研究背景：

蛋白质异常聚集是多种神经退行性疾病的重要病理特征。在阿尔茨海默病、帕金森病和多种tau蛋白病中，Aβ、α-synuclein和tau等致病蛋白常形成高度有序的经典淀粉样纤维（amyloid fibrils），这一结构范式长期影响着人们对神经退行性疾病蛋白聚集机制的理解。然而，并非所有疾病相关包涵体都遵循经典淀粉样纤维模式。如何在接近真实生理状态的细胞和病理组织中解析这些聚集体的原位结构，并进一步理解其与细胞稳态失衡之间的关系，是该领域的重要问题。

文章概述：

近日，北京大学郭强课题组、北京大学第一医院邓健文团队，与中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心刘聪课题组、中南大学湘雅医院唐北沙/刘琼课题组、南方科技大学田瑞军课题组等合作，围绕神经元核内包涵体病（neuronal intranuclear inclusion disease, NIID）相关致病蛋白polyG完成两项背靠背研究。两项工作分别从细胞和组织原位结构解析、脑组织来源聚集体成像以及邻近标记蛋白质组学等角度出发，共同揭示polyG聚集体并非主要表现为单一、规则的经典淀粉样纤维，而是形成具有特定三维组织方式、可呈现多种状态的非经典高阶聚集结构。

图文导读：

神经元核内包涵体病是一类以泛素和p62阳性核内包涵体为典型病理特征的神经退行性疾病[1]。近年来研究表明，NOTCH2NLC基因5′非翻译区CGG重复扩增可通过非经典翻译产生多聚甘氨酸（polyG）蛋白，并参与疾病相关包涵体形成[2,3]。然而，此类包涵体长期以来主要作为病理诊断标志被认识，其在细胞和组织原位环境中的三维结构、组装状态及潜在致病机制仍缺乏直接证据。

在其中一项研究中，郭强课题组和邓健文团队等利用原位冷冻电子断层成像，在原代神经元和神经元核内包涵体病小鼠脑组织中解析polyG包涵体的三维结构。研究发现，polyG包涵体并不是简单、均一的无序沉积，而是可形成多种可分辨的丝带状组装状态。在细胞核内，polyG形成致密的丝带状网络，并富集26S蛋白酶体；在细胞质中，polyG包涵体呈现两类不同的丝带状堆积状态，其内部致密程度、空间组织方式和蛋白酶体可及性存在显著差异。这一结果提示，polyG聚集体具有清晰的结构多态性，不同结构状态可能对应不同的细胞互作方式和病理后果。

该研究还观察到，不同polyG结构状态并非完全彼此孤立。在部分神经元中，两类细胞质polyG丝带状结构可在同一细胞内共存；在少数情况下，它们还呈现核心—外壳样的连续组织形式，其中不同区域表现出不同的致密程度和蛋白酶体富集特征。这些现象提示，polyG聚集体可能经历结构重塑、成熟或状态转化。尽管目前尚不能确定其转化方向和时间顺序，但这一发现为理解致病蛋白聚集体如何形成、演变并影响细胞功能提供了新的线索。

进一步分析显示，细胞质polyG聚集体可与细胞内膜系统，尤其是内质网样膜结构发生接触，并伴随局部膜形变。结合转录组数据中内质网应激相关基因的异常表达，研究提示polyG聚集体的结构状态可能与蛋白稳态扰动、膜系统异常和细胞应激反应相关。这些结果将包涵体结构与细胞功能异常联系起来，为理解神经元核内包涵体病的细胞病理机制提供了新的原位结构证据。

图1.神经细胞内共存的两种polyG包涵体的原位表征

另一项背靠背研究由刘聪课题组、唐北沙/刘琼课题组、田瑞军课题组和郭强课题组等合作完成。该研究从遗传学验证的神经元核内包涵体病小鼠模型出发，提取脑组织中的polyG聚集体，并结合冷冻电子断层成像解析其层级组装方式。结果显示，polyG可首先形成约5 nm的分支纤维，这些纤维进一步通过侧向聚集和相互缠结形成致密的核内丝带状高阶结构。这一“分支纤维到丝带状结构”的层级组装模式，为理解低复杂度polyG蛋白如何形成大型病理性包涵体提供了新的结构模型。

该研究还在未经固定的病理脑组织中开展示踪引导的原位冷冻电子断层成像，证明致密丝带状结构同样是核内polyG包涵体在组织原位环境中的主要存在形式。与脑组织提取物中的结构相比，组织原位环境中的polyG丝带状结构更加致密、连接更加紧密，提示核内微环境可能促进polyG高阶组装和包涵体成熟。这一结果从另一个角度支持polyG丝带状结构并非样品处理或提取造成的人工产物，而是病理组织中真实存在的结构状态。

