中国生物化学与分子生物学会代谢专业分会

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Division of Metabolism, CSBMB

Division of Metabolism, CSBMB

科普-氨基酸代谢的摄影师

氨基酸代谢的摄影师

李婷,华东理工大学,光遗传学与合成生物学交叉学科研究中心

赵玉政,华东理工大学,光遗传学与合成生物学交叉学科研究中心

中国生物化学与分子生物学学会代谢专业分会

一、氨基酸代谢

细胞代谢是生命活动的基础,它通过一系列高度协调的生化反应,将营养物质转化为能量(ATP)和生物合成的前体物质,以维持细胞生长、增殖、分化及应对环境变化等基本功能。这一过程主要涵盖大家熟知的糖酵解、三羧酸(TCA)循环、氧化磷酸化(OXPHOS)以及脂肪酸和氨基酸代谢等核心通路1。2025年由诺贝尔生理学或医学奖委员会主办的诺贝尔论坛主题首次聚焦于前沿领域“代谢物”,标志着代谢研究已站上生命科学的舞台中央。

其中,氨基酸代谢的重要性早已超越其作为蛋白质合成原料的传统认知。作为连接营养感知、能量代谢与细胞命运决定的核心枢纽,氨基酸通过mTORC1和GCN2等经典感知通路,精密调控细胞生长、自噬与代谢稳态2。此外,氨基酸代谢在肿瘤、免疫、神经及代谢性疾病等病理过程中扮演着举足轻重的角色3-6。因此,深入理解氨基酸代谢的调控网络与功能多样性,不仅为揭示生命活动的基本规律提供了关键视角,也为代谢相关疾病的精准诊疗开辟了广阔前景。

二、氨基酸代谢检测

长期以来,氨基酸的检测主要依靠酶循环法、高效液相色谱及质谱等传统技术。尽管这些方法覆盖代谢物种类广泛、灵敏度较高,但往往需对样品进行裂解、提取等破坏性前处理,无法满足活细胞、亚细胞区室及活体水平上对氨基酸代谢动态监测的需求。氨基酸荧光蛋白探针的出现,就像给这些代谢分子配备了跟拍“摄影师”,让科学家得以在活细胞中一窥生命的动态奥秘7。

目前已开发的氨基酸荧光蛋白探针主要分为两类8:一是FRET(荧光共振能量转移,Fluorescence Resonance Energy Transfer)型荧光蛋白探针,通过在FRET供体和受体荧光蛋白间嵌入特定氨基酸结合域实现底物结合后的FRET效率变化(图1A);二是单荧光蛋白型探针,将cpFP(环状重排荧光蛋白,Circularly Permuted Fluorescent Protein)插入特定氨基酸结合蛋白内或特定氨基酸结合蛋白串联单元之间,底物结合引起cpFP的荧光信号变化(图1B)。凭借两种精巧的设计策略,在活细胞内架起了氨基酸代谢实时摄影的“镜头”。

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图1 氨基酸荧光蛋白探针原理示意图

FRET型探针通常体积较大(一般大于54 kDa),荧光强度亮,但动态范围较小(通常为10–150%)6。单荧光蛋白型探针(一般大于27 kDa)通过筛选底物结合蛋白中cpFP插入的位置、优化底物结合蛋白与cpFP之间的连接肽、突变结合口袋周围的氨基酸残基,以及截短底物结合蛋白等方法提高探针对推特定氨基酸的特异性以及响应幅度(理想情况下动态范围可超过500%)、调节探针与推特定氨基酸的结合亲和力(理想情况下探针的解离常数Kd与细胞内游离底物浓度相当),以便在活细胞中使用9-13。

