邻近生物素标记技术：谁是离蛋白质最近的“朋友”？

　　在我们的身体里，每一个细胞都像一座高度运转的城市，而蛋白质则是其中最忙碌的"居民"。它们承担着各种各样的任务，比如传递信息、参与反应、维持结构等。它们并不是各自为政的个体，而是通过不断接触、协作与分离，形成一个复杂而精密的"社交网络"。在这个网络中，每一个蛋白质都有自己的"朋友圈"，一个蛋白质的功能，很大程度上取决于它平时和哪些"伙伴"在一起，而这些"朋友关系"，往往决定了细胞的命运--是正常运转，还是走向疾病。

　　在生命系统中，蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interactions，PPIs）、蛋白质-RNA相互作用、蛋白质-DNA相互作用，这些相互作用受蛋白质、核酸及其相互作用的密切调控，分子间形成的复杂网络是大多数生物化学反应事件的基础，生物信息也通过细胞环境中无数分子间的相互作用进行传递[1-2]。

　　因此，生命科学研究中的一个核心问题便是：如何找到一个目标蛋白质的"好朋友"？

　　假设我们把细胞想象成巨大的网络世界，蛋白质就是其中的用户。现在，研究者对其中某一个"用户"（目标蛋白质）产生了兴趣，希望了解它平时都和谁来往密切，也就是想找出它的"好朋友"。

　　乍一看，这似乎并不复杂，但真正操作起来却困难重重。因为这些"交往"往往具有以下特点：

　　第一，非常短暂。有些蛋白质之间的接触可能只持续几秒钟甚至更短；

　　第二，非常微弱。它们之间的结合并不牢固，很容易在实验过程中被破坏；

　　第三，环境依赖性强。只有在活细胞的真实环境中，这些关系才存在，一旦细胞被破坏，这些"朋友关系"也随之消失。

　　2008年以前，科学家主要依赖两种方式来研究这些"关系"：一种是直接在活细胞中观察蛋白质的行为，通过给蛋白质打上标记，在显微镜下追踪它的位置和动态。这种方法就像一直盯着一个人，看他在和谁交流，虽然能够获得实时信息，但也可能干扰蛋白质本身的行为，使其不再自然。

　　另一种方法则是在细胞被处理之后，再去分析哪些蛋白质曾经在一起，就像查看聊天记录。这种方式虽然可以获得一些信息，但只能捕捉到已经发生并且被"保存下来"的互动，很多短暂或未被记录的关系都会被遗漏。由于抗体不能穿过活细胞膜，因而这两种方法的优势在当时无法兼得，导致活细胞中难以研究内源性蛋白质相互作用。

　　换句话说，这是两种监控方式，第一种是实时监控，但被监控对象可能会改变自己的行为，结果不一定完全真实。第二种是事后回放，只能看到已经发生的行为，有些短暂而关键的互动则永远消失。好比在监控街头活动，你可以选择全天盯着一个人，也可以选择晚上翻看录像，但前者可能影响他的行为，后者又可能漏掉重要瞬间。

　　正是在这样的背景下，科学家开始尝试一种更巧妙的思路：如果能给目标蛋白质安装一个"自动记录装置"，让它在不被察觉的情况下记录下自己接触过的分子，那问题就会简单得多。所以后来，研究人员致力于开发一种新型活细胞蛋白质组标记技术，利用生物素等化学处理方法在活细胞中对目标蛋白质组进行原位标记，同时保留完整细胞膜结构、蛋白质复合物及空间关系，就这样，邻近生物素标记技术应运而生。这项技术的核心思想其实并不复杂，可以把它理解为给蛋白质安装了一个"隐形扫描器"。这个扫描器会在蛋白质周围发挥作用，只要有其他蛋白质靠近，就会被悄悄"做上记号"。等实验结束后，科学家只需要把所有被标记的蛋白质找出来，就可以反推出这个目标蛋白质的"朋友圈"[3]。

　　这种方法的巧妙之处在于，它不需要持续观察，也不会明显干扰蛋白质的正常活动，却能够在一段时间内积累下丰富的信息。相比过去的方法，它既保留了活细胞的真实环境，又能够捕捉到那些短暂而关键的互动，因此大大提高了研究的效率和准确性。

　　各邻近生物素标记技术各具特色，不同版本之间的差别，可以简单理解为记录速度和记录质量之间的权衡。其中有两个技术应用较为广泛。一个是BioID，它记录得比较慢，需要较长时间才能积累足够的信息，但结果相对更稳定可靠，即无细胞毒性但标记效率低（需18～24小时），且生物素化产物低[4]。

　　另一个是TurboID，它比其他扫描器获得的名单更长，如果说BioID能够记录所有聊天超过1分钟的所有对象，TurboID就能得到聊天超过30秒的名单，而且速度极快，几分钟内就能获得大量数据，但也可能会带来一些"杂音"，需要后续分析去筛选，即虽能在10分钟内完成高效标记，但这种高活性和高生物素亲和力会让其具有细胞毒性[5]。

