蛋白质组学的“火眼金睛”:看穿氟化钠如何激活近视相关通路

       近视已成为全球重大的公共健康问题,预计到2050年全球近一半人口将受其影响。除了遗传和近距离用眼等传统风险因素,环境污染物被认为在近视发生中扮演重要角色。其中,工业排放的含氟化合物等空气污染物可引起全身毒性并作用于眼部,同时诱发氧化应激和干扰眼发育信号通路,从而可能促进近视形成。氟化钠(NaF)作为一种广泛存在的无机氟化物,虽然临床上用于预防龋齿,但在冶金、玻璃和半导体制造等行业中大量使用,导致大气氟污染。已有研究表明,慢性氟暴露可通过氧化损伤和凋亡途径造成多器官毒性,且氟化物能透过血-视网膜屏障,直接影响视网膜稳态。尽管此前尚无直接证据表明NaF与近视发生相关,但其他空气污染物(如PM2.5)可通过视网膜氧化应激及多巴胺/IGF-1信号失调导致眼轴延长。因此,研究者推测眼部沉积的NaF可能转移至眼后段组织,通过氧化应激和炎症等机制破坏视网膜信号,加速近视发展。

      2025年,复旦大学附属中山医院在Cell Biologyand Toxicology上发表了一篇名为Sodium fluoride promotes myopia progression via the activation of the ferroptosis pathway by PIEZO1 and pharmacological targeting PIEZO1 represents an innovative approach for myopia treatment的研究论文,该研究旨在探究NaF对近视的影响,并明确其背后的分子机制,从而为未来近视防控策略提供新的理论依据。具体而言,研究希望验证NaF是否通过激活特定通路(如ferroptosis通路)及相关分子(如PIEZO1)促进近视进展,同时探索靶向该分子的药物(如baicalin)能否抑制近视,为近视治疗寻找潜在靶点

研究设计

        本研究以4周龄雄性C57BL/6J小鼠为动物模型,通过眼表滴注NaF溶液构建近视模型,同时设置生理盐水对照组、PIEZO1抑制剂(GsMTx4)和激活剂(Yoda1)玻璃体注射组、黄芩苷灌胃组,结合661W感光细胞的不同浓度NaF及黄芩苷处理,运用屈光状态和轴长测量、Westernblot、qPCR、铁死亡标志物(GSH、MDA)检测、蛋白质组学分析、分子对接及CETSA等方法,探究NaF诱导近视的机制及黄芩苷的干预作用,采用单因素方差分析结合Bonferroni事后检验进行统计分析。

研究结果

一、氟化钠促进近视进展

       为探究NaF对近视的影响,明确其是否会推动近视发展,研究将4周龄小鼠分为对照组、生理盐水处理组和NaF处理组,实验前排除屈光和轴长有显著差异的小鼠,结果显示4周后,与对照组相比,NaF处理组小鼠的屈光状态向近视方向偏移,眼轴长度增加,表明NaF会促进近视进展。首次证实NaF可促进近视进展,为环境因素与近视发病的关联提供了实验依据。

二、氟化钠激活铁死亡通路

       在发现NaF促进近视后,进一步探究其背后的分子机制,明确是否与铁死亡通路相关,研究收集生理盐水处理组和NaF处理组小鼠的视网膜组织进行蛋白质组学分析,通过严格的筛选标准筛选差异表达蛋白,并进行GO和KEGG通路富集分析;利用铁死亡检测试剂盒检测小鼠组织中的生化指标,通过Western blotting检测铁死亡相关蛋白;同时检测不同浓度NaF处理后661W细胞的活性和ROS水平。结果显示蛋白质组学分析发现181个显著上调和496个显著下调的蛋白,且大量差异蛋白富集于铁死亡通路;与生理盐水处理组相比,NaF处理组小鼠视网膜中GSH含量降低、MDA含量增加,GPX4表达减少、COX2表达增加;NaF处理后661W细胞内ROS积累增加,细胞活力下降,表明NaF会激活铁死亡通路。表明NaF促进近视可能通过激活铁死亡通路,为理解近视发病的分子机制提供了新视角。

三、氟化钠在体内和体外促进PIEZO1的表达

         基于铁死亡通路中蛋白富集分析结果,为探究PIEZO1是否在NaF诱导的铁死亡中发挥作用,明确NaF对PIEZO1表达的影响,研究通过多模态分析方法,在NaF暴露后对小鼠视网膜组织中PIEZO1的mRNA和蛋白水平进行定量检测;用不同浓度的NaF处理661W细胞,收集RNA和蛋白检测PIEZO1的表达。结果显示NaF暴露后,小鼠视网膜组织中PIEZO1的mRNA和蛋白水平显著上调;661W细胞中PIEZO1的mRNA和蛋白表达量随NaF浓度升高而增加,呈剂量依赖性,表明NaF会促进PIEZO1在体内和体外的表达。表明PIEZO1可能是NaF激活铁死亡通路的关键分子,为后续机制研究奠定基础。

