Sequenciação de polissomas (Polysome-seq) é a técnica padrão de referência para estudar a eficiência da tradução. Ela separa os mRNAs de tradução ativa ligados a ≥2 ribossomas através da centrifugação em gradiente de densidade de sacarose. Ao contrário do Ribo-seq (que captura fragmentos protegidos por ribossomas, RPFs), Polisoma-seq foca em mRNAs ligados a polissomos, avaliando diretamente a atividade tradutória e a capacidade tradutória de RNAs não codificantes.
Principais características do Polysome-seq:
Exemplo de Perfilagem de Polissomos (Ye Y et al., 2021)
Para conectar a transcrição, a tradução e as camadas regulatórias pós-traducionais, o Polysome-seq precisa ser integrado com RNA-seq (transcriptómica) e proteómica (como LC-MS/MS ou DIA-MS) para construir um pipeline de análise de biologia de sistemas e elucidar gargalos na expressão génica e redes regulatórias.
Wu J et al. isolouaram mRNAs ligados a ribossomas (não-polissoma, polissoma leve e polissoma pesada) usando perfilamento de polissomasCombinado com a análise de RNA-seq, descobriram que a inibição da EPRS (por exemplo, utilizando o inibidor específico PRS HF) reduziu significativamente a proporção de genes ricos em prolina (PRRs, como colagénio, LTBP2 e SULF1) em polissomas pesados (alta atividade translacional), demonstrando que a eficiência da sua tradução é regulada pela EPRS.
Identificaram-se oitenta e três genes PRR (Tabela IX/X online). Estes genes estão regulados em baixa pela HF a nível pós-transcricional e constituem uma parte importante da MEC e de moléculas de sinalização secretórias, tornando-os alvos-chave para a fibrose miocárdica.
A análise integrada de polysome-seq e RNA-seq mostrou que EPRS, ao regular a eficiência de tradução dos genes PRR (como colagénio, LTBP2 e SULF1), torna-se um fator chave na fibrose cardíaca, fornecendo uma base para terapias anti-fibróticas que visam EPRS ou os seus efetores a jusante (como SULF1).
Os genes pró-ricos são alvos de tradução preferenciais da EPRS (Wu J et al., 2020)
Wang Z et al., utilizando análise de multiméricos (centrifugação em gradiente de sacarose para separar multiméricos) combinada com RNA-seq, descobriram que o mutante ospus1-1 (perda da função de OsPUS1) apresentou o seguinte a baixas temperaturas:
A análise de RNA-seq e de expressão diferencial (edgeR) mostrou que no mutante ospus1-1, a expressão de genes relacionados com a fotossíntese foi downregulada (inibição do crescimento), enquanto a expressão de genes de resposta ao stress foi upregulada (induzida pela acumulação de ROS);
A deteção de ROS revelou uma acumulação severa de espécies reativas de oxigénio (ROS) no mutante a baixas temperaturas, perturbando a homeostase celular e perturbando ainda mais a rede de expressão génica (através da regulação da sinalização retrógrada de genes nucleares). A sequenciação SeqHB-LMPCR confirmou a ligação de OsPUS1 ao rRNA precursor de cloroplasto (pre-rRNA);
A RT-qPCR quantitativa validou genes diferencialmente expressos (como genes de stress);
A análise de ontologia genética (TBtools) revelou que OsPUS1 regula vias como a biossíntese de ribossomas e a tradução.
A integração do sequenciamento de polissomos e das tecnologias multi-ômicas mostrou que a OsPUS1, ao mediar a modificação Ψ do rRNA do cloroplasto, mantém a função do ribossoma e a eficiência da tradução, equilibrando o crescimento e a resposta ao estresse, sendo um regulador chave da adaptação do arroz a baixas temperaturas. Esta descoberta fornece um novo alvo para melhorar a tolerância ao frio das culturas (como regular a expressão da OsPUS1 ou a modificação do rRNA).
A homeostase do transcriptoma e do translatoma é afetada nos mutantes de arroz ospus1-1 a baixas temperaturas (Wang Z et al., 2022)
Li Q et al., através da análise de multiméricos (centrifugação em gradiente de sacarose para separar o mRNA ligado a ribossomas), combinada com qRT-PCR e proteómica, descobriram que: quando YTHDF1 foi superexpresso, o mRNA de ATG2A/ATG14 foi enriquecido em multiméricos (alta atividade translacional), e a eficiência de tradução aumentou significativamente; após a redução/removal de YTHDF1, a eficiência de tradução de ATG2A/ATG14 diminuiu, e a expressão da proteína relacionada com a autofagia (LC3) diminuiu.
