用脂肪酸处理和遗传改变建立脂肪积累模型

药物能否减少肝细胞中的脂肪,可能受到脂肪来源和遗传背景影响。荷兰胡布雷希特研究所(Hubrecht Institute)等团队在 Nature Biotechnology 报道人肝细胞类器官平台,将疾病建模、药物测试与基因编辑结合,用于脂肪性肝病的靶点研究。

类器官由人胎肝来源肝细胞建立,能够扩增并接受基因编辑。团队采用 4 个供者来源的类器官系,并在同一供者背景下比较相应基因改变与对照,以减少不同个体背景对结果的干扰。

一种模型通过加入游离脂肪酸形成脂肪积累。另一种方式敲除 APOB 或 MTTP,使极低密度脂蛋白输出受损;细胞在没有额外加入脂肪酸时也可积累脂滴。第三类实验引入与脂肪性肝病相关的 PNPLA3 I148M 变异。

这几类模型分别反映外源脂肪酸增多、脂质输出受阻和遗传风险的作用。APOB 与 MTTP 改变引起的积累还通过稳定同位素实验追踪,显示细胞内新生脂肪酸合成参与其中。

17 种候选干预在多个模型中比较

团队选取 17 种处于临床或临床前研究中的候选干预,在脂肪酸模型及两类基因敲除模型中进行 7 天处理。脂肪酸模型先接受 3 天预处理,再在药物处理期间继续加入脂肪酸。

预处理采用总浓度 500 μM 的油酸与棕榈酸,二者比例为 1:1。药物测试后,团队用 Nile Red 染色显示脂滴,并将脂滴荧光覆盖面积与类器官投影面积对应,计算归一化脂肪评分。

这一评分以正常类器官平均脂滴水平作为 0、相应脂肪积累模型的溶剂对照作为 1。每个药物浓度在代表性培养中至少分析 3 个重复,药物作用在至少 2 次独立实验中检验。

乙酰辅酶 A 羧化酶、脂肪酸合酶及二酰甘油酰基转移酶 2 的抑制剂降低脂肪评分;法尼醇 X 受体激动剂和人成纤维细胞生长因子 19(FGF19)也表现出作用。人 FGF21 以及部分过氧化物酶体增殖物激活受体(PPAR)和甲状腺激素受体相关候选,在本实验条件下没有相同的直接减脂结果。

不同脂肪积累模型的药物筛查结果,以及 PNPLA3 变异背景中的响应。

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不同脂肪积累模型的药物筛查结果,以及 PNPLA3 变异背景中的响应。(Delilah Hendriks et al. / Nature Biotechnology, 2023, Fig. 3;CC BY 4.0)

遗传变异改变部分药物反应

多数有效干预在脂肪酸模型与 APOB、MTTP 敲除模型中具有相近的药物反应趋势,两组跨模型脂肪评分的决定系数分别约为 0.79 和 0.83。研究因此能够在不同脂肪积累机制下比较同一候选的作用。

PNPLA3 I148M 变异则降低了部分干预的效果。在同供者比较中,法尼醇 X 受体激动剂和人 FGF19 对正常背景的脂肪评分降低约 50%,在变异纯合背景中降低约 15%。作者将这一差异作为遗传背景可能影响药物反应的实验线索,具体机制仍需研究。

转录组帮助区分减脂作用与细胞状态变化

团队对接受有效干预的 APOB 敲除类器官进行整体 RNA 测序。尽管这些干预都能减少脂肪积累,转录组反应却不同:羧化酶与脂肪酸合酶抑制剂改变的基因较多,DGAT2 抑制剂引起的整体表达变化较少。

羧化酶与脂肪酸合酶抑制剂组中,细胞周期和 DNA 合成相关基因下调。法尼醇 X 受体激动剂与人 FGF19 组则出现部分细胞外基质及上皮状态相关表达变化。作者认为,这些分子特征有助于识别减脂效果之外的潜在不利影响。

基因筛查进一步检验 FADS2 的作用

团队将 APOB 或 MTTP 敲除类器官构建为可观察脂肪积累的 FatTracer 模型,逐一筛查 35 个候选基因。经过编辑、扩增及基因型检查后,通过组织颜色和脂滴染色比较脂肪积累是否减轻或加重。

脂肪酸去饱和酶 2(fatty acid desaturase 2,FADS2)缺失会加重脂肪积累。提高 FADS2 表达后,脂肪积累较相应未过表达模型减少约 70%,类器官生长和增殖未见明显改变。脂质组结果显示,多不饱和脂肪酸组成也随之变化。

团队还把脂滴相关蛋白 PLIN2 与荧光报告系统结合,连续追踪脂滴变化。该设计支持在同一培养中观察药物作用过程,可用于进一步扩大候选筛查。

当前平台以肝细胞脂肪积累为核心

这一平台将可扩增的人肝细胞模型与同背景基因操作相结合,适用于比较候选干预、遗传变异和脂肪积累机制。APOB 与 MTTP 敲除模型本身存在脂质输出缺陷,涉及输出过程的基因或药物,需要结合这个模型背景解释。

模型主要由肝细胞构成,未纳入库普弗细胞、肝星状细胞等组织组成,因此本次直接研究的是脂肪积累。作者提出,加入其他细胞类型后,可继续研究炎症、纤维化及更复杂的肝病过程。

来源与延伸阅读

  1. Engineered human hepatocyte organoids enable CRISPR-based target discovery and drug screening for steatosis. Nature Biotechnology. 2023. doi:10.1038/s41587-023-01680-4 ↗