圖形摘要。當(dāng)代生物學(xué)（2023 年）。DOI： 10.1016/j.cub.2023.07.008

在堆肥堆中，線蟲秀麗隱桿線蟲發(fā)現(xiàn)了一張擺放豐富的桌子：蠕蟲的長(zhǎng)度僅為一毫米，以分解有機(jī)物質(zhì)的細(xì)菌為食。動(dòng)物須避免陽光照射，而不僅僅是確保其身體保持在良好溫度并且不會(huì)變干。

富含能量的藍(lán)光和紫外線會(huì)對(duì)透明蠕蟲的細(xì)胞造成損害，導(dǎo)致遺傳分子DNA突變，或?qū)е逻^氧化氫（H2O2).例如，后者可以阻止蛋白質(zhì)的正確產(chǎn)生并驅(qū)動(dòng)細(xì)胞死亡。實(shí)驗(yàn)室觀察表明，秀麗隱桿線蟲反射性地從光束中退出。

線蟲沒有眼睛，但它的一些感覺神經(jīng)元含有蛋白質(zhì)LITE-1，它以迄今為止未知的方式將光感覺轉(zhuǎn)化為生化信號(hào)，觸發(fā)戒斷反射。由法蘭克福歌德大學(xué)的Alexander Gottschalk教授，馬克斯普朗克生物物理研究所和歌德大學(xué)的Gerhard Hummer教授以及Flatiron Institute的Sonya Hanson博士領(lǐng)導(dǎo)的一組科學(xué)家現(xiàn)在已經(jīng)闡明了LITE-1的結(jié)構(gòu)和功能。

為此，他們使用了“AlphaFold2-Multimer”軟件，這是一種人工智能，能夠根據(jù)蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)復(fù)合物的氨基酸構(gòu)建塊序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)復(fù)合物的結(jié)構(gòu)。他們的發(fā)現(xiàn)：LITE-1是一種所謂的通道蛋白，它位于細(xì)胞膜中并形成一種孔，帶電粒子（即離子）可以通過該孔穿過膜。

“人工智能工作得很好，并為L(zhǎng)ITE-1提出了一個(gè)合理的結(jié)構(gòu)，”Alexander Gottschalk說�！霸陔S后的基因?qū)嶒?yàn)中，我們繼續(xù)檢查基于這種結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)是否也可以在活線蟲及其對(duì)光的反應(yīng)中得到驗(yàn)證。為此，研究人員特異性地突變了LITE-1中的單個(gè)氨基酸，并觀察了對(duì)光誘發(fā)行為的后果。

他們發(fā)現(xiàn)，除其他外，形成通道的氨基酸的替換導(dǎo)致LITE-1的功能完全喪失。其他突變實(shí)驗(yàn)揭示了蛋白質(zhì)可以與H相互作用的位點(diǎn)2O2還發(fā)現(xiàn)了一種中心氨基酸，它似乎負(fù)責(zé)吸收紫外線產(chǎn)生的能量。

Gerhard Hummer解釋說：“看起來LITE-1包含一個(gè)完整的氨基酸網(wǎng)絡(luò)，像天線一樣排列，以捕獲紫外線光子的能量并將其傳遞到蛋白質(zhì)的中心位置。在這里，位于一個(gè)空腔，該空腔又可以用作發(fā)色團(tuán)的結(jié)合袋 - 即可以吸收光子或其能量的分子。

研究人員的模型假設(shè)，這種未知的發(fā)色團(tuán)還受到藍(lán)光的直接刺激，然后將所有能量轉(zhuǎn)移到LITE-1蛋白上，導(dǎo)致離子通道的打開和離子流入細(xì)胞。較高的離子濃度成為生化電信號(hào)的起點(diǎn)，觸發(fā)反沖反射。

亞歷山大·戈特沙爾克補(bǔ)充說，它顯然在H2O2由細(xì)胞中的光暴露誘導(dǎo)也存在：“H 對(duì) LITE-1 的額外激活2O2確保后坐力反射不會(huì)由弱光觸發(fā)，而只會(huì)由非常強(qiáng)烈的組織損傷光觸發(fā)，例如陽光直射。

LITE-1構(gòu)成了一種非常簡(jiǎn)單的光感知形式。Gottschalk說，與昆蟲嗅覺受體的比較表明，LITE-1來源于這種嗅覺受體，它可能巧合地結(jié)合了一種分子，該分子也可以吸收光，從而向動(dòng)物發(fā)送有害光的警告信號(hào)。

Gottschalk強(qiáng)調(diào)了這種受體對(duì)光遺傳學(xué)研究領(lǐng)域的重要性，該領(lǐng)域是在光依賴性離子通道（稱為“通道視紫紅質(zhì)”）的發(fā)現(xiàn)和規(guī)范后在法蘭克福共同創(chuàng)立的。光遺傳學(xué)領(lǐng)域提供了在細(xì)胞中使用光控開關(guān)來研究細(xì)胞功能的可能性。

“我們分析的LITE-1和類似蛋白質(zhì)都可以用作新的光遺傳學(xué)工具，使我們能夠?qū)⒐庾V擴(kuò)展到紫外線范圍。計(jì)算生物物理學(xué)家索尼婭·漢森（Sonya Hanson）看到了研究方法的未來巨大潛力：“我們使用的人工智能現(xiàn)在非常好，無需費(fèi)力的生化工作，我們?nèi)匀豢梢粤私馓囟ǖ鞍踪|(zhì)的工作原理。