磷脂酸通过LPAR1/Akt途径诱导黄韧带肥大的损伤机制研究

目的探究磷脂酸通过溶血磷脂酸受体1(LPAR1)/丝苏氨酸蛋白激酶(Akt)途径诱导黄韧带肥大的损伤机制研究。方法回顾性选择2019年10月至2020年3月于宝鸡市中医医院接受腰椎管狭窄症减压椎板切除术30例患者的黄韧带组织样本为观察组,另选同期接受了类似手术的无腰椎管狭窄症的30例患者作为对照组,免疫组化分析组织样本中LPA和LPAR1的表达,蛋白印迹分析胶原蛋白Ⅰ和胶原蛋白Ⅲ的表达。将黄韧带细胞分为3组,即黄韧带细胞组(不进行任何处理)、LPA处理组(10μmol/L的LPA)和LPAR1抑制组(10μmol/L的LPA+终浓度50μmol/L的LPAR1抑制剂),干预12 h和36 h后,细胞计数试剂盒-8(CCK-8)检测细胞的活力及增殖;干预24 h后,膜联蛋白V-APC和碘化丙啶染色并使用流式细胞仪检测细胞凋亡率;实时聚合酶链式反应(RT-PCR)分析各组细胞中Caspase 3、Bax、Bcl-2的mRNA表达;蛋白印迹法分析Akt、Cdk1和Cyclin-B1蛋白表达。结果观察组较对照组LPA和LPAR1的表达升高(P<0.05)。观察组较对照组Ⅰ型胶原和Ⅲ型胶原的蛋白表达升高(P<0.05)。LPA处理组较黄韧带细胞组细胞增殖升高(P<0.05),LPAR1抑制剂组较LPA处理组细胞增殖降低(P<0.05)。LPA处理组较黄韧带细胞组细胞活力升高(P<0.05),LPAR1抑制剂较LPA处理组细胞活力降低(P<0.05),LPA处理组较黄韧带细胞组细胞凋亡降低(P<0.05)。LPA处理组较黄韧带细胞组Caspase 3、Bax、Bcl-2的mRNA表达降低(P<0.05),LPAR1抑制剂较磷脂酸处理组Caspase 3、Bax、Bcl-2的mRNA表达升高(P<0.05)。LPA处理组较黄韧带细胞组P-Akt、Cdk、Cyclin的表达升高(P<0.05),LPAR1抑制剂组较LPA处理组P-Akt、Cdk、Cyclin的表达降低(P<0.05)。结论LPA-LPAR1-Akt的激活与黄韧带细胞的增殖和存活密切相关,LPAR抑制剂对磷脂酸化黄韧带细胞的细胞活力和增殖具有抑制作用,并通过促进凋亡相关蛋白的表达和抑制磷酸化途径蛋白的表达对黄韧带肥大损伤发挥治疗作用。

人溶血磷脂酸受体1基因的克隆、表达载体构建及瞬时转染293T细胞

从人胃癌细胞中提取RNA然后反转录成cDNA,进而PCR克隆LPAR1(Lysophosphatidic Acid Receptor1)基因,亚克隆到pCR2.1载体,通过测序、酶切、连接到表达载体pIRES2-EGFP,通过酶切、测序鉴定获得pIRES2-EGFP-LPAR1重组质粒;表达载体以Lipofectamine2000介导转染293T细胞。用Real-time PCR法检测外源基因在293T细胞中表达,并通过ELISA检测LPAR1的活性。结果表明,克隆到LPAR1基因并获得了pIRES2-EGFP-LPAR1表达载体,在293T细胞中确认到LPAR1基因的过量表达,并通过LPAR1/Gi信号通路抑制cAMP形成加以验证所克隆LPAR1活性。LPAR1过表达细胞模型的建立,不仅为下一步对该受体功能研究奠定了基础,还使利用LPA剂量依赖性的抑制cAMP的线性关系定量LPA的细胞学方法成为可能。

溶血磷脂酸受体1及信号通路在肿瘤疾病中的研究进展

溶血磷脂酸受体1(LPAR1)属于G-蛋白偶联受体家族成员,是溶血磷脂酸(LPA)的一个受体。LPAR1可以偶联G_(αi/o)、G_(αq/11)和G_(α12/133)种不同G蛋白亚单位,通过下游分子和多种信号传导通路来传递信号,参与肿瘤细胞的增殖、迁移、侵袭、凋亡等过程,LPAR1及信号通路与多种肿瘤的发生、发展过程关系密切。本文主要综述了LPAR1与相关的信号通路在卵巢浆液性囊腺癌、胃癌、骨肉瘤、鼻咽癌等多种癌症的发生、发展中的作用机制及其影响结果,以期对LPAR1作为癌症治疗的潜在靶点应用于疾病的临床诊断、治疗、新药研发等提供一些有价值的信息。

吡唑类和三唑类氨基甲酸酯作为LPAR 1拮抗剂的3D-QSAR、分子对接和分子动力学模拟研究

溶血磷脂酸(LPA)是一种重要的信号分子,具有多种生物学功能。据报道,阻断LPA与溶血磷脂酸受1(LPAR 1)的结合可能是治疗特发性肺纤维化(IPF)的潜在途径。以25种具有LPAR1拮抗剂能力的吡唑类和三唑类氨基甲酸酯为基础,建立了三维定量构效关系(3D-QSAR)模型。在比较分子场分析(CoMSIA q2=0.510,r2=0.998,rpred2=0.943)的基础上,得到了一个可靠的模型,该模型由立体场、静电场、疏水场、氢键供体场和氢键受体场组成。等高线图显示了化合物的生物活性与其三维结构之间的关系。在预测和化学合成可能性的基础上,设计了8种新的LPAR1拮抗剂,并通过分子对接和分子动力学模拟,分析了具有最佳预测活性的化合物(化合物D5)的结合方式。使用MM-PBSA计算了其结合自由能,表明化合物D5具有较强的结合能力。目前的研究表明,应用计算机模拟技术发现并验证了新的有效的LPAR1拮抗剂,这为今后的药物设计奠定基础。