小链和长链非编码RNA的过去、现在和将来

非编码RNA（non-coding RNA，ncRNA）是不会翻译成蛋白质的转录本，其生物发生、大小、形状和功能具有多样化。ncRNA首次发现可以追溯到20世纪50年代中期，当时乔治·帕拉德（George Palade）和保罗·扎梅尼克（Paul Zamecnik）分别鉴定了核糖体RNA（rRNA）和转运RNA（tRNA）。这些努力促成了分子生物学“中心法则”的早期建立，弗朗西斯·克里克（Francis Crick）后来强调，“必须有一个‘适配器’分子将RNA翻译成氨基酸”。在发现信使RNA（mRNA）和蛋白质编码理论建立后不久，又发现了包括小核RNA（snRNA）和小核仁RNA（snoRNA）的管家ncRNA。细胞质中的环形转录本也在20世纪70年代通过电子显微镜观察到。然而，鉴于它们在细胞中的丰度较低，直到最近，它们还被认为是功能潜力有限的RNA加工副产品。在细菌中发现了源自编码基因互补序列的转录物，但这些转录物被认为是“细胞垃圾”。然而，早期的先驱者有先见之明地意识到“垃圾并不意味着它完全无用”，这些非编码序列从20世纪70年代起就受到了持续的兴趣。从那时起，ncRNA世界的大门就敞开了（图1）。

图1 几十年来小链RNA和长链RNA的关键发现。该时间轴从20世纪50年代鉴定核糖体RNA和转运RNA开始，并在几十年后转向非编码RNA概念。除了早期意外发现小链RNA和长链RNA及其潜在调控作用外，多年来的技术进步极大地促进了对不同ncRNA的生物发生、作用模式和功能注释和理解。这些知识可能会为现在和未来基于RNA的诊断和治疗设计提供信息

在细胞创刊50周年之际，中国陈玲玲教授和韩国V. Narry Kim教授共同介绍了目前对研究最广泛的ncRNA：微小RNA（miRNA）和长链非编码RNA（lncRNA）的理解，这些RNA对真核生物的现代调控RNA领域做出了贡献。miRNA通路和机制已经得到了详细的机制理解，而lncRNA机制非常多样化，存在许多未知数。他们回顾了miRNA和lncRNA的发现、生物发生通路、进化特征、作用模式、串扰以及发育和病理生理学作用的关键里程碑。还推测其调控如何导致技术和治疗进步，并讨论更好地剖析miRNA和lncRNA复杂性的未来方向。 

在过去三十年里，各种ncRNA类别的发现激增，每种类别的特征都是独特的进化特征、不同的生物发生机制、不同的长度、结构和亚细胞定位，从而导致它们特定的分子功能和生理作用。由于小RNA的保守性和丰富性较高，对它们的研究先于对lncRNA的研究。相比之下，lncRNA由于其通常低表达、动态折叠和低序列保守性而呈现出更多复杂性。虽然miRNA通过相对统一的生化通路运作，但lncRNA利用更多样化的机制，很少聚集到共享的通路上，从而使其解码变得复杂。 

最近的技术进步将对ncRNA生物学的理解带入了一个新时代。修饰的RNA探针、荧光RNA适体和CRISPR-Cas系统等创新与超分辨率显微镜相结合，现在可以动态可视化丰富的lncRNA，照亮以RNA为中心的亚细胞结构和生物学过程。单细胞RNA-seq 和空间转录组测序允许对其天然组织和分子背景内的mRNA和ncRNA进行全面分析。先进的RNA富集方法和长读段测序促进了新型ncRNA的发现，揭示了更多隐藏的遗传信息。人工智能（AI）驱动的计算建模，与冷冻电子显微镜和核磁共振等其他方法相结合，现在有助于了解ncRNA的进化、三维结构和功能。随着这些努力，lncRNA的病理生理作用越来越受到重视，其中许多表现出与人类疾病密切相关的独特表达模式和调控作用，一些已被认为是生物标志物或治疗靶点。鉴于lncRNA的非保守性质，表型研究需要额外的动物模型和人类类器官模型，特别是它们在对病理生理刺激（例如化疗和免疫疗法）的反应中的作用。事实上，使用人脑类器官模型已经确定了神经胶质瘤中的治疗性lncRNA靶点。 

基于RNA的小型药物已被开发出来用于治疗疾病，利用其明确定义的作用模式。自FDA批准第一种针对甲状腺素运载蛋白mRNA的siRNA药物Partisiran以来，另外四种siRNA药物已上市，可解决神经元、心血管和肝脏系统的疾病。化学修饰和递送技术的进步极大地改善了siRNA药物的功效和药代动力学，使其成为一种非常有前途的治疗方式，特别是对于以前被认为难以忍受的目标。接下来的挑战包括提高对难以到达的组织（例如实体瘤和免疫细胞）的递送效率，以及扩大给药途径（例如口服给药）。实现特定细胞类型的递送也是一个关键目标。有望进一步改进siRNA设计、化学修饰和递送技术来克服这些局限性。使用miRNA模拟物和miRNA抑制剂用于治疗目的也很有趣。 

