综述：同曲率（Homeocurvature）：膜对极端环境适应的新维度

本综述系统阐述了细胞膜脂质响应压力（P）和温度（T）变化的适应性机制，突破性地提出了“同曲率适应（homeocurvature）”新范式，揭示了深海生物通过调控磷脂自发曲率（c0）维持膜稳定的进化策略。作者整合了栉水母、细菌和鱼类等多物种证据，结合SAXS、MD模拟等生物物理技术，证实压力是比膜流动性（fluidity）更强的曲率调节因子，为极端环境生物适应机制提供了全新维度。

　　

1. 引言

1.1. 地球海洋的压力-温度域及其生物

海洋生物生存于极其广泛的压力（P）和温度（T）范围。静水压力随深度以约1巴/10米的速率增加，海洋平均深度约3.8公里处压力达380巴，最深处近11公里处可达1100巴。海水表面温度从极地的-2°C到印度洋近30°C，特定生境温度更为极端（如冰封细菌在-23°C活跃，热液喷口微生物可达120°C）。海洋中压力与温度显著相关：温度随深度降低至深海海底统一的2–3°C，极地略高于表面。唯一同时存在高压高温的生境是零星的热液活动区。

绝大多数海洋生物为变温动物，细胞温度与周围水温一致。目前未知生物能维持巨大的向内压力差，某些真菌产生约80巴的细胞外渗透压，但远低于深海压力水平且不普遍。因此，海洋中大多数细胞组分直接体验环境压力与温度，这些组分仅在有限P-T域内功能正常，但生物分子在宏观进化时间尺度上演化出多样化的P-T特异性，最终使生命殖民上述所有生态位。

1.2. 膜作为压力和温度扰动的杠杆

所有生物依赖行走于热力学钢丝上的脂质膜。作为细胞和细胞器间扩散的主要屏障，膜必须在各种物理化学压力下保持连续结构完整性，同时保持动态性——脂质和嵌入蛋白保持流体样流动性——以促进高效细胞生长、膜重塑和蛋白功能。基本结构（约4纳米厚自组装屏障，主要由磷脂和其他极性（两亲）脂质及相关蛋白质构成）在地球广泛条件下实现这种边际稳定性平衡，体现了脂质双分子层作为生物区隔化系统的多功能性，也突出了服务于迥异环境中维持存活膜的多样化脂质构建模块。

膜固有地对P和T敏感，因为膜核心的烃链仅通过弱范德华力相互作用，与介导头基堆积的较强氢键和离子相互作用形成对比，赋予膜核心比大多数（若非全部）其他细胞组分更大的压缩性和热膨胀性。这些特性在膜尺度上关于P和T的启示如图1A所示。

1.3. 压力和温度对膜的重叠而又独特的影响

当压力升高或温度降低时，膜发生两种物理变化（图1A）：首先，脂质烃链体积收缩比头基至少强两倍，这改变了脂质形状使其表现出更负的本征曲率（图1B），降低膜核心侧向应力并焓稳定双层。其次，每个脂质的膜面积减少，增加分子堆积效率并减慢侧向扩散，即降低流动性、增加粘度。与膜流动性相关的较大熵变使其比本征曲率对温度更敏感。流动性和曲率相对熵和焓贡献的差异体现在磷脂的P-T相行为中。对于给定脂质组成，胶凝发生在固定流动性阈值，反转（转变为非双层相如H_II）发生在固定曲率阈值。在具有一种或多个脂质种类的模型系统中，胶凝边界的dP/dT值（也称为Clausius-Clapeyron系数）比反转边界大两倍以上。这意味着尽管P和T均影响曲率和流动性，但压力更强地扰动前者而温度更强地扰动后者。

1.4. 膜作为P/T适应的热点

尽管存在强扰动效应，存活的（流体和动态）膜存在于所有可居住P/T范围。生命的普遍性通过响应环境而进化的多样化脂质结构成为可能，这些结构直接补偿曲率和流动性扰动，产生图1C所示模式：当在不同P/T条件下观察不同适应脂质时，它们的性质遵循与P/T直接效应相反的趋势。这种趋势可在具有对比P/T生态位的物种比较中观察到，也可在受到P/T挑战并发动主动驯化反应的微生物菌株或个体动物中观察到。

1.5. 同粘度适应：五十多年来P/T适应的主导范式

“同粘度适应（homeoviscous adaptation）”一词由Michael Sinensky于1974年创造，描述“调节膜脂质粘度的稳态过程”。在这项开创性研究中，通过电子自旋共振使用自旋标记脂肪酸估算了从大肠杆菌脂质提取物制备的脂质体的膜粘度。Sinensky观察到在不同温度下培养细胞会导致在单一测量温度下膜粘度发生变化，表明脂质组成改变，但在各培养生长温度下测量时粘度相同。这些结果为先前观察到大肠杆菌和其他细菌响应更冷温度改变脂肪酸代谢提供了生物物理原理。同粘度迹象此后在所有三域生命的温度和压力适应和驯化响应中观察到。在大多数情况下，同粘度控制通过调整脂质不饱和度、链长和头基堆积实现，所有这些都影响双层中脂质的侧向扩散。近年来，大肠杆菌和其他微生物中这些脂质驯化的几种调控途径已被阐明。