　　在之后的时间，研究人员不断对这些"扫描器"进行改进，产生了很多新的邻近生物素标记技术，有更加特异性的split-TurboID、毒性更低的AirID、分子质量更小的UltraID、专用于RNA-蛋白质相互作用研究的RNA-BioID等。还有原理相似，但采用了不同的"扫描器"的各种技术，如APEX、APEX2等。

　　最近研究人员基于过往的研究开发了一个新的"扫描器"，之前的扫描器只能记录"谁和谁接触过"，而TransitID还可以追踪"这些蛋白质去过哪里"。细胞内的不同区域就像不同的"功能空间"，蛋白质可能会在不同区域之间移动，并在不同位置产生不同的互动，比如蛋白质可能在公司聊天后又去了咖啡馆，，而TransitID通过观察这两次的交流，能够对次社交轨迹进行推测[6]。这对于研究细胞内物质运输和细胞间通讯具有重要意义。

　　通过这些不断升级的"扫描仪"，科学家可以逐步绘制出细胞内部的"社交网络图谱"。这不仅有助于理解生命活动的基本规律，还在医学研究中具有重要价值。

　　在癌症中，一些关键蛋白质的"社交关系"会发生明显变化，原本正常的连接被打乱，甚至出现新的异常互动。通过识别这些变化，科学家有可能找到疾病发生的关键原因[7]。在神经系统疾病中，蛋白质之间原本稳定的关系可能逐渐被破坏，从而影响神经功能，而这种技术可以帮助我们更早地发现这些异常[8]。在病毒感染过程中，病毒会利用或重构宿主细胞的蛋白质网络，通过研究这些变化，可以更清楚地理解病毒是如何"接管"细胞的，从而为药物和疫苗的研发提供重要线索[9]。因此，找到这些关键的"朋友关系"，往往意味着找到了疾病的关键机制。（详情请点击阅读原文）

　　总的来说，邻近生物素标记技术本质上是一种在活细胞中记录蛋白质"社交关系"的方法。通过给目标蛋白质安装一个"隐形扫描仪"，研究人员得以在不干扰细胞正常状态的前提下，捕捉那些短暂而关键的分子互动。从更宏观的角度来看，这项技术代表了一种研究思路的转变。过去，科学家往往关注单个分子的功能，而现在则越来越重视整体的"关系网络"。就像了解一个人，不再只是研究他的个人特征，而是去分析他所处的社会关系，这种视角的变化使我们对生命系统的理解更加全面。

　　尽管不同版本的技术在速度、精度和安全性方面各有优劣，但它们共同推动了生命科学研究从"单个分子"走向"整体网络"的转变。

　　也许在不久的将来，随着技术的进一步优化，扫描器更加精准、高效，我们不仅可以知道某个蛋白质"和谁在一起过"，帮助我们全面理解细胞内部的复杂关系，还可以理解这些关系如何随时间变化，以及它们如何一步步影响健康与疾病。到那时，很多看似复杂的生命现象，可能都会在这张"社交网络图"中变得清晰可见，并有望为疾病的诊断和治疗提供新思路。

　　参考文献

　　[1] Golkowski M, Lius A, Sapre T, et al. Multiplexed kinase interactome profiling quantifies cellular network activity and plasticity. Mol Cell, 2023, 83(5): 803-818.e8

　　[2] Li Z, Zhang Y, Zhou P. Temporal protein complex identification based on dynamic heterogeneous protein information network representation learning. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform, 2024, 21(5): 1154-1164

　　[3] Rhee H W, Zou P, Udeshi N D, et al. Proteomic mapping of mitochondria in living cells via spatially restricted enzymatic tagging. Science, 2013, 339(6125): 1328-1331

　　[4] Roux K J, Kim D I, Raida M, et al. A promiscuous biotin ligase fusion protein identifies proximal and interacting proteins in mammalian cells. J Cell Biol, 2012, 196(6): 801-810

　　[5] Branon T C, Bosch J A, Sanchez A D, et al. Efficient proximity labeling in living cells and organisms with TurboID. Nat Biotechnol, 2018, 36(9): 880-887

　　[6] Xu W Q, Cheah J S, Xu C, et al. Dynamic mapping of proteome trafficking within and between living cells by TransitID. bioRxiv, 2023: 2023.02.07.527548

　　[7] Sugiyanto R N, Metzger C, Inal A, et al. Proteomic profiling reveals CEACAM6 function in driving gallbladder cancer aggressiveness through integrin receptor, PRKCD and AKT/ERK signaling. Cell Death Dis, 2024, 15(10): 780

　　[8] Shapley S M, Shantaraman A, Kearney M A, et al. Proximity labeling of the Tau repeat domain enriches RNA-binding proteins that are altered in Alzheimer's disease and related tauopathies. bioRxiv, 2025: 2025.01.22.633945

　　[9] Wang B, Yang F, Wang W, et al. TurboID-mediated proximity labeling technologies to identify virus co-receptors. Front Cell Infect Microbiol, 2024, 14: 1371837

　　作者简介

　　方甜园：宁波大学医学部本科生，研究方向：阿尔茨海默病的病理机制与干预治疗研究。

　　李丽萍：宁波大学医学部副教授，研究方向：阿尔茨海默病的病理机制和干预治疗的研究。

（作者：方甜园、李丽萍）

（本文来源于公众号：生物化学与生物物理进展）