《Cellular Signalling》:CREG1 promotes bone formation
via targeting RAB7 to activate autophagy in osteoporosis
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骨髓间充质干细胞成骨分化受CREG1调控,通过RAB7介导的自噬增强骨代谢平衡。RAB7敲低抑制成骨分化,过表达则促进,其与CREG1协同调控自噬及成骨过程。
李晓峰|刘毅|沙世宇|李浩玲|傅英强|刘胜侯|尹青峰|潘欣|刘文光
山东大学齐鲁医院骨科,中国山东省济南市250012
摘要
骨质疏松症的特点是骨量减少和骨骼微结构受损,其中骨髓间充质干细胞(BMSCs)的成骨分化能力下降是导致该疾病的关键因素。细胞抑制因子E1A刺激基因1(CREG1)是一种溶酶体糖蛋白,已被发现参与自噬和成骨分化的调控。然而,CREG1介导的骨稳态的分子机制尚不清楚。在本研究中,我们确定了RAB7(一种参与内体运输和自噬的小GTP酶)作为CREG1的下游效应因子。我们发现,在BMSCs的成骨分化过程中,RAB7的表达逐渐增加。RAB7的敲低会抑制成骨过程,而其过表达则会促进这一过程。功能实验表明,调节RAB7的表达显著影响了CREG1对BMSCs的作用:RAB7的敲低抑制了CREG1诱导的成骨分化和自噬激活,而RAB7的过表达则恢复了被CREG1敲低所抑制的成骨潜能。我们的研究结果表明,CREG1通过调控自噬来促进成骨分化和骨稳态。
引言
原发性骨质疏松症(OP)是一种慢性、全球普遍存在的疾病,其特征是骨密度降低和骨结构恶化,从而导致骨脆性增加和骨折风险升高[1]。与年龄相关的OP是原发性OP的一种亚型,主要发生在老年人中,是由于生理老化所致[2]。随着全球老龄化人口的快速增长,与年龄相关的OP发病率显著增加,给全球公共卫生系统带来了巨大负担。
与年龄相关的OP主要表现为成骨细胞数量和功能的逐渐下降、骨髓间充质干细胞(BMSCs)的成骨分化能力减弱以及骨形成障碍。其潜在机制与炎症反应、氧化应激、线粒体功能障碍、自噬障碍以及甲状旁腺激素水平升高有关[3],[4]。在这些机制中,自噬障碍是导致BMSCs成骨分化能力下降的关键因素。在营养匮乏、感染或低氧条件下,自噬作为细胞生存的重要代谢途径发挥作用。它涉及将细胞质或细胞器包裹进囊泡形成自噬体,然后自噬体与溶酶体融合形成自噬溶酶体,从而实现物质降解[5],[6]。线粒体可以氧化自噬体降解产生的物质,为BMSCs的成骨分化提供所需的能量[7]。因此,自噬功能的下降会削弱BMSCs的功能,从而加速OP的发展[8]。
细胞抑制因子E1A刺激基因1(CREG1)是一种由220个氨基酸组成的糖蛋白,在不同类型细胞和组织中广泛表达[9],[10]。已有研究表明CREG1在BMSCs的成骨分化中起作用,并且在OP中其表达水平降低[10]。然而,CREG1调控BMSCs成骨分化的具体机制尚不清楚。RAB7是一种存在于所有真核生物中的“管家”RAB蛋白,已知它控制自噬体与溶酶体的融合过程[11],[12],[13]。先前的研究表明,CREG1通过调节RAB7来介导血管组织细胞中的自噬[14]。考虑到CREG1对RAB7的影响以及RAB7介导的自噬在BMSCs成骨分化中的关键作用,我们假设CREG1与RAB7相互作用以调控自噬过程并影响BMSCs的成骨分化。
实验部分
BMSCs的提取与培养
BMSCs的提取和表型鉴定方法已在我们的先前研究中描述[10]。当细胞密度达到约90%时进行传代培养。实验中使用了第2至4代细胞。为了诱导成骨分化,我们使用Rat BMSCs Osteogenic Differentiation Induction Kit(OriCell,美国)进行培养。
慢病毒制备
CREG1过表达(LvCREG1;登录号:NM_001105966.1),RAB7过表达(LvRAB7;登录号:
RAB7调控BMSCs的成骨分化
RAB7的表达及其在BMSCs成骨分化中的作用尚不明确。为了探讨RAB7表达与成骨分化之间的关系,我们首先检测了RAB7表达的变化。Western blotting结果显示,在成骨分化过程中RAB7表达增加(图1A、B)。为了进一步研究RAB7是否影响BMSCs的成骨分化,我们利用慢病毒实现了RAB7的过表达和敲低。
讨论
OP是一种骨骼疾病,其特征是骨密度降低和骨微结构逐渐恶化,这两者共同导致骨脆性增加和骨折风险升高[15]。目前的治疗方法主要集中在抑制破骨细胞的骨吸收作用上。然而,刺激成骨细胞活性和促进骨形成的策略仍然有限[16],[17]。近年来,越来越多的证据表明,增强BMSCs的成骨分化至关重要
结论
总之,我们的研究结果表明,RAB7在CREG1调控的自噬和BMSCs的成骨分化过程中起着关键作用,为基于CREG1的干预措施提供了潜在的治疗靶点,有助于治疗与年龄相关的OP。
CRediT作者贡献声明
李晓峰:撰写初稿、验证、方法学设计、概念构思。
刘毅:数据可视化、数据分析。
沙世宇:数据管理。
李浩玲:数据可视化、资源获取。
傅英强:数据可视化。
刘胜侯:数据可视化。
尹青峰:数据管理。
潘欣:软件开发。
刘文光:撰写初稿、项目管理、概念构思。
资金来源
本研究得到了山东大学第二医院科学基金(2023JX15)和山东省自然科学基金(ZR2025MS1258)的支持。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文研究的明显财务利益冲突或个人关系。
致谢
我们感谢赵成金博士在实验准备和校对方面的帮助。本研究得到了山东大学第二医院科学基金(2023JX15)和山东省自然科学基金(ZR2025MS1258)的支持。