此外，该背靠背研究通过邻近标记质谱发现，polyG包涵体周围显著富集蛋白酶体亚基和分子伴侣等蛋白质量控制因子。结构成像也观察到蛋白酶体样颗粒与polyG丝带状结构表面和边缘相关联。研究由此提出，polyG聚集体可能作为异常结构平台，持续招募细胞内蛋白质量控制机器。这一过程可能反映细胞对异常聚集体的清除应答，但也可能导致蛋白稳态系统被滞留或过载，从而加剧细胞内稳态失衡。

图2.邻近标记质谱发现polyG包涵体富集蛋白酶体等蛋白质量控制因子

两项研究相互补充、彼此印证。一项工作重点在细胞和脑组织原位环境中揭示polyG聚集体的多种结构状态、共存现象及其可能的动态转化，并进一步连接到蛋白酶体可及性和内膜系统相互作用；另一项工作则从病理脑组织和蛋白质组学角度解析polyG聚集体的层级组装基础及其与蛋白稳态系统的关系。两者共同表明，神经元核内包涵体病中的polyG包涵体并非被动沉积的病理标志物，而是具有特定三维组织方式、可能动态变化并能影响细胞稳态的致病结构单元。

与Aβ、tau或α-synuclein等经典神经退行性疾病相关蛋白形成的高度有序amyloid fibrils相比，polyG包涵体呈现非经典、高阶且多状态的组装特征。这一发现拓展了对疾病相关蛋白聚集体结构形式的认识，也提示神经退行性疾病中的蛋白聚集机制可能比经典淀粉样纤维模型更加多样。

该系列研究为神经元核内包涵体病及相关polyG疾病的分子病理机制提供了新的结构视角。未来，进一步解析不同polyG结构状态在疾病进程中的变化，并阐明其与蛋白稳态失衡、膜系统损伤、核质运输异常和神经元功能障碍之间的因果关系，将有助于推动相关神经退行性疾病的机制研究和干预策略探索。

上述研究由北京大学、北京大学第一医院、中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心、中南大学湘雅医院、南方科技大学等单位合作完成。其中，论文“Structural polymorphism of polyG inclusions revealed by in situ cryo-electron tomography”由郭强和邓健文团队合作完成；论文“PolyG fibrils coalesce into nuclear ribbons that engage proteostasis machinery in neuronal intranuclear inclusion disease”由刘聪、唐北沙/刘琼、田瑞军、郭强等团队合作完成。

参考文献：

[1] Sone J, Mori K, Inagaki T, et al. Clinicopathological Features of Adult-Onset Neuronal Intranuclear Inclusion Disease. Brain. 2016;139(Pt 12):3170-3186. doi:10.1093/brain/aww249.

[2] Deng J, Gu M, Miao Y, et al. Long-Read Sequencing Identified Repeat Expansions in the 5′UTR of the NOTCH2NLC Gene from Chinese Patients with Neuronal Intranuclear Inclusion Disease. Journal of Medical Genetics. 2019;56(11):758-764. doi:10.1136/jmedgenet-2019-106268.

[3] Boivin M, Deng J, Pfister V, et al. Translation of GGC Repeat Expansions into a Toxic Polyglycine Protein in NIID Defines a Novel Class of Human Genetic Disorders: The polyG Diseases. Neuron. 2021;109(11):1825-1835.e5. doi:10.1016/j.neuron.2021.03.038.

论文信息：

Structural Polymorphism of polyG Inclusions Revealed by In Situ Cryo-Electron Tomography

Yunwen Qian, Yalan Wan, Chen Chen, Xiaoyu Zheng, Wenjing Du, Junhan Yang, Zhihao Quan, Biyu Yang, Jiaxi Yu, Jie Zheng, Zhaoxia Wang, Jianwen Deng, Qiang Guo

Advanced Science

DOI:10.1002/advs.76603

原文链接：

https://doi.org/10.1002/advs.76603

PolyG Fibrils Coalesce Into Nuclear Ribbons That Engage Proteostasis Machinery in Neuronal Intranuclear Inclusion Disease

Hui Dong, Yongcheng Pan, Zhiyao Tang, Yuxuan Yao, Guicong Zhang, Junpu Wang, Haonan Xiao, Yun Tian, Beisha Tang, Dan Li, Qiang Guo, Ruijun Tian, Qiong Liu, Cong Liu

Advanced Science

DOI:10.1002/advs.76630

原文链接：

https://doi.org/10.1002/advs.76630

期刊介绍：

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