1.6. 同曲率适应：新认识的P-T适应维度

磷脂本征曲率的稳态控制，现称为“同曲率适应（homeocurvature）”，最近被我们在自然界中展示。然而，同曲率原理最早于1985年由Sol Gruner假设，解释生物膜中“非双层”磷脂的普遍性。非双层物种——包括许多磷脂酰乙醇胺（PEs）——在生理P和T下单独再水合时不形成双层。在混合物中，它们倾向于降低双层稳定性。由于稳定双层对生命至关重要，非双层脂质的生物学作用不直观且长期存在问题。Gruner提出“生物体寻求稳定其双层的本征曲率”，使用非双层磷脂，其独特的相行为归因于其负本征曲率。Gruner的同曲率原理与两个生物过程相关：1）膜拓扑变化，例如两个相对膜的融合或裂变，由负曲率脂质催化；2）嵌入蛋白功能，可能对膜侧向应力分布敏感。侧向应力分布描述脂质 within each leaflet 内吸引和排斥力的总和，并受脂质曲率强烈影响。最近，柔性表面模型被用于描述曲率如何调节如视紫红质等膜蛋白。不同细胞器和组织对曲率介导过程的不同需求导致Gruner建议本征曲率保持在“与相关膜特定的值”。当时温度和脂质本征曲率之间的直接关系已在体外确立，但同曲率尚未明确被视为对物理环境的响应。相反，Gruner提出了两个聪明的同曲率假说测试；两者都涉及直接操纵曲率并在统一P-T条件下读出生物功能。

同曲率作为环境应激反应的想法大约十年后引入。Morein等人在三种温度下培养大肠杆菌，分离其磷脂，并使用NMR观察到再水合提取物的胶凝和反转温度与生长温度正相关。两个相边界据说“同时且同向调节”，但作者还通过色谱发现“主要调节是酰基链不饱和度的变化”。酰基链不饱和降低磷脂的胶凝和反转温度，承认反转温度变化可能是同粘度驯化的副作用，而不是真正的同曲率信号。更可靠的证据需要一个具有更丰富脂质修饰的生物系统来区分这些响应。

1.7. 曲率-流动性耦合和稳态模式的划分

此时重要的是注意同曲率和同粘度都以实验可观察量命名。尽管脂质曲率和粘度可以是膜存活的关键预测因子，它们不一定是最接近生物结果的驱动因素。脂质本征曲率（c₀，此处“曲率”一词的含义除非另有说明）是描述脂质在无应力单层中假定形状的参数（图1B）。无约束单层仅在特定实验条件下已知存在。天然存在的脂质双层被约束在接近零的单层曲率，否则叶层会发散并且不会观察到广泛的连续膜。因此，远离零的脂质本征曲率在实际膜中表现为高水平的曲率弹性应力。特别强的负本征曲率驱动疏水膜核心中的高压缩应力。理论上，这些应力可以在膜横截面上量化以产生侧向应力分布。侧向应力分布可能是体内膜动态的最佳生物物理度量，但仅在模拟中可观察。因此，同曲率以脂质曲率命名，这是实验可测量的侧向应力的强决定因素。同粘度有类似的遗产：有人认为与粘度相关的参数如渗透性或弯曲刚度可能是膜存活的可比良好预测因子，但Sinensky将EPR旋转相关时间校准到蓖麻油的体积粘度并为范式命名。随着时间的推移，膜粘度已被证明在通过比浊法可测量性和通过特定细胞功能（如呼吸作用）的生物学相关性之间取得平衡。如第3节所述，由脂质曲率控制的类似过程模型早已被假设，但目前实验定义较差。研究脂质形状和膜曲率弹性应力如何在真实细胞中作用是脂质细胞生物学进一步研究的重要领域。

并非所有脂质修饰对曲率和流动性具有平行效应。事实上，顺式构型链不饱和在这方面相当特殊。其他调整，如链长和头基堆积，使曲率和流动性朝相反方向驱动（图2）。常见脂质修饰具有正和负曲率-流动性耦合的发生意味着脂质代谢可用于产生两个参数的任意组合。它还表明，为了在大的P-T域（如海洋）维持同曲率和同粘度，需要多种脂质适应。对于同曲率或同粘度最引人注目的生化证据来自具有负曲率-流动性耦合的脂质修饰。例如，更深居住生物体中朝向更长酰基链的趋势支持同曲率，但是反同粘度的，因此代表了一种权衡。相反，随着栖息地温度降低从PE到头基磷脂酰胆碱（PC）的转变是同粘度的，但是反同曲率的。

