肾纤维化中的表观遗传记忆：通过CRISPR-dCas9表观基因组编辑实现成纤维细胞身份的重新编程

《Annals of Medicine and Surgery》：Epigenetic memory in renal fibrosis: toward fibroblast identity reprogramming via CRISPR-dCas9 epigenome editing

　　

致编辑：

慢性肾病（CKD）已成为一个主要的健康问题，影响着全球超过10%的人口，并在发病率和死亡率中起着重要作用。无论致病因素是什么（代谢性、炎症性或血流动力学损伤），肾纤维化通常被认为是CKD发展的最终共同病理途径。它包括细胞外基质在肾间质中的逐渐沉积、肾小管萎缩、肾小球硬化以及血管稀疏，最终导致肾功能不可逆的丧失。产生基质的肌成纤维细胞的持续激活会分泌高水平的胶原蛋白和其他细胞外基质蛋白，破坏正常的肾结构，这是纤维化重塑的中心驱动因素。尽管在阐明肾纤维生成的分子途径方面已经取得了显著进展，但目前现有的治疗方法主要是减缓疾病进展，而不是逆转已经形成的纤维化损伤，而且目前还没有有效的抗纤维化治疗手段来治疗CKD。因此，确定导致纤维生成细胞持续激活的机制仍然是肾脏学研究中的一个关键优先事项

驱动肾纤维化的一个关键细胞事件是将驻留的成纤维细胞转化为激活的肌成纤维细胞，后者是能够产生过量细胞外基质和组织瘢痕的特化细胞。这一过程由促纤维化信号通路和受损肾脏微环境中的持续转录重编程介导，被称为成纤维细胞向肌成纤维细胞的转化^{。值得注意的是，这些表观遗传标记即使在损伤消退后也能持续存在，结果成纤维细胞保持稳定的促纤维化转录特征，从而促进进一步的基质沉积和纤维化进展。因此，理解这些表观遗传过程如何维持成纤维细胞的激活状态对于开发能够逆转纤维化细胞状态的策略至关重要。}

表观基因组工程的最新进展表明，基于CRISPR的工具可能提供新的机会来调节纤维化细胞状态，而无需操纵基因组DNA序列。与传统引入双链断裂的CRISPR-Cas9核酸酶不同，催化不活跃的Cas9（dCas9）作为一个可编程的DNA结合支架使用，可以与表观遗传效应蛋白域融合，从而在不切割DNA的情况下调节基因表达。CRISPR-dCas9系统能够通过靶向染色质重塑、DNA甲基化变化或组蛋白修饰编辑来调节转录，通过将这些效应复合物引导到特定的调控位点^{66。尽管目前大多数抗纤维化方法都旨在阻断某个单独的信号通路或单个基因，但这些方法可能无法对抗维持肌成纤维细胞激活的稳定转录程序。在这方面，基于dCas9的平台可以进行多重表观遗传调控，从而协调重写纤维化基因网络，使激活的成纤维细胞恢复到更静止的状态，并恢复组织稳态}

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在CRISPR-dCas9表观基因组编辑中，需要高效且安全的递送系统（如病毒载体，例如腺相关病毒载体（AAV）和脂质纳米颗粒（LNP））来靶向和调节肾成纤维细胞中的致病性转录程序。AAV在肾脏疾病的临床管理中显示出了有希望的治疗效果。这一点已在小鼠和活体人类肾脏中使用离体常温灌注技术得到验证。它们改进了病毒载体结构，并能够在全身给药后将基因递送到肾小管细胞中，使其适用于临床使用。LNPs已被证明是携带核酸治疗的有效载体；Patisiran（Onpattro）在淀粉样变性中的临床成功突显了基于LNP的递送载体的临床可行性，这种载体也可以用于递送核酸治疗物质来治疗肾纤维化。LNPs是通过微流控混合技术生产的，适合大规模制药生产。基于CRISPR-Cas的系统在临床和临床前研究中都取得了良好的效果；然而，由于脱靶效应和缺乏标准化指南，其应用受到限制。因此，基因治疗和基因组编辑工具为控制疾病进展提供了高效和长期的潜力。然而，必须适当关注目标RNA和编辑系统，以确保这些方法的安全性和有效性。未来的挑战包括精确递送、可能的脱靶效应以及有限的可逆性，这些问题需要解决才能实现更广泛的临床应用。

总之，肾纤维化不应仅仅被视为持续的促纤维化信号通路的结果，而应看作是由持续的表观遗传改变驱动的一种状态。这些变化使成纤维细胞即使在原始损伤消退后也能保持与疾病相关的稳定表型，从而维持纤维化活性，从而持续推动肾脏损伤的进展。这种观点改变了治疗策略，从阻断单个信号级联转变为重新编程细胞身份。包括使用表观基因组编辑器CRISPR-dCas9在内的新技术有可能为我们提供一个框架，概念性地重写不适应的转录程序，可能使成纤维细胞恢复到静止状态。然而，这一方法目前还较为理论化，需要在临床前试验中进行充分测试，包括特定的靶向方案、有效的递送机制以及在评估安全性和脱靶效应时保持谨慎。如果这些挑战能够被克服，表观遗传身份的重编程可能是抗纤维化治疗领域的突破性解决方案之一。尽管仍处于起步阶段，这种方法引发了人们对纤维化生物学的基本重新考虑，并为CKD疾病修饰干预的未来提供了令人鼓舞的方向。这与TITAN指南中关于在医疗保健中使用AI时需要透明度的建议一致