算预测则用于从理论上分析伴侣蛋白的结合模式。
研究结果如下：
- 共翻译结合情况：通过 SeRP 分析，研究人员发现 TF 优先结合长度为 100 - 250 个残基的新生链，而 DnaK 和 GroEL 的结合在翻译过程中持续增加，表明它们更倾向于结合长的新生链。此外，通过对结合分数的分析，研究人员还对蛋白质底物进行了分类，发现不同伴侣蛋白的高亲和力底物存在差异，如 TF 和 DnaK 的高亲和力底物数量较多，而 GroEL 的较少。
- 伴侣蛋白网络：研究发现，TF 和 DnaK 各自结合许多新生链，而 GroEL 的结合通常伴随着 TF 和 / 或 DnaK。较大的蛋白质更倾向于与多个伴侣蛋白结合，这表明它们对共翻译折叠的需求更为复杂。在多伴侣蛋白结合的蛋白质中，伴侣蛋白的结合存在有序的程序，TF 的结合通常先于 DnaK 和 GroEL，且 DnaK 和 GroEL 的结合时间往往重叠。
- 促进结合的因素：研究表明，新生链折叠结构域的出现促进了 TF 和 DnaK 的结合。TF 结合与预测的新生链无序度降低和三级结构的增加相关，且在 CATH 注释的结构域出现时开始结合，结构域完全暴露时结束结合。DnaK 的结合在结构域出现过程中逐渐增加，但不像 TF 那样在单个结构域完成时减少。
- 结合稳定性：体外单分子实验表明，TF 和 DnaK 都更稳定地结合部分折叠的新生 AceE 链，而不是未折叠的链。TF 结合未折叠状态的时间较短，随着新生链折叠程度的增加，结合时间显著延长；DnaK 也有类似趋势，但作用相对较弱。
- 结合预测：研究人员基于 AlphaFold 结构预测和一般伴侣蛋白结合规则，开发了一种计算模型。该模型仅利用蛋白质序列就能够预测 TF 和 DnaK 在翻译过程中的结合情况，且预测结果与 SeRP 数据在很大程度上相符。
- 伴侣蛋白网络的稳健性：通过对 Δtig 和 ΔdnaK 突变体的研究，发现 TF 缺失会导致 DnaK 和 GroEL 在翻译过程中更早地结合更多底物，而 DnaK 缺失对 TF 的结合影响较小，这表明伴侣蛋白网络具有一定的适应性和稳健性。
- 对内膜蛋白折叠的作用：研究发现，DnaK 在许多内膜蛋白（IMPs）的大细胞质段出现时结合，可能有助于其折叠；GroEL 的结合可能与未能整合到膜中的新生 IMPs 有关，以防止聚集并促进翻译后膜插入。
研究结论和讨论部分指出，该研究揭示了大肠杆菌中参与蛋白质折叠的胞质伴侣蛋白的共翻译作用模式。研究人员引入的 “未满足残基” 概念，能够解释 TF 和 DnaK 与部分折叠的新生结构结合更稳定的现象，这与以往认为它们主要与未折叠底物结合的观点不同。基于此概念的模型能够预测伴侣蛋白的结合情况，为理解蛋白质折叠机制提供了新的视角。此外，伴侣蛋白网络的灵活性和适应性也为解释突变细胞中伴侣蛋白缺陷的补偿机制提供了依据。未来，还需要进一步研究其他伴侣蛋白是否也靶向未满足残基，以及这些机制在翻译后伴侣蛋白指导和蛋白质质量控制中的作用。这项研究不仅加深了我们对蛋白质折叠过程的理解，也为未来的相关研究奠定了基础，为解决蛋白质错误折叠相关的疾病问题提供了潜在的理论支持 。
