糸球体症および神経障害を引き起こすINF2変異体の細胞骨格および構造への影響の特徴付け

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May 16, 2023

糸球体症および神経障害を引き起こすINF2変異体の細胞骨格および構造への影響の特徴付け

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12003 (2023) この記事を引用 332 アクセス 1 Altmetric Metrics の詳細 局所分節性糸球体硬化症 (FSGS) は、以下の症状につながる一般的な糸球体損傷です。

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12003 (2023) この記事を引用

332 アクセス

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

局所分節性糸球体硬化症 (FSGS) は、末期腎疾患につながる一般的な糸球体損傷です。 単一遺伝子性 FSGS は主に有足細胞の完全性の低下に起因すると考えられます。 アクチン構築因子である INF2 の残基 184 と 245 の間の変異体は、単一遺伝子の FSGS 表現型を生成します。 一方、残基 57 と 184 の間の変異は、末梢ニューロンと有足細胞を含む二重の疾患を引き起こします (Charcot-Marie-Tooth CMT/FSGS)。 INF2 障害の分子基盤を理解するために、我々は 2 つのサブグループに分類された INF2 変異体の構造的および細胞骨格的影響を比較しました。1 つ (G73D、V108D) は CMT/FSGS 表現型を引き起こし、もう 1 つ (T161N、N202S) は単一遺伝子の FSGS を生成します。 分子動力学解析により、すべての INF2 変異体は野生型 INF2 と比較して明確な柔軟性を示し、N 末端セグメントと C 末端セグメント間の分子内相互作用の安定性に影響を与える可能性があることが明らかになりました。 INF2変異体を発現する細胞の免疫細胞化学では、アクチンストレスファイバーが減少し、細胞質微小管配列が崩壊していることが示された。 注目すべきことに、CMT/FSGS変異体はFSGS変異体よりもミトコンドリアの分布と断片化においてより顕著な変化を引き起こし、これらの変化は細胞骨格破壊の重症度と相関していた。 我々の結果は、CMT/FSGS変異体は、FSGS変異体よりも細胞骨格と細胞小器官の相互作用の破壊によって引き起こされる、より重篤な全体的な細胞欠陥と関連していることを示している。 FSGSおよびCMT表現型に関与する組織特異的経路および/または細胞機能を解明するには、さらなる研究が必要である

局所分節性糸球体硬化症(FSGS)は、ネフロンの一部(局所)および毛細血管房の一部(分節)に影響を及ぼす糸球体瘢痕の独特な分布を特徴とする臨床病理学的状態です1。 FSGS 患者は臨床的にステロイド抵抗性ネフローゼ症候群 (SRNS) と腎機能の進行性の悪化を示します。 現在までに、60 を超える遺伝子が単一遺伝子 SRNS2 に関連していることが報告されています。 ほとんどの SRNS 遺伝子は糸球体足細胞で発現されており、濾過バリア機能の維持における足細胞の重要な役割が強調されています。 有足細胞は、アクチンが豊富な足突起の間にスリット隔膜を生成し、アクチンネットワークの動的な再構成によって媒介される細胞形状の変化を調節することによって濾過ストレスに適応します3。

逆方向フォルミン 2 遺伝子 (INF2) の変異は、常染色体優性 FSGS4,5 の最も一般的な原因 (12 ~ 17%) です。 INF2 はホルミンの透光性サブファミリーに属し、細胞遊走、小胞輸送、細胞小器官の動態、位置決めなどのさまざまな細胞機能においてアクチン構築因子として機能します6。 INF2 は、N 末端の透光性抑制ドメイン (DID) と C 末端の透光性自己調節ドメイン (DAD) に隣接するセントラル ホルミン ホモロジー 1 (FH1) および 2 (FH2) ドメインを含むマルチドメイン タンパク質をコードします。 INF2 は、アクチンの重合と解重合の両方を促進する独特の能力を持っています。 解重合活性は、DID と DAD7 の間の分子内相互作用によって負に阻害されます。 DID 変異は、INF2 分子を構成的に活性化する自己抑制の調節不全に関連する INF2 関連障害を引き起こします。 INF2 はまた、低分子 GTPase の Rho ファミリー、ホルミンファミリーの他のメンバー、および細胞調節因子と相互作用して、葉状仮足、糸状仮足、ストレスファイバーなどのアクチンベースの構造の組織化を調整します6。

INF2 変異は当初、FSGS のみを有する優性家系で同定されました8。 60 を超える疾患関連 INF 変異は、INF2 エクソン 2 ~ 49、10 によってコードされる DID にのみマッピングされます。 まれに、ほとんど散発的な例ではありますが、FSGS9 に加えて、他の INF2 変異がシャルコー・マリー・トゥース病 (CMT-DIE、MIM#614455) に関連する末梢神経障害を引き起こすことがあります。 FSGS 単独または FSGS/CMT 二重表現型を引き起こす INF2 変異は、DID の特徴的な領域に分離します。 DID の近位半分 (残基 Leu57 ~ Glu184) にある変異は、通常、早期発症の FSGS を伴う CMT を引き起こしますが、遠位半分に位置する変異 (残基 Glu184 ~ Leu245) は、遅発性の軽度の FSGS のみを引き起こします10。 これらの観察は、これらの INF2 変異が 2 つの細胞系統、有足細胞とシュワン細胞にどのように明確に影響を与える可能性があるかという疑問を引き起こします。 INF2 変異は、細胞骨格の崩壊とミトコンドリアの動態の変化、エンドソーム輸送/ターゲティング、および INF28、9、11、12、13、14 によって相殺される活性を持つホルミンタンパク質である mDia との相互作用に関連しています。

 0.3 nm deviation from the reference positions), while the other two moderately fluctuating regions at residue 180–194, and 208–220 (around 0.1–0.2 nm) (Fig. 5). These four clusters with higher RMSF correspond to the loop segments connecting α helices of DID domain, the conformation of which is reported to be critical for interaction with the DAD domain (Supplementary Figure S2—S6)16./p> 90% of the central area of the cell; Class 2: at least two heavy, distinct cables enter the central half of the cell and the remaining area is filled with fine cables; Class 3: cells have only fine cables; and Class 4: no cables are detectable in the central area. Scale bars: 10 µm. (B) Histogram showing a proportional distribution of F-actin phenotypes. Immunofluorescence images (n = 100) were visually inspected and scored by two independent investigators. The proportional distributions of actin phenotype categories were significantly different between wild-type INF2 (WT) and each variant, and between FSGS- and CMT/FSGS-causing variant subgroups. Inter-subgroup differences were analyzed by Fisher exact test with multiple testing correction: not significant (ns) or significant (asterisks)./p> 90% of cell area filled with thick cables), type B (at least 2 thick cables running under nucleus and rest of cell area filled with fine cables) staining patterns, type C (no thick cables, but some cables present) and type D (no cables visible in the central area of the cell)22,23. Images were analyzed by visual inspection or automated classification by us of machine learning./p>