Ensaios ChIP e ensaios de reporter de luciferase dual confirmaram que, em condições hipoxicas, HIF-1α liga-se diretamente ao promotor do YTHDF1, ativando a sua transcrição (YTHDF1 é altamente expresso em tecidos de HCC e está associado a um mau prognóstico).
MeRIP-seq e Descanse em paz mostrou que YTHDF1 aumenta a estabilidade e a tradução do mRNA de ATG2A/ATG14 ao reconhecer o local de modificação m6A (a análise da estabilidade do RNA mostrou que a meia-vida do mRNA de ATG2A/ATG14 foi encurtada após a redução de YTHDF1). A sequenciação de polissomos e a integração multi-óptica indicam que YTHDF1 é um regulador chave da autofagia induzida por hipoxia no HCC. Ele ativa ATG2A/ATG14 através da tradução dependente de m6A, promovendo a progressão maligna. YTHDF1 pode servir como um biomarcador prognóstico e alvo terapêutico para HCC (por exemplo, inibindo YTHDF1 ou seus genes de autofagia a jusante).
MeRIP-seq e proteómica identificaram potenciais alvos de YTHDF1 em HCC (Li Q et al., 2021)
Bhaduri U et al., utilizando sequenciação de polissomos e RNA-seq, descobriram que o silenciamento do TRIM8 resultou em:
A análise de scRNA-seq e de expressão diferencial mostrou que a depleção de TRIM8 perturba a via de "regulação do ciclo celular de replicação cromossómica", afetando a expressão génica nas fases G0/G1/S/G2/M (como as proteínas TOP2A e do complexo MCM);
A citometria de fluxo (BrdU/7-AAD) confirmou que o silenciamento do TRIM8 levou a uma heterogeneidade do ciclo celular e acumulação na fase G0/G1 (consistente com a paragem induzida pela regulação em alta do MALAT1). A proteómica LC-MS/MS identificou proteínas expressas de forma diferencial reguladas pelo TRIM8 (como CEP170 e componentes do complexo MCM), enriquecidas na via do centrosoma/fuso.
RT-qPCR+ChIP validou ainda mais a regulação transcricional/traducional do TRIM8 sobre genes-alvo (como MALAT1 e TOP2A), e ensaios de cicatrização de feridas mostraram que o TRIM8 influencia a migração celular.
A sequenciação de polissomos e a integração de multi-ópticas revelaram que o TRIM8 atua como um regulador chave de múltiplas etapas da mitose (replicação do centrómero-replicação do cromossoma-citoquinese) ao regular a eficiência de tradução de RNAs que se ligam a polissomos (como o MALAT1), mantendo a expressão de genes do ciclo celular (TOP2A/MCM) e a montagem de cílios primários, fornecendo uma base para a terapia do câncer (como a mira no eixo regulador mitótico TRIM8).
Estudo de proteómica diferencial (LC-MS/MS) e translatómica (perfilagem de polissomos com RNA-seq) após silenciamento do TRIM8 em células RPE (Bhaduri U et al., 2025)
Explorar Serviço
Chen Z et al., através da sequenciação de mRNA associado a múltiplos ribossomas (TE = FPKM de mRNA de múltiplos ribossomas / FPKM de RNA total) combinada com qPCR, descobriram que:
Quantificação de modificação de tRNA por LC-MS: Após a redução da expressão de METTL1, a percentagem de modificação m7G do tRNA diminuiu (por exemplo, redução da modificação m7G no tRNA-LysCTT);
A TRAC-seq (sequenciação de redução e clivagem de m7G de tRNA) identificou locais de modificação m7G (por exemplo, posições 46-48 em tRNA-LysCTT), e o enriquecimento de tRNAs modificados por m7G foi verificado por imunoprecipitação anti-m7G seguida de qPCR.
Integração multi-ômica: A análise de dados do TCGA mostrou que o METTL1/WDR4 está altamente expresso em HCC e está associado a estágios avançados e baixa sobrevivência; RNA-seq/proteómica validou alterações na expressão de genes-alvo (como genes relacionados com proliferação e migração).
