Nature子刊：任罡团队利用单颗粒电子断层扫描半岛bandao体育技术绘制RNA分子动态折叠过程

　　半岛综合体育2024年诺贝尔化学奖的一半授予了 Demis Hassabis 和 John Jumper，以表彰他们开发的人工智能模型AlphaFold2准确预测蛋白质的三维结构。然而，这一预测的蛋白质三维结构半岛bandao体育，是属于该氨基酸序列在基态下的单一结构。这是因为AlphaFold2在训练中所使用的数据主要来自基态结构半岛bandao体育。

　　为了获得足够强的的结构信息，实验中，分子结构通常被施加一定的约束。例如X射线晶体学要求将分子固定在晶体格点中，以便获取统一的衍射图；而冷冻电镜的SPA技术则需从大量形态各异的分子中筛选出形态一致的颗粒，再通过平均化处理来增强信号。这些结构约束的过程虽然获取足够清晰的结构数据，但也消除了分子的天然存在的结构多样性，阻碍了对大分子柔性和结构变化的全方位观测。这种缺乏对大分子大尺度柔性结构的认知和结构预测，可能在药物设计中引发脱靶现象，从而影响药物开发的效率与成功率。

　　众所周知，生命体的本质在于不断运动。细胞、细胞器及其组成的大分子在溶液中始终处于动态变化之中。然而，作为生命活动中的基本“机器”单元，生物大分子，其结构通常都是固定的。尽管核磁共振（NMR）技术能够揭示生物分子的几种共存结构，分子动力学（MD）模拟也展现了大分子的局部振动，但这些方法仍不足以揭示分子在溶液中的大尺度结构分布。

　　单分子探测技术在生命活动研究中具有重要作用。目前，单分子探测技术主要局限于测定单个生物大分子的空间移动坐标、内部特定标记之间的距离和机械应力、表面形貌结构及组成序列。如单分子荧光显微镜技术用于测定单分子在细胞中的空间位置和运动轨迹；荧光共振能量转移（FRET）技术可测量单分子内部或分子间荧光标记之间的距离；原子力显微镜（AFM）用于探测单分子的表面结构；光镊技术通过聚焦激光束操控单分子的运动，并测量其与其他分子相互作用的力，以及在展开或折叠过程中的力学特性；单分子测序技术则通过纳米孔测定单个DNA或RNA分子的一级序列。

　　然而，对于单个生物大分子的空间结构测定半岛bandao体育，因信号极其微弱一直被视为一项艰难的挑战，甚至被认为是“死胡同”。

　　该研究通过单颗粒电子断层扫描（IPET）技术，成功绘制了120个单个RNA分子在自我折叠过程中的三维结构图谱，为RNA分子的动态折叠过程提供了全新的视角。

　　这项研究克服了以往在单分子结构测定中依赖颗粒选择和平均化的局限性，首次在非平均化条件下实现了单分子结构的高分辨率解析。尽管单分子信号极其微弱，研究团队通过深入研究辐射损伤机制，最终达到了接近2纳米的最高分辨率（图1）。研究团队通过分析120个RNA分子在自动折叠过程中的结构变化，揭示了RNA分子由螺旋-螺旋相互作用驱动的成熟过程，展现了分子在不同状态间的复杂变化。

　　研究结果表明，这些RNA分子不仅存在已知的两种稳定构象，还呈现出多种中间态和高度紧凑的折叠结构，揭示出一种可能由螺旋-螺旋压缩相互作用驱动的折叠机制。该研究展示了IPET技术在解析单分子三级结构中的巨大潜力，也为RNA分子的折叠动态提供了宝贵的观察依据。此项研究为未来生物大分子柔性结构的实时观测和更精准的药物设计铺平了道路，同时标志着单分子结构动态观测的技术发展迈出了重要一步。

　　图1. 测定单个RNA纳米结构的单分子冷冻电子断层扫描技术（IPET）。图中展示了将RNA纳米颗粒冷冻于网格上的过程，随后在电子显微镜中以不同角度倾斜。通过IPET技术，扑捉到单个RNA分子非平均化的3D图像，集合展示了RNA在折叠过程中的瞬时快照。

　　该研究中所使用的单颗粒电子断层扫描（IPET）技术是洛伦兹伯克利国家实验室的任罡研究员领导的团队经过十多年的技术积累，对冷冻电子断层扫描（cryo-ET）技术进行了创新性改进，推出了单颗粒电子断层扫描（IPET）技术。IPET技术集成了多项前沿技术，包包括聚焦电子断层重建算法（Zhang等，PLoS One, 2012, 7(1)）半岛bandao体育、图像强度增强法（Wu等，Scientific Reports, 2018, 8(1):16711）、数据自动采集技术（Liu等，Scientific Reports, 2016, 6:29231）以及缺楔误差校正（Zhai等，Scientific Reports, 2020, 10, 10489）半岛bandao体育。这项技术的最大亮点是，它能够在非平均化条件下直接获取单个分子的三维结构，为生物大分子结构研究提供了新的探索性工具。

　　IPET技术的诞生为在原生态环境下研究生物大分子的结构和动力学开辟了全新视角。通过IPET，科学家无需依赖平均化处理，即可直接观察单个分子的真实构象，提供对大分子运动或动力过程的全方位可视化。这些结构数据将进一步扩展包括AlphaFold在内的人工智能结构预测模型，使其从单一基态结构预测提升到多种构象的动态监测水平，为理解大分子运动和动力学机制提供深刻见解。此外，该技术还为新型生物分子纳米机器的开发和更高效的药物设计提供了变革性的视角，势必推动结构生物学和分子生物学领域的前沿研究。

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