基于系統(tǒng)生物學的白介素—6的建模信號轉(zhuǎn)導模擬分析

齊云峰 孫添添 韓艷雪

[摘要]白介素-6，全名白細胞介素-6，是一種多功能細胞因子，能誘導細胞增殖分化。胞內(nèi)受體和蛋白磷酸化調(diào)節(jié)在IL-6信號轉(zhuǎn)導中起重大作用。在本研究中采用系統(tǒng)生物學建模工具COPASI，進行IL-6的建模信號轉(zhuǎn)導模擬分析。通過擾動pp2初始濃度，發(fā)現(xiàn)pp2對IL-6信號轉(zhuǎn)導有抑制作用呈負相關(guān)。通過擾動gp130初始濃度，發(fā)現(xiàn)受體gp130與IL-6的信號轉(zhuǎn)導弱正相關(guān)。通過協(xié)同擾動受體gp130與pp2初始濃度，發(fā)現(xiàn)對于IL-6的信號轉(zhuǎn)導來說最適宜的受體濃度為模型初始濃度，而pp2濃度升高抑制IL-6的信號轉(zhuǎn)導。

[關(guān)鍵詞]白介素-6 數(shù)學模擬 糖蛋白130 信號轉(zhuǎn)導

[中圖分類號]Q94 [文獻標識碼]A [文章編號]1009-5349（2016）16-0154-02

隨著系統(tǒng)生物學不斷發(fā)展，系統(tǒng)生物學研究思想得到了學術(shù)界的廣泛認同，系統(tǒng)生物學將成為21世紀醫(yī)學和生物學的核心驅(qū)動力。[1-2]系統(tǒng)生物學重要性主要有兩個方面：（1）基因組學與蛋白質(zhì)組學中的高通量方法為系統(tǒng)生物學的發(fā)展提供了大量的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)生物學能整合分析這些數(shù)據(jù)。（2）計算生物學包含數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建和理論分析，是系統(tǒng)生物學發(fā)展過程中的一個重要的工具。[3]

IL-6是由184個氨基酸組成，有2條糖蛋白鏈。1條為糖蛋白80，另1條為gp130。[4]gp80只能以低親合性與IL-6結(jié)合，所形成的復合物迅速與高親和性的gp130結(jié)合，通過此鏈傳遞信息。蛋白磷酸酶1和蛋白磷酸酶2作為JAK/STAT通路內(nèi)兩種磷酸酶，分別在細胞質(zhì)和細胞核中催化STAT1*和STAT3*的去磷酸化作用。蛋白磷酸酶1和蛋白磷酸酶2的蛋白的總量是固定不變的，并且只有蛋白單體才能與新形成的STAT*結(jié)合以完成去磷酸化作用。

IL-6可以作為在免疫應答中產(chǎn)生重要介質(zhì)的一種機體，具有多種生物學活性。一方面它具有能調(diào)節(jié)功能，其中包括細胞增殖、免疫防御機制及血細胞生成等，[5]另一方面它還能通過干預細胞的黏附性和活動力、血栓形成、及腫瘤細胞的增殖，而影響腫瘤的進展。隨著系統(tǒng)生物學的發(fā)展，IL-6的信號轉(zhuǎn)導機制在醫(yī)學上的應用更為廣泛，在許多疾病中發(fā)現(xiàn)其重要作用。例如心血管疾病[6]、自身免疫疾病、腫瘤[7-8]等。此外，隨著研究者對IL-6的信號轉(zhuǎn)導的研究深入，構(gòu)建了一系列的IL-6信號轉(zhuǎn)導模型。在2014年，Qi等人應用數(shù)學建模方法對干擾素-γ和IL-6的信號轉(zhuǎn)導交互機制進行研究。在IL-6信號單獨刺激下，在同一時間STAT1*最大濃度值是最大濃度值的三分之一，STAT3相比于STAT1有著更強的激活。[9]

一、材料與方法

本章將對數(shù)學模擬實驗所利用的建模工具及統(tǒng)計方法所用工具進行介紹。

（一）建模工具COPASI及IL-6數(shù)學模型介紹

COPASI是用來構(gòu)建和分析系統(tǒng)生物模型的工具。本文操作流程是打開軟件，它運行時界面有兩大模塊左側(cè)模塊顯示軟件的各個功能層次，右側(cè)模塊顯示的是各反應公式和參數(shù)的設定。雙擊Biochemical后緊接著雙擊species，根據(jù)研究需要分別或協(xié)同改變右側(cè)gp130和gp80的初始濃度，之后雙擊tasks并通過Tasks模塊下的Time course進行模型構(gòu)建，最后單擊run并且根據(jù)結(jié)果總結(jié)出分別或協(xié)同改變gp130和gp80的初始濃度對IL-6信號轉(zhuǎn)導的影響。

（二）統(tǒng)計學方法

SPSS“統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案”軟件，它的統(tǒng)計分析過程包括描述性統(tǒng)計、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、生存分析等等。[10]本文中使用的是SPSS軟件對實驗數(shù)據(jù)進行皮爾遜相關(guān)性或多元線性回歸分析，并計算其統(tǒng)計顯著性水平。

