Science：破解病原菌III型分泌系统效应物网络

2021年3月17日讯/生物谷BIOON/---包括大肠杆菌、沙门氏菌、志贺氏菌和耶尔森菌在内的许多革兰氏阴性病原菌的感染都依赖于通过III型分泌系统（T3SS）注入效应物。这些效应物通过多种机制劫持细胞过程，包括分子模拟和多样化的酶活性。虽然体外分析表明，不同的效应物可以表现出互补、相互依赖或拮抗的关系，但大多数体内研究都集中在不同的效应物对发病机制的贡献

2021年3月17日讯/生物谷BIOON/---包括大肠杆菌、沙门氏菌、志贺氏菌和耶尔森菌在内的许多革兰氏阴性病原菌的感染都依赖于通过III型分泌系统（T3SS）注入效应物。这些效应物通过多种机制劫持细胞过程，包括分子模拟和多样化的酶活性。虽然体外分析表明，不同的效应物可以表现出互补、相互依赖或拮抗的关系，但大多数体内研究都集中在不同的效应物对发病机制的贡献上。

鼠柠檬酸杆菌（Citrobacter rodentium）是一种天然的小鼠病原菌，与人类病原菌肠致病性大肠杆菌（EPEC）和肠出血性大肠杆菌（EHEC）有共同的感染策略和致病因子。这些病原菌定植胃肠道的能力是通过T3SS注入效应物介导的。虽然鼠柠檬酸杆菌注入31种效应物，但EPEC原型菌株E2348/69可以移动21种效应物。

在一项新的研究中，来自英国、西班牙和以色列的研究人员测试了以下假设，即T3SS效应物不是单独运作，而是形成强大的可以维持较大收缩的细胞内网络，并且扩大的效应物库在不同的疾病表型和宿主适应性中发挥作用。相关研究结果发表在2021年3月12日的Science期刊上，论文标题为“Type III secretion system effectors form robust and flexible intracellular virulence networks”。

图片来自Science, 2021, doi:10.1126/science.abc9531。

这些作者通过用100多种鼠柠檬酸杆菌效应物突变体组合感染小鼠来测试效应物网络模式。首先，通过使用机器学习预测算法，他们发现了额外的效应物：NleN和NleO。然后，他们从两个不同的起点依次剔除效应物基因，以达到可持续的终点，这导致菌株缺少19种不相关的效应物（CR14菌株）或10种参与调控肠上皮细胞的先天免疫反应的效应物（CRi9菌株）。

此外，这些作者还剔除了靶向线粒体并破坏紧密连接的Map和EspF。出乎意料的是，所有菌株都在结肠中定植，并激活了肠上皮细胞中保守的代谢和抗菌过程，同时引起了不同的细胞因子和免疫细胞浸润反应。特别是，尽管感染鼠柠檬酸杆菌 Δmap/ΔespF（即剔除Map和EspF基因的鼠柠檬酸杆菌）未能诱导白细胞介素-22 (IL-22)的分泌，但CR14和CRi9分别引发结肠外植体中IL-6、粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子（GM-CSF）以及IL-22、干扰素-γ (IFN-γ)和IL-17的高分泌。尽管如此，CR14或CRi9的感染还是诱导了对继发感染的保护性免疫。

虽然Tir、EspZ和NleA是必不可少的，但其他效应物在体内表现出依赖环境的本质性。此外，表达EPEC E2348/69效应物库的鼠柠檬酸杆菌未能有效地在小鼠体内定殖。这些作者使用策划的功能信息和他们的体内数据来训练一种机器学习模型，该模型预测了以前未被描述的突变体组合的定殖效率。值得注意的是，一种预测值较低的仅缺乏nleF、nleG8、nleG1、nleB和espL的突变体未能定殖。

这些作者的分析显示，T3SS效应物形成了强大的网络，可以在保持毒力的同时维持实质性的收缩，而且这种效应物网络的构成有助于宿主适应。单一病原体内的替代效应物网络引发了明显不同的免疫反应，但却诱导了保护性免疫。CR14不能容忍任何进一步的收缩，这表明该网络在只有12种效应物的情况下达到了它的稳健性极限。由于其他效应物网络的稳健性极限取决于收缩起点和效应物剔除的顺序，机器学习模型可能改变这些作者预测替代网络功能的能力。总之，这项研究证明了T3SS效应物网络的稳健性，以及肠上皮细胞在保持抗菌功能的同时承受剧烈扰动的能力。（生物谷 Bioon.com）

参考资料：

David Ruano-Gallego et al. Type III secretion system effectors form robust and flexible intracellular virulence networks. Science, 2021, doi:10.1126/science.abc9531.