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      Science丨酸性環境主導塑造癌細胞代謝網絡

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      撰文|林無隅

      惡性腫瘤的快速生長使癌細胞暴露于復雜且不穩定的代謝微環境中,包括缺氧、營養匱乏、代謝廢物積累以及酸化。癌細胞能夠在這些不利條件下存活和增殖,依賴于其高度的代謝可塑性和應激適應能力【1-3】。目前,對于單一代謝脅迫(如低氧或營養缺乏)的反應機制已有較深入研究【4】,但在體內,癌細胞往往同時面對多種代謝壓力,這些應激之間的交互作用尚不清楚【5】。因此,理解癌細胞如何整合應對多種代謝應激,以及哪種應激在體內最具決定性意義,成為該領域亟待解決的問題。

      近日,德國癌癥研究中心和海德堡大學分子生物學中心聯盟Johannes ZuberWilhelm Palm在Science雜志發表了

      Acidosis orchestrates adaptations
      of energy
      metabolism in tumors
      的研究文章。研究人員設計了一種順序式 CRISPR 篩選策略,首先在體外多種代謝應激條件下進行全基因組篩選,隨后在小鼠原位胰腺癌模型中進行體內聚焦篩選,以系統識別驅動腫瘤內癌細胞適應性的關鍵代謝調控基因。通過比較體內外篩選結果,研究發現體內腫瘤的基因依賴性最接近體外乳酸處理條件下的模式,提示酸化是塑造腫瘤細胞代謝狀態和適應力的核心因素。進一步機制研究揭示,酸性環境通過抑制細胞質ERK活性,降低DRP1的磷酸化水平,從而抑制線粒體分裂并促進融合,重編程癌細胞代謝以增強在營養匱乏下的生存能力。



      研究者首先在胰腺癌細胞中,在低葡萄糖、低氨基酸、低氧、乳酸積累等多種代謝應激條件下進行了全基因組 CRISPR 篩選,識別出不同條件下調控細胞存活的關鍵基因。隨后整合分析發現,各種應激條件下的基因依賴譜差異顯著。為了驗證體內環境最接近哪種體外應激狀態,作者將篩選中獲得的候選基因構建為聚焦 sgRNA 文庫,并在小鼠胰腺原位腫瘤模型中進行體內篩選。結果顯示,體內腫瘤的基因依賴模式與乳酸處理組最為相似,提示腫瘤內酸性環境是關鍵代謝應激因素。

      研究人員進一步分離了乳酸的代謝底物效應與酸化效應,證明低 pH 環境而非乳酸分子本身是引起代謝改變的決定性因素。代謝通量分析顯示,酸性條件下細胞糖酵解水平下降,而線粒體呼吸增強,葡萄糖利用減少,脂肪酸、乙酸和谷氨酰胺氧化增加。功能抑制實驗表明,在酸性環境中抑制糖酵解對細胞存活影響較小,而抑制線粒體呼吸顯著降低細胞存活率,說明酸化促使癌細胞依賴氧化代謝維持能量供給。

      作者發現酸性環境特異性抑制細胞質 ERK 的活性,從而降低 DRP1 的磷酸化水平,導致線粒體分裂受阻并促進線粒體融合。通過構建活性型 DRP1 突變體或敲除線粒體融合相關蛋白(如 OPA1、MFN1),可逆轉酸性誘導的線粒體融合與代謝重編程,并抑制酸性腫瘤環境中的細胞生長。此外,通過基因操作降低腫瘤酸度(如敲除乳酸脫氫酶 Ldha)可改變細胞對糖酵解與氧化代謝的依賴,進一步證明 pH 是調控腫瘤代謝適應的關鍵因素。

      綜上所述,該團隊過順序式CRISPR篩選結合代謝機制研究,系統揭示了酸化是體內腫瘤代謝適應的核心驅動力,其通過ERK–DRP1通路調控線粒體融合并促進氧化代謝。這一研究首次在體內層面明確了腫瘤酸化不僅是代謝副產物,而是主動塑造癌細胞代謝網絡的重要信號因素。該發現為理解腫瘤微環境與代謝重編程的關系提供了新的理論基礎,并提示針對酸性腫瘤環境的新型治療方向,例如抑制線粒體融合或阻斷氧化代謝可能更有效。此外,該研究也提示臨床使用的 MEK/ERK 抑制劑可能意外促進線粒體融合和氧化代謝狀態,從而影響治療耐藥性。

      https://doi.org/10.1126/science.adp7603

      制版人: 十一

      參考文獻

      1. L. W. S. Finley, What is cancer metabolism?Cell186, 1670–1688 (2023). doi: 10.1016/j.cell.2023.01.038; pmid: 36858045

      2. A. Muir, L. V. Danai, M. G. Vander Heiden, Microenvironmental regulation of cancer cell metabolism: Implications for experimental design and translational studies.Dis. Model.Mech. 11, dmm035758 (2018). doi: 10.1242/dmm.035758; pmid: 30104199

      3. N. N. Pavlova, J. Zhu, C. B. Thompson, The hallmarks of cancer metabolism: Still emerging.Cell Metab.34, 355–377 (2022). doi: 10.1016/j.cmet.2022.01.007; pmid: 35123658

      4. M. V. Liberti, J. W. Locasale, The Warburg Effect: How Does it Benefit Cancer Cells?TrendsBiochem. Sci.41, 211–218 (2016). doi: 10.1016/j.tibs.2015.12.001; pmid: 26778478

      5. R. J. DeBerardinis, N. S. Chandel, Fundamentals of cancer metabolism.Sci. Adv.2, e1600200 (2016). doi: 10.1126/sciadv.1600200; pmid: 27386546

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