基于lncRNA的模式（无论是作为疾病相关的靶点还是作为感兴趣的lncRNA功能模块的适体模拟物）的开发由于其结构不稳定性、对RNA酶的敏感性和免疫原性而在很大程度上落后。然而，lncRNA通常包含多种结构元件，可以指导其与特定蛋白质、DNA和RNA的功能相互作用，为多种治疗应用提供了机会。剖析lncRNA功能和结构仍然存在挑战。未来有必要努力解开lncRNA的加工和折叠规则，这可能会导致开发针对疾病相关lncRNA的新治疗模式。例如，已经开发出了寡核酸来调节病理生理过程中的lncRNA。例如，GapmeR ASO已用于改变疾病相关lncRNA的转录。据报道，小化合物可以破坏Xist的功能结构域，从而破坏XCI的过程。此外，还开发了lncRNA HULC的结构模拟物来干扰PAH的活性，从而维持肝脏中的代谢稳态。更好地了解lncRNA结构可以为通过靶向疾病或组织特异性lncRNA的下一代药物开发提供机会。 

化学修饰影响RNA加工、活性和稳定性。尽管迄今为止已经描述了100多种类型的RNA修饰，但大多数修饰被认为在miRNA和lncRNA中很少见。除了对RNA的自然化学修饰外，一种可编程策略还将生物无活性的RNA结合化合物转化为生物活性降解物，例如RNase L，并通过结合小分子成功靶向结构化RNA区域进行降解。进一步开发用于RNA标记的化学基热稳定和光稳定探针，定向设计Xeno核酸和提高化学合成核酸的半衰期将有助于更好地理解基础ncRNA生物学，并为治疗潜力提供新策略。 

尽管如此，关于miRNA和lncRNA令人兴奋的发现将不断被揭开。这些不仅包括识别意外的ncRNA物种和修饰，还包括阐明其在单分子和高分辨率水平上的动态加工和转换模式，以及阐明其分子机制、病理生理作用和与微环境的干扰。未来的努力，特别是对ncRNA研究的尖端和多学科技术的采用，将增强我们对其基本生物过程及其对疾病治疗前景的理解。 

参考文献

[1] Chen LL, Kim VN. Small and long non-coding RNAs: Past, present, and future. Cell. 2024 Nov 14;187(23):6451-6485. doi: 10.1016/j.cell.2024.10.024. 

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1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. ​EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. ​EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC

12. 免疫信号通路关联的调控子数据库：ImmReg

13. 利用药物转录组图谱探索中药药理活性成分平台：ITCM

14. AgeAnno：人类衰老单细胞注释知识库

15. 细菌必需非编码RNA资源：DBEncRNA

16. 细胞标志物数据库：singleCellBase

17. ​实验验证型人类miRNA-mRNA互作数据库综述

18. 肿瘤免疫治疗基因表达资源：TIGER

19. 基因组、药物基因组和免疫基因组水平基因集癌症分析平台：GSCA

20. 首个全面的耐药性信息景观：DRESIS

21. 生物信息资源平台：bio.tools

22. 研究资源识别门户：RRID

23. 包含细胞上下文信息的细胞互作数据库：CCIDB

24. HMDD 4.0：miRNA-疾病实验验证关系数据库

25. LncRNADisease v3.0：lncRNA-疾病关系数据库更新版

26. ncRNADrug：与耐药和药物靶向相关的实验验证和预测ncRNA

27. CellSTAR：单细胞转录基因组注释的综合资源

28. RMBase v3.0：RNA修饰的景观、机制和功能

29. CancerProteome：破译癌症中蛋白质组景观资源

30. CROST：空间转录组综合数据库

31. FORGEdb：候选功能变异和复杂疾病靶基因识别工具

32. Open-ST：3D高分辨率空间转录组学

33. ​CanCellVar：人类癌症单细胞变异图谱数据库

34. dbCRAF：人类癌症中放射治疗反应调控知识图谱

35. DDID：饮食-药物相互作用综合资源可视化和分析

36. SCancerRNA：肿瘤非编码RNA生物标志物的单细胞表达与相互作用资源

37. CancerSCEM 2.0：人类癌症单细胞表达谱数据资源

38. LncPepAtlas：探索lncRNA翻译潜力综合资源

39. SPATCH：高通量亚细胞空间转录组学平台

40. MirGeneDB 3.0：miRNA家族和序列数据库