西安交大科研人员在巨型噬菌体结构和感染机制研究方面取得重要进展

致病性细菌虽然可以通过抗生素得到有效治愈，但是抗生素耐药性(AMR)的增长会导致越来越多的治疗变得无效。近年来，由于治疗手段有限，泛耐药菌（也称超级细菌）对人类的健康构成的威胁越来越大。2019年的一项研究报告显示，平均每年有超过357万人的死亡与抗生素耐药性(AMR) 有关，其中肺炎克雷伯氏菌(Klebsiella pneumoniae)所带来的抗生素耐药性最为棘手，造成的死亡病例占比最大。因此，肺炎克雷伯氏菌被世界卫生组织界定为首要急需开发新抗生素的重点病原体之一。

噬菌体作为一种病毒，可以特异性识别并感染宿主细菌，进一步有效地摧毁细菌防御系统，从而导致细菌自毁。基于噬菌体的特性，噬菌体疗法在克服抗生素耐药性的细菌感染治疗、药物载体、生物抗菌剂等领域具有广阔的应用前景。近期发现表明一种新型肌尾科巨型噬菌体vB_KpM_FBKp24(φKp24)可以特异性识别并感染肺炎克雷伯氏菌。同时基因组学分析显示，噬菌体φKp24与其他任何已知的噬菌体的相似性非常低。此外，透射电子显微镜的二维成像显示该噬菌体的尾纤维拥有十分独特且复杂结构，但是当前对这种拥有独特尾纤维的巨型噬菌体缺乏详细的空间结构了解和足够的分子机制探索。

为深入揭示巨型噬菌体φKp24的独特结构和感染机制，西安交大科研人员联合荷兰莱顿大学、荷兰代尔夫特理工大学和英国牛津大学等科研力量，使用了多种方法对该噬菌体的衣壳、尾部及尾纤维的结构和功能进行了综合研究。通过使用冷冻透射电子显微镜(cryo-EM)单颗粒分析方法(SPA)，结合AlphaFold2蛋白质结构预测软件和分子动力学柔性拟合(MDFF)，重构得到了高分辨率的噬菌体衣壳和尾部结构并搭建了原子模型，进而揭示了φKp24衣壳的一些不同于其他噬菌体的独特结构功能特征以及φKp24尾部在噬菌体感染过程中的收缩侵入机制。

针对巨型噬菌体φKp24的尾纤维，该研究使用了低温电子断层扫描(cryo-ET)的方法在原位（in-situ）状态下对感染过程中的巨型噬菌体φKp24及其宿主肺炎克雷伯氏菌进行成像。为了解决复杂无序纤维的三维重构难题，研究人员借助机器学习方法成功搭建并训练了一种神经网络模型，该算法可直接应用于三维电子断层扫描数据并自动提取复杂尾纤维的三维结构，从而实现对电子断层扫描数据的定量分析。最终实验结果表明，φKp24噬菌体的尾纤维在宿主细胞表面附着后会产生显著的重新排列的构象变化。

此外，研究人员通过基因组学分析和蛋白质结构预测软件，得到了14种尾纤维解聚酶的预测结构，并构建了巨型噬菌体φKp24的尾纤维模型。同时，在实验中利用不同血清分型（K型）的肺炎克雷伯氏菌菌株对巨型噬菌体φKp24的感染性进行测试。实验结果表明，φKp24的尾纤维可以与多种不同可变荚膜多糖(CPS) 类型的肺炎克雷伯氏菌靶向结合，从而证明了巨型噬菌体φKp24拥有较强的感染性和广泛的宿主范围。最近，噬菌体疗法在临床上已成功应用于治疗泛耐药性克雷伯氏菌引发的感染。通过该项研究可以确定，拥有广泛宿主范围的巨型噬菌体φKp24，将成为开发噬菌体疗法的有力候选者。

综上所述，该项研究综合应用了不同的冷冻电镜结构研究方法，结合序列分析、蛋白质结构预测、分子动力学柔性拟合、机器学习算法，以及针对克雷伯氏菌血清型测试的研究方法，深入地研究了巨型噬菌体φKp24的复杂结构和感染机制。值得说明的是，这种组合式的研究方法不仅为潜在的临床应用提供了重要的基础信息，同时为研究大尺度复杂生物机器提供了新的参考和思路。

该研究成果以“利用复杂尾纤维感染宿主细菌的巨型噬菌体的高分辨结构研究”（High resolution reconstruction of a Jumbo bacteriophage infecting capsulated bacteria using hyperbranched tail fibers）为题，在国际综合性期刊《自然·通讯》（Nature Communications)上在线发表。西安交通大学物质非平衡合成与调控教育部重点实验室为该论文的第一作者单位，西安交通大学和荷兰莱顿大学的联合培养博士生欧阳若晨为唯一第一作者，荷兰莱顿大学科学院微生物研究所Ariane Briegel教授为通讯作者。参与本项工作的还有荷兰莱顿大学的Dani?l M. Pel教授、荷兰代尔夫特理工大学的Stan J. J. Brouns教授及Ana Rita Costa研究员、英国牛津大学的C. Keith Cassidy研究员、比利时根特大学的Yves Briers教授、波兰弗罗茨瓦夫大学的Zuzanna Drulis-Kawa研究员、以及英国华威大学的Phillip J. Stansfeld教授等。

欧阳若晨，西安交通大学物质非平衡合成与调控教育部重点实验室博士生，隶属于西安交通大学物理学院，师从张磊教授。2019年获CSC资助并首批参与西安交通大学与莱顿大学的创新型人才国际合作“人工智能和生物医学交叉双学位”项目。该项目旨在培养一批具有坚实的多学科交叉知识储备、宽阔的国际化视野、符合新时代和社会需求的创新复合型双博士学位跨学科人才。截至目前，已有13人申请并参与该项目，其中2位研究生已获得双博士学位。随着项目的不断推进，已有多项研究成果发表于知名国际期刊，迭代促进了两校的进一步深化合作。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-34972-5