A sequenciação de polissomos e a integração de multi-ópticas indicam que o METTL1/WDR4 aumenta a eficiência de tradução de mRNAs contendo códons preferenciais de m7G ao catalisar a modificação do tRNA m7G, impulsionando o fenótipo maligno do HCC e fornecendo uma base para a terapia do HCC direcionada à modificação do tRNA m7G.
METTL1 regula o metiloma de tRNA m7G, a expressão de tRNA e a tradução global de mRNA (Chen Z et al., 2021)
Lu X et al., através de perfis multisomais (combinados com qRT-PCR), descobriram que: quando YTHDF1 foi superexpresso, o mRNA SLC7A11 foi enriquecido em complexos multisomais (alta atividade translacional), e a eficiência de tradução aumentou significativamente; após a redução de YTHDF1, a eficiência de tradução de SLC7A11 diminuiu, a expressão da proteína anti-ferroptose GPX4 diminuiu e os níveis de ferroptose aumentaram.
O ensaio de reporter de dupla luciferase e o ChIP-PCR confirmaram que, em condições hipoxicas, a HIF-1α liga-se diretamente ao promotor do YTHDF1, ativando a sua transcrição (o YTHDF1 é altamente expresso nas NPCs e está associado à anti-ferroptose).
Ensaios RIP mostrou que YTHDF1 reconhece o local de modificação m6A do mRNA SLC7A11 (previsto pelo SRAMP) através do seu domínio YTH, aumentando a estabilidade e a tradução do mRNA.
Os ensaios de estabilidade do RNA (tratamento com actinomicina D) indicaram que a redução da expressão de YTHDF1 encurtou a meia-vida do mRNA SLC7A11 (degradação acelerada).
Ensaios de estabilidade de proteínas (tratamento com CHX) mostraram que YTHDF1 promove a acumulação da proteína SLC7A11 (a tradução aumentada compensa a degradação).
A sequenciação de polissomos e a integração de multi-ópticas revelaram que o YTHDF1 é um regulador translacional chave a jusante do HIF-1α, ativando o SLC7A11 através da tradução dependente de m6A e mantendo a via anti-ferroptose sistémica Xc⁻-GSH-GPX4, proporcionando um novo alvo para a terapia da IVDD (como a regulação do eixo HIF-1α-YTHDF1-SLC7A11).
YTHDF1 promove a tradução do mRNA SLC7A11 ao ligar-se a ele (Lu X et al., 2024)
A sequenciação de polissomas e a integração de multi-ómicas fornecem uma perspetiva panorâmica para a análise da regulação da tradução, demonstrando fortes capacidades analíticas desde os mecanismos moleculares (como a modificação de RNA e a dinâmica dos ribossomas) até aos processos fisiológicos e patológicos (como a resposta ao stress e a tumorigénese). Esforços futuros precisam de ultrapassar gargalos tecnológicos e aprofundar o desenvolvimento de algoritmos de cross-ómica para revelar plenamente a complexidade da regulação da tradução.
Como integrar dados multi-ómicos?
A integração de dados multi-ómicos envolve tipicamente o uso de métodos computacionais para combinar e analisar dados de diferentes camadas moleculares (por exemplo, genómica, transcriptómica, proteómica) para descobrir insights biológicos abrangentes.
Quais são os conceitos de genómica, transcriptómica, proteómica e metabolómica?
A genómica estuda o conjunto completo de ADN num organismo, a transcriptómica analisa todas as moléculas de RNA, a proteómica examina o conjunto total de proteínas e a metabolómica foca-se no perfil abrangente de metabolitos de pequenas moléculas.
Qual é a diferença entre transcriptómica e proteómica?
A transcriptómica estuda o conjunto completo de transcritos de RNA para avaliar a expressão génica, enquanto a proteómica foca no complemento total de proteínas para determinar a sua abundância, modificações e funções.
Quais são os desafios da integração de dados multi-ômicos?
No entanto, a integração de dados multi-ómicos apresenta desafios significativos devido à alta dimensionalidade, heterogeneidade, lacunas experimentais e frequência de valores em falta entre os tipos de dados.
O que é a integração multi-ômica?
A integração de dados multi-ómicos é um termo que se refere ao processo de combinar e analisar dados de diferentes fontes experimentais ómicas, como genómica, transcriptómica, ensaios de metilação e sequenciação de microRNA, entre outros.
Referências