作者：李娜

        G 蛋白是细胞膜上的一类信号传导蛋白。细胞间的信号分子与细胞膜上的相应受体结合，受体再与G蛋白结合，形成G蛋白－受体偶合体，继而将信号分子释放到细胞内。前人已对G蛋白－受体的相互作用做了很多研究，然而却很少涉及到这种相互作用的稳定性及细胞膜上G蛋白与受体发生相互作用的地点的局域性。在这篇文章中，通过高的空间分辨率（20nm）及时间分辨率（30ms）系统，可以在活的细胞膜上跟踪单个G蛋白、受体分子的空间位置及运动性质。根据G蛋白、受体的运动行为，通过数学建模，定量地了解G蛋白－受体相互作用的关键因素。文章的主要结论是受体、G蛋白形成的活性依赖性的偶合体可以持续一秒钟时间左右。受体的激动剂主要是通过增加G蛋白－受体的结合率来调节G蛋白、受体的相互作用。在细胞膜上，G蛋白－受体发生耦合的主要位置是G蛋白被限制的地方，如细胞骨架或者是网络蛋白存在的地方。这些发现能够帮助我们更好地控制细胞膜上G蛋白－受体偶合体的信号传递。
        在本文中作为模型，使用的受体是肾上腺素受体α_2A-AR（adrenergic）。受体α_2A-AR、G蛋白的模型如图1所示。根据α_2A-AR、G蛋白的运动轨迹，可以计算出α_2A-AR、G蛋白的平均平方位移，从而计算出α_2A-AR、G蛋白的扩散系数。

图1. G蛋白、受体的单分子成像示意图。（a）被S549-BG标记的受体α_2A-AR（绿色），被SiR-BC标记的G蛋白（紫色），受体激动剂（红色）。（b）实验中拍摄的图片（左），绿色的点为受体，紫色的点G蛋白。G蛋白（绿色）、受体（紫色）、G蛋白－受体偶合体（蓝色）的运动轨迹（右）。（c－e）受体α_2A-AR的扩散状态。（c）α_2A-AR的运动轨迹。不同的颜色代表不同的运动状态（扩散快慢）。（d）受体α_2A-AR的位置随时间的关系。（e）受体α_2A-AR的四种运动状态的扩散系数随时间的关系。（f）受体α_2A-AR的四种运动状态及扩散系数之间的关系。每一种运动状态分别用圆点表示。圆的面积大小代表该种运动状态出现的几率，箭头表示各种运动状态之间的相互转化，箭头的粗细代表转化几率。

        从计算出来的扩散系数可以看出，受体α_2A-AR的扩散运动的异质性（不均匀性）及反常扩散现像, 11%的受体几乎不动，38%的受体由于被限制而处于亚扩散，45%的受体正常扩散，6%的受体做定向运动（超常扩散）。这四种不同的运动模式（s1-s4）可以用扩散系数 （D）来表征。受体与G蛋白都处于这四种运动模式状状态中，并且这四种运动模式快速地相互转换。其中s1、s2运动状态主要是因为α_2A-AR、G蛋白被细胞骨架及细胞膜网络蛋白所限制。细胞膜上的其他蛋白也有类似的运动状态，而不是α_2A-AR、G蛋白所仅有的，如图1（f）中CD86蛋白。

  
图2. 复杂的扩散动力学机制导致的受体－G 蛋白发生相互作用的热门地点（hot spot）。 （a）左：α_2A-AR受体在G 蛋白的势能面上的位置。右：在α_2A-AR受体位置处的相对势能值（相对于整个势能面的平均值），与α_2A-AR受体处于随机位置相比较。（b）左：α_2A-AR－G 蛋白在α_2A-AR受体及G 蛋白势能面耦合图上的位置，其中箭头的位置即为α_2A-AR－G 蛋白即为发生相互作用的地方。右：在α_2A-AR－G 蛋白发生作用的位置处的相对势能值（相对于整个势能面的平均值），与α_2A-AR－G 蛋白处于随机位置相比较。（c-e）左：受体α_2A-AR在微观蛋白（c）、肌动蛋白(d)、ccps蛋白图上面的运动轨迹。右：为受体α_2A-AR与膜蛋白共区域化的定量分析。与α_2A-AR处于随机位置处相比较。（g）停留在ccps蛋白处的受体α_2A-AR的轨迹及相应的定量化分析。(g)在肌动蛋白palm图上面的受体α_2A-AR的轨迹及其共区域化分析。(h) 在肌动蛋白palm图上面受体α_2A-AR的势能面。