以2025年开发的精氨酸荧光蛋白探针STAR为例,在能较好的识别精氨酸的鼠伤寒沙门菌的STM4351的两个截短片段之间设计插入了cpYFP, 通过高通量检测筛选及活性位点定向突变, 最终优化获得了具有不同亲和力的精氨酸遗传编码荧光探针STAR和STAR-H14, 15。STAR的 Kd 约为180 μmol/L,可精确检测10‑3300 μmol/L游离的精氨酸,适用于多种细胞的胞内精氨酸检测;STAR‑H,Kd 约为2 μmol/L,可精确检测0.1‑40 μmol/L游离的精氨酸,适用于临床体液中精氨酸的微量测定。STAR和STAR‑H具有高特异性、动态响应范围大、与精氨酸的结合快速可逆等突出优势,可在活细胞及活体水平快速、实时“摄影”精氨酸代谢动态变化。因此,利用STAR 荧光蛋白探针,可系统绘制活细胞及活体内精氨酸与其他19种氨基酸的交换转运“导航图”,实时追踪巨噬细胞极化、胞葬、衰老等细胞命运转变过程中的精氨酸动态波动,为揭示精氨酸代谢在细胞营养稳态维持、免疫调控与细胞衰老进程中的多重生物学功能及其分子机制提供了强有力的研究工具。

氨基酸荧光蛋白探针“摄影师”能以秒级的时间分辨率和纳米级的空间精度,记录下氨基酸在不同细胞器、不同生理状态下的代谢波动,从“破坏性抽样”到“无损直播”, 让代谢研究真正进入了动态影像时代,帮助科学家看清不同的生命代谢过程。

 

1. Liu, H. et al. Energy metabolism in health and diseases. Signal Transduct Tar 10, 69 (2025).

2. Zhang, C.W., Han, Y.X., Yao, W.Y., Hong, Q. & Chen, N. Mechanisms of mTORC1 and GCN2 amino acid sensing pathways in tumorigenesis and metastatic progression (Review). Int J Mol Med 57 (2026).

3. Ren, S.Q., Zhou, X.Y., Wang, Z. & Yuan, K.F. Amino acids metabolism: a potential target for cancer treatment. Mol Cancer 24, 307 (2025).

4. Sorgdrager, F.J.H., Naude, P.J.W., Kema, I.P., Nollen, E.A. & Deyn, P.P. Tryptophan metabolism in inflammaging: From biomarker to therapeutic target. Front Immunol 10, 2565 (2019).

5. Leone, R.D. et al. Glutamine blockade induces divergent metabolic programs to overcome tumor immune evasion. Science 366, 1013-1021 (2019).

6. Dalangin, R., Kim, A. & Campbell, R.E. The Role of Amino Acids in Neurotransmission and Fluorescent Tools for Their Detection. Int J Mol Sci 21 (2020).

7. Greenwald, E.C., Mehta, S. & Zhang, J. Genetically Encoded Fluorescent Biosensors Illuminate the Spatiotemporal Regulation of Signaling Networks. Chem Rev 118, 11707-11794 (2018).

8. Zhang, Z., Cheng, X., Zhao, Y. & Yang, Y. Lighting up live-cell and in vivo central carbon metabolism with genetically encoded fluorescent sensors. Annu Rev Anal Chem (Palo Alto Calif) 13, 293-314 (2020).

9. Zhao, Y. & Yang, Y. Profiling metabolic states with genetically encoded fluorescent biosensors for NADH. Curr Opin Biotechnol 31, 86-92 (2015).

10. Zhao, Y. et al. SoNar, a Highly Responsive NAD(+)/NADH Sensor, Allows High-Throughput Metabolic Screening of Anti-tumor Agents. Cell Metab 21, 777-789 (2015).

11. Tao, R.K. et al. Genetically encoded fluorescent sensors reveal dynamic regulation of NADPH metabolism. Nature Methods 14, 720 (2017).

12. Zou, Y.J. et al. Illuminating NAD(+) Metabolism in Live Cells and In Vivo Using a Genetically Encoded Fluorescent Sensor. Dev Cell 53, 240-252 (2020).

13. Li, X. et al. Ultrasensitive sensors reveal the spatiotemporal landscape of lactate metabolism in physiology and disease. Cell Metab 35, 200-211 (2023).

14. Li, R. et al. Lighting up arginine metabolism reveals its functional diversity in physiology and pathology. Cell Metab 37, 291-304 (2025).

15. Li, T., Huang, J., Zhang, Z. & Zhao, Y. A new technology for real-time arginine monitoring based on genetically encoded fluorescent sensors. Chinese Science Bulletin 70, 3999-4002 (2025).

 


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