四、氟化钠通过PIEZO1激活铁死亡通路促进近视进展

        为进一步明确PIEZO1在近视发病中的作用,以及NaF是否通过PIEZO1激活铁死亡通路来促进近视,向小鼠玻璃体腔注射PIEZO1抑制剂(GsMTx4),构建形觉剥夺性近视模型,检测小鼠的屈光状态和轴长;使用PIEZO1激活剂进行药理学激活,观察对近视进展的影响;对生理盐水和NaF处理组小鼠检测铁死亡标志物的表达;检测四组小鼠的屈光状态和轴长。结果显示GsMTx4可抑制PIEZO1表达,使小鼠屈光向正视方向偏移,延缓眼轴长度增长;Yoda1会加剧近视进展;与对照组相比,GsMTx4处理组小鼠视网膜中PIEZO1和COX2表达降低,GPX4表达增加,GSH含量升高,MDA含量降低;NaF/GsMTx4组较NaF/生理盐水组屈光向正视偏移,眼轴增长延缓,表明NaF通过PIEZO1激活铁死亡通路促进近视进展。阐明了NaF促进近视的具体分子机制,即通过PIEZO1激活铁死亡通路,为靶向PIEZO1治疗近视提供了理论依据。

五、PIEZO1是黄芩苷的药物靶点

        为探究黄芩苷是否能通过作用于PIEZO1来影响近视进展,明确PIEZO1是否为黄芩苷的靶点,研究通过分子对接模拟黄芩苷与PIEZO1的结合情况;利用CETSA实验检测黄芩苷处理后661W细胞中PIEZO1蛋白的降解率;检测黄芩苷处理后小鼠和661W细胞中PIEZO1的mRNA和蛋白表达水平。分子对接模型结果显示PIEZO1可与黄芩苷结合;CETSA实验表明黄芩苷处理组PIEZO1蛋白降解率低于生理盐水组;体内外实验均显示黄芩苷处理后PIEZO1的mRNA和蛋白表达水平降低,表明PIEZO1是黄芩苷的潜在靶点,黄芩苷可在体内外抑制PIEZO1表达,确定了黄芩苷与PIEZO1的靶向关系,为黄芩苷用于近视治疗提供了分子基础。

六、黄芩苷通过PIEZO1抑制近视进展

       为明确黄芩苷是否能通过抑制PIEZO1来延缓近视进展,评估其在近视治疗中的潜力,研究对小鼠形觉剥夺性近视模型分别给予生理盐水和黄芩苷处理,检测小鼠的屈光状态和轴长;比较GsMTx4处理组和黄芩苷处理组的近视相关参数;对小鼠眼表滴注氟化钠和生理盐水后,分别灌胃给予黄芩苷和生理盐水,检测PIEZO1表达及不同处理组小鼠的近视参数。结果显示与对照组相比,黄芩苷处理组小鼠屈光向正视方向偏移,眼轴长度减少,且黄芩苷在抑制近视方面的效果优于GsMTx4;黄芩苷可减弱氟化钠诱导的PIEZO1上调;NaF/黄芩苷组较NaF/生理盐水组近视进展减轻,表明黄芩苷通过PIEZO1抑制近视进展。证实了黄芩苷可通过抑制PIEZO1来延缓近视进展,为近视的药物治疗提供了新的候选药物和思路。

研究总结

        本研究通过体内外实验和蛋白质组学分析,阐明了NaF促进近视发生的分子机制。研究发现,NaF暴露可诱导小鼠视网膜发生铁死亡,表现为抗氧化物质耗竭、脂质过氧化产物增加以及铁死亡相关蛋白表达改变。更重要的是,机械敏感通道PIEZO1在这一过程中起关键作用—NaF显著上调视网膜PIEZO1表达,而PIEZO1的激活是NaF触发铁死亡和眼轴延长的必要条件。抑制PIEZO1活性均可阻断铁死亡通路并延缓近视进展。这些结果揭示了一条新的近视发病途径:环境因素(氟暴露)→机械敏感通道(PIEZO1)→细胞死亡机制(铁死亡)→眼球生长异常(近视)。本研究不仅拓展了我们对近视成因的认识,还提出PIEZO1可作为近视治疗的新靶点,为开发抗近视药物(如黄芩苷等PIEZO1调节剂)提供了理论支持。展望未来,针对这一通路的干预有望成为近视防治的新策略,为降低近视率和减轻高度近视致盲风险带来新的希望。

文献原文:Liu B, Yao X, Huang Q, et al. Sodium fluoride promotes myopia progression via the activation of the ferroptosis pathway by PIEZO1 and pharmacological targeting PIEZO1 represents an innovative approach for myopia treatment. Cell Biol Toxicol. 2025;41(1):64. Published 2025 Apr 2. doi:10.1007/s10565-025-10020-y

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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