        根据α_2A-AR、G蛋白的轨迹，可以计算出来其相应的势能面。从图2（a,b）的结果可以看出，α_2A-AR处于G蛋白的低势能处，α_2A-AR－G蛋白发生相互作用的地点在α_2A-AR、G蛋白的低势能处。从图2（c,h）可以看出，细胞膜上的微管蛋白、肌动蛋白等膜蛋白将细胞膜分割成不同的微小区域，而受体α_2A-AR及G蛋白的运动避开这些膜蛋白，而是在这些被分割的区域内运动及发生相互作用，如图3所示。

图3.细胞膜上蛋白示意图。

 
        从α_2A-AR受体、G 蛋白的运动轨迹上，作者计算出α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用的持续时间。首先假定一个数学模型，α_2A-AR受体与G 蛋白共区域时间∆t_obs主要包括这两个粒子碰撞在一起真正相互作用时间∆t_true及随机碰状态在一起随机停留的时间∆t_random，如图4(a)所示。根据α_2A-AR受体－G 蛋白耦合体作用时间随时间的分布，用指数函数可以拟合出α_2A-AR受体－G 蛋白结合率κ_np+rc、κ_on、κ_off: κ_np+rc为α_2A-AR受体－G 蛋白耦合在一起但没有产生作用（nonproductive interaction）及随机碰撞在一起产生的结合率；κ_on为α_2A-AR受体－G 蛋白耦合在一起并产生相互作用（productive interaction）产生的结合率；κ_off为α_2A-AR受体－G 蛋白耦合在一起产生作用后分离的解离率。从图4（d）可以看出，不同的激动剂只影响κ_on、κ_off而不影响κ_np+rc。这表明在α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用的过程中，激动剂只影响有相互作用的α_2A-AR受体－G 蛋白耦合体的结合率及解离率，而不影响α_2A-AR受体－G 蛋白的随机结合率。

        从单分子的层次上了解α_2A-AR受体－G 蛋白的相互作用过程及激动剂对α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用的影响，有助于我们操纵细胞膜上信号的传递及使用激动剂进行药物设计等应用。

图4. α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用分析。(a)α_2A-AR受体－G 蛋白随机共区域分析与α_2A-AR受体－G 蛋白真实相互作用共区域分析示意图。真实相互作用持续时间∆t_obs=∆t_random+∆t_true, ∆t_random为α_2A-AR受体、G 蛋白随机共区域的时间，∆t_true为α_2A-AR受体、G 蛋白直接相互作用的时间。（b）α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用持续时间的分布图。左：基本情况下α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用，没有激动剂的作用；中：α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用，且加入激动剂的作用；右：α_2A-AR受体－G 蛋白没有相互作用。(c)从(b)图中可以计算出来α_2A-AR受体－G 蛋白  相互作用的弛豫曲线，揭示了α_2A-AR受体－G 蛋白耦合体相分离的过程。左：线性坐标；右：半log坐标。(d) 从图(c)拟合出来的α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用在不同条件下的结合率估计值：左：α_2A-AR受体－G 蛋白耦合在一起但没有产生作用与α_2A-AR受体－G 蛋白随机碰撞在一起，这两种情况下的α_2A-AR受体－G 蛋白结合率；中：α_2A-AR受体－G 蛋白产生相互作用的结合率；右：α_2A-AR受体－G 蛋白产生相互作用后的解离率。其中不同的条件是同一激动剂的不同浓度、不同类型的激动剂。(i)α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用时间持续1.2秒。α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用后，α_2A-AR受体继续运动，G 蛋白不动。(j)在α_2A-AR受体－G 蛋白相互作用过程中，α_2A-AR受体、G 蛋白的轨迹：停止运动（左）、继续运动（右）。（k）在α_2A-AR受体－G 蛋白没有相互作用及相互作用过程中，α_2A-AR受体、G 蛋白四种运动状态的分布。