1.8. 曲率和粘度的实验读出

几种实验方法已被用于测试同粘度和同曲率假说。其中两种，NMR和DSC，依赖脂质相变产生的大信号。膜的粘度强烈预测其胶凝（L_α -> L_β）的P和T，而脂质本征曲率影响反转（L_α -> H_II）的P/T。然而，还有其他因素驱动相行为，例如实验脂质/水比，在反转的情况下，链弹性。因此，只要相行为的其他驱动因素得到适当控制，反转和胶凝边界仅作为脂质曲率和粘度的启发式方法。尽管如此，相变为比较膜提供了相当稳健的方法，适用于生物脂质混合物的分析。

小角X射线散射（SAXS）是第三种可用于相变分析的技术，并且在低复杂度脂质系统中，可直接测量本征曲率。当X射线光子定向通过水性脂质分散体时（图3A），分散体中的重复结构以特征性的脂质相模式散射光（图3B-D）。如果存在纯的、单分散的相，其散射图案可用于推导结构参数——特别是晶胞之间的平均间距。对于已使用烃“松弛”的反向六方相，重复间距（d）可用于计算脂质本征曲率。需要两个额外参数——饱和水分数和单层弯曲中性面的位置——来从d间距推导本征曲率。这些参数可从SAXS实验中获得，然而所需分析物量通常导致研究人员假设它们的值等于流行模型磷脂的测量值。作为这些测量或假设的替代方案，可以将包含本征曲率的显式结构模型拟合到散射数据，然而模型的12个参数使这种方法非平凡。

几种技术已被用于测量膜粘度。使用自旋探针的EPR是最早的，然而它是间接的，需要校准到可以测量体积粘度的油。添加亲脂性探针可能会偏差数据，但这种效应在低探针:脂质比率下通常被认为可忽略不计。2H NMR可能是测量粘度最准确的方法。它使用全氘化磷脂作为探针，并产生直接反映酰基链构象的顺序参数。然而，它可能昂贵且需要专门的脂质试剂。基于荧光的粘度测量往往更容易获得。时间分辨FRAP显微镜提供膜中标记脂质的侧向扩散系数（D_T）。亲脂性荧光团二苯基己三烯（DPH）的荧光各向异性提供与粘度成比例的读出。使用laurdan家族溶致变色染料的荧光光谱提供也与粘度相关的脂质堆积读出。最后一种方法是迄今为止最流行的，因为它可以使用标准荧光光谱仪或显微镜进行。我们最近开发了细胞器靶向的Laurdan衍生物，允许在体内对特定膜进行相同测量。

1.9. 曲率和粘度的脂质组学代理

除了或代替从重建或天然膜的生物物理测量，曲率和粘度的差异可以使用脂质组成数据估算。由于此类预测始于脂质提取，它们受到与上一节中大多数方法相同的采样空间限制：结果将反映跨膜的平均值，除非可以分离脂质不同的膜或细胞器。与上述基于提取的方法一样，曲率和粘度的脂质组学代理忽略膜蛋白。所有已建立的代理都基于无相互作用的线性模型，因此假设脂质性质是可加的且混合是理想的。此处回顾的没有一个考虑膜周围离子环境的影响，使它们最适用于由两性离子物种主导的脂质组。尽管下面描述的两个指数带有曲率单位（例如?^?1）和熔化温度（°C），它们应被视为统计比较的基础，而不是体内膜性质的定量预测。

第一个脂质组学代理用于单层本征曲率，由线性模型组成，其中磷脂摩尔比、头基身份和不饱和度水平作为预测因子。该模型中使用的系数通过将假设的曲率控制函数拟合到在正常和油酸酯富集条件下培养的哺乳动物细胞的脂质组来经验估计。该模型的预测在其他哺乳动物脂质组中很好地支持了同曲率调节。这种方法的一个主要优势是它估计了脂质对体内曲率应力——即由曲率驱动的侧向应力——的相对贡献。它的主要限制是基础模型专门在哺乳动物数据上训练并忽略烃链长度，可能是为了避免过拟合。原则上，通过相当努力，可以为任何其他发生同曲率的生物系统拟合类似模型。

在我们最近的工作中，我们引入了一个更简单、更通用的脂质组学代理用于本征曲率，称为磷脂曲率指数（PLCI），也记为c?₀。PLCI计算为磷脂相对丰度的加权平均值，其中权重是通过体外实验获得的每种脂质物种的c₀值。此类值已为大多数常见真核磷脂类别测量和编制，但它们并非存在于所有头基和烃链组合。因此，PLCI估计的细节涉及链结构对c₀影响的近似。在我们最近的出版物和新的代码库c0operate中，我们使用略微不同的可用曲率数据子集实施了三种不同的估计方案。“油酰”方案是链不可知的，并有效地假设所有脂质在sn-1位置具有18:1链，因为大多数头基类的二油酰物种的c₀值可用。“satsn1”方案考虑了sn-1链长度的差异，但将所有