二、結(jié)果與分析

本文以0.1nM的IL-6作為模型輸入，在不同gp130和PP2的初始濃度下進行12小時的IL-6信號轉(zhuǎn)導數(shù)學模擬（在數(shù)學模擬模型中PP2和gp130初始濃度分別是60nM和0.8nM，我們分別改變gp130和PP2的初始濃度為其0.25、0.5、1、2和4倍值）。此外，應用SPSS工具進行相關(guān)性分析和多元回歸分析，闡釋gp130和PP2初始濃度的變化對IL-6信號轉(zhuǎn)導過程的影響。

（一）擾動PP2對IL-6信號轉(zhuǎn)導影響

擾動PP2的初始濃度探究擾動PP2對IL-6信號轉(zhuǎn)導影響。結(jié)果顯示，STAT3*與PP2呈極顯著負相關(guān)，STAT1*與PP2極顯著負相關(guān)，PP2對IL-6信號轉(zhuǎn)導信號有抑制作用呈負相關(guān)。

如圖1A所示，在IL-6信號刺激下，STAT3*在0.6小時達到最大濃度368nM，隨后濃度不斷下降，最終在10小時后達到其穩(wěn)定濃度47nM。STAT1*在0.6小時達到最大濃度109nM，并且在9小時后逐漸達到穩(wěn)定濃度10nM。如圖1B所示，STAT3*在0.6小時達到最大濃度350nM，在11小時后達到穩(wěn)定濃度37nM。STAT1*在0.5小時達到最大濃度102nM，并快速降低，在8小時后達到穩(wěn)定濃度9nM。如圖1C所示，STAT3*在0.5小時達到最大濃度320nM，在11小時后達到穩(wěn)定濃度30nM。STAT1*在0.5小時達到最大濃度94nM，并快速降低，在6小時后達到穩(wěn)定濃度7nM。

如圖1D所示，STAT3*在0.5小時達到最大濃度285nM，在8小時后達到穩(wěn)定濃度32nM。STAT1*在0.5小時達到最大濃度82nM，并快速降低，在6.5小時后達到穩(wěn)定濃度7nM。如圖1E所示，STAT3*在0.5小時達到其最大濃度250nM，在8小時后達到其穩(wěn)定濃度34nM。STAT1*在0.5小時達到最大濃度70nM并快速降低，在6.5小時后達到穩(wěn)定濃度8nM。分別以STAT3*與STAT1*在不同濃度的PP2下所能達到的最大濃度值做柱形圖，如圖1F所示在磷酸酶PP2的初始濃度逐漸增大的情況下，STAT3*與STAT1*的最大濃度在不斷地變小。STAT3*與PP2濃度極顯著負相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為-0.962，P值為0.009）。STAT1*與PP2濃度極顯著負相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為-0.967，P值為0.007）。本實驗驗證了已有的實驗結(jié)果在IL-6的信號轉(zhuǎn)導模擬分析中STAT3相比于STAT1有著更強的激活。由于IL-6對STAT3有偏好性，下文的研究中我們皆以STAT3*的濃度變化為代表來進行IL-6的信號響應研究。

圖1不同PP2初始濃度下IL-6信號轉(zhuǎn)導模式的變化

（A-E）中分別表示在不同PP2初始濃度下STAT*1和STAT*3的濃度時序性變化模式。F表示在不同PP2的濃度下STAT*1和STAT*3的最高濃度水平。

（二）協(xié)同擾動受體gp130與PP2對IL-6信號轉(zhuǎn)導影響

如表1所示，可知無論pp2如何調(diào)整，STAT3*的最大濃度都為整個表中最大數(shù)值。當pp2濃度升高STAT3*的最大濃度不斷減小。根據(jù)SPSS軟件的標準回歸系數(shù)得出gp130濃度與IL-6信號轉(zhuǎn)導之間不顯著正相關(guān)。蛋白pp2濃度與IL-6的信號轉(zhuǎn)導極顯著負相關(guān)。對于IL-6的信號轉(zhuǎn)導來說最適宜的受體gp130濃度為模型初始濃度，pp2與IL-6的信號轉(zhuǎn)導呈極顯著負相關(guān)。

三、結(jié)論

本文獲得了一系列重要結(jié)論。首先，單獨擾動pp2的初始濃度發(fā)現(xiàn)增加pp2的初始濃度能夠顯著抑制IL-6信號轉(zhuǎn)導的強度，與STAT1*和STAT3*的最大濃度呈顯著負相關(guān)。其次，單獨擾動受體gp130的初始濃度發(fā)現(xiàn)受體gp130與IL-6的轉(zhuǎn)導呈一定水平正相關(guān)。但不具有統(tǒng)計學顯著性。最后，同時擾動受體gp130與pp2初始濃度的模擬結(jié)果顯示，gp130與IL-6信號轉(zhuǎn)導不顯著正相關(guān)，對于IL-6的信號轉(zhuǎn)導來說，最適宜的受體濃度為模型初始濃度，無論在何種濃度的gp130下增加pp2的初始濃度能夠顯著抑制白介素-6信號轉(zhuǎn)導的強度，多元回歸分析同樣證實了以上結(jié)果。這些結(jié)果的獲得更進一步加深了我們對IL-6的信號轉(zhuǎn)導模擬分析機制的了解，可能為治療糖尿病、心肌肥大和男性肝癌等疾病提供理論支持。

【參考文獻】

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責任編輯：楊柳