本节摘要:细胞信号转导分为信号接收、信号转导和细胞响应三个阶段。信号分子可以是蛋白质(激素、生长因子)、小分子(类固醇、NO)或离子。细胞表面的受体主要分为G蛋白偶联受体、受体酪氨酸激酶和离子通道型受体三大类,各自激活不同的胞内信号级联。
你饿了几个小时后,血液里的血糖开始下降,胰脏的α细胞分泌胰高血糖素,肝脏细胞接收到信号后分解糖原、释放葡萄糖。这个看似平常的生理过程,背后是一整套信号转导装置在几秒钟内完成工作:激素分子(信号)、膜受体(接收器)、胞内级联(放大器)、代谢酶(执行器)。本节带你拆解这套装置的各个部件。
阅读完本章,你应当能够:
细胞之间的信号传递不只有一种方式,各有不同的空间尺度和时间尺度:
旁分泌。信号分子分泌到细胞外液中,只作用于附近的细胞。生长因子和细胞因子大多属于这类。作用范围有限(几微米到几毫米),持续时间较短。
内分泌。信号分子(激素)进入血液循环,被运送到全身。作用距离远(全身),持续时间长(小时到天)。胰岛素、甲状腺激素、皮质醇都是内分泌信号。
突触传递。神经元在突触间隙释放神经递质,只作用于突触后膜上的受体。信号传递速度极快(毫秒级),作用范围极精确。
接触依赖。信号分子固定在细胞膜表面,只有当两个细胞直接接触时才能传递。Notch信号通路就是接触依赖的经典例子——对胚胎发育中的细胞命运决定至关重要。
GPCR是细胞膜上数量最多的受体家族——人类基因组编码约800种GPCR,占全部药物的约30%的作用靶点。
GPCR的结构特征:7次跨膜的α螺旋(7TM结构),N端在膜外(结合配体),C端在膜内(与G蛋白互作)。
GPCR信号通路的基本步骤:
cAMP是最经典的第二信使之一。一个激活的GPCR可以激活多个G蛋白,每个G蛋白可以激活多个腺苷酸环化酶,每个腺苷酸环化酶可以产生大量cAMP——这种级联放大使一个信号分子最终可以激活数千甚至数百万个效应蛋白。
RTK在细胞增殖、分化和存活中起关键作用。经典的例子是胰岛素受体和表皮生长因子受体(EGFR)。
RTK激活机制:配体(如EGF)结合导致两个受体单体二聚化→胞内激酶域相互磷酸化(自磷酸化)→磷酸化的酪氨酸残基成为下游信号蛋白的停靠位点。
Ras-MAPK级联是RTR最常见的下游通路:Grb2-SOS复合物结合磷酸化的受体→SOS激活Ras(Ras-GTP替代Ras-GDP)→Raf(MAPKKK)→MEK(MAPKK)→ERK(MAPK)→ERK进入细胞核激活转录因子→改变基因表达。
这个三级激酶级联提供了巨大的信号放大:每个激活的Raf可以磷酸化多个MEK,每个MEK磷酸化多个ERK。同时每一级都提供了额外的调控点。
这类受体本身就是离子通道。配体结合直接打开或关闭通道,离子流动在毫秒内改变膜电位或细胞内离子浓度。
神经肌肉接头的乙酰胆碱受体是经典例子:运动神经元释放乙酰胆碱→结合突触后膜的nAChR→通道打开→Na+流入→膜去极化→肌肉收缩。
这类信号传递的特点是速度快(毫秒级)但不具有放大效应——一个受体打开只允许特定数目的离子通过,不像GPCR/RTK那样可以级联放大。
不同的信号通路不是互相孤立的管道,而是交织的网络。一条通路中的蛋白可以影响另一条通路的蛋白——这就是"交叉对话"(crosstalk)。比如cAMP-PKA通路可以磷酸