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工程化tRNA联合疗法突破无义突变困局:囊性纤维化细胞重获全长蛋白,或开启千种遗传病通用治疗新范式

2026-09-27 09:04 Jingan Chen, Muye Zh Science 阅读 0
核心摘要: 多伦多大学团队在《Science》发表研究,利用化学修饰的工程化tRNA抑制无义突变,恢复囊性纤维化跨膜传导调节因子(CFTR)全长蛋白表达。在携带四个突变(含两个无义突变)且对现有药物无响应的患者类器官中,单独tRNA或Trikafta均无效,联合使用后细胞产生响应。在人气道细胞中,蛋白功能恢复并持续表达超40天。研究采用脂质纳米颗粒递送tRNA,为约11%的遗传病提供通用策略。

多伦多大学研究团队开发出一种基于工程化转运RNA(tRNA)的新型治疗策略,能够抑制导致蛋白质合成提前终止的无义突变,在囊性纤维化实验室与临床前模型中恢复全长蛋白生产。这项发表于《Science》的研究,为数千种由同类突变引发的遗传疾病提供了通用治疗思路。

患者类器官实验:联合疗法让无响应细胞“起死回生”

研究的关键验证来自一名囊性纤维化患者的实验室培养组织。该患者携带复杂的CFTR基因型,包含四个突变,其中两个为无义突变,且对现有药物无响应。研究团队成员、多伦多大学Temerty医学院的SickKids科学家Jim Hu和Tanja Gonska提供了组织样本。这些样本被培养成类器官——由患者组织制成的微型模型。

实验结果显示,单独使用修饰tRNA效果甚微,单独使用囊性纤维化药物Trikafta同样无效。然而,当两者联合使用时,细胞产生了响应:工程化tRNA恢复了全长蛋白的生产,为Trikafta提供了可作用的靶点。这一发现揭示了联合治疗策略的协同潜力——tRNA负责“制造”蛋白,药物则负责“激活”蛋白功能。

在携带两个常见无义突变的人气道细胞中,研究人员进一步验证了工程化tRNA能否恢复具有实际功能的CFTR蛋白。结果表明,蛋白不仅重新出现,还执行了正常功能,并且持续存在超过40天。后续临床前测试也指向同一方向。

无义突变:11%遗传病的共同根源与通用策略的挑战

该策略的核心靶点是“无义突变”,这类突变在蛋白质合成的遗传指令中引入提前终止信号,导致细胞无法产生足够或完整的功能蛋白,从而破坏生命活动。据估计,无义突变约占遗传性疾病的11%,涉及数千种疾病,包括部分囊性纤维化、某些肌肉和神经系统疾病。

研究负责人、多伦多大学Leslie Dan药学院副教授Bowen Li指出:“致病突变类型繁多,许多只影响少数人,为每一种突变开发单独的基因疗法极具挑战。通过tRNA疗法,我们的目标是开发一种通用治疗方法,能够潜在解决许多不同基因和疾病中的同类突变,包括目前缺乏有效治疗方案的罕见病。”

Li进一步解释:“同一种提前终止信号可以出现在许多不同基因中,导致影响肺、脑、肌肉和其他组织的疾病。我们的长期目标是开发识别这些共享终止信号的tRNA药物,使一种治疗策略能够潜在应用于多种遗传疾病。”

化学修饰与递送系统:让tRNA成为药物的两大突破

要使该策略成为潜在药物,研究人员必须提高工程化tRNA的效力,并找到将其递送至目标细胞的方法。研究共同负责人、文理学院化学助理教授Haissi Cui引导团队关注tRNA上天然存在的化学标签。添加一种特定修饰后,工程化tRNA变得更具活性且更持久。

Cui表示:“跨学科合作是该项目的关键。我们以自然为设计指南,发现添加一种特定修饰能使工程化tRNA更具活性和持久性。这展示了化学与RNA生物学结合时所能实现的可能性。”

递送方面,Li实验室研究员、论文共同第一作者Jingan (Charles) Chen攻克了这一难题。研究人员使用脂质纳米颗粒——即COVID-19疫苗中携带mRNA的脂肪气泡——但对其重新设计以递送tRNA。Chen强调:“无论你让tRNA多么强大,没有递送,它们就无法成为药物。货物特异性递送系统是我们研究的主要进展之一。我们使用了专为tRNA开发的定制脂质纳米颗粒递送系统。”

Leslie Dan药学院院长Lisa Dolovich认为,这项研究延续了多伦多大学从人体自身生物学中汲取灵感开发疗法的传统,从胰岛素到Ozempic背后的GLP-1发现。“这是医学突破所依赖的基础研究,”Dolovich说,“通过同时攻克科学和递送难题,我们离将发现转化为药物更近了一步。”


Reference: “Nonviral delivery of chemically modified tRNA rescues nonsense mutations in cystic fibrosis” by Jingan Chen, Muye Zhou, Songtao Dong, Fanglin Gong, Rasangi Tennakoon, Breanna Y. Seto, Ziyan Rachel Chen, Zhichang Peter Zhou, Jingyi Pan, Yue Xu, Sijin Luozhong, Colette Maya Macarios, Santiago Tijaro-Bulla, Tanja Gonska, Jim Hu, Haissi Cui and Bowen Li, 27 August 2026, Science. DOI: 10.1126/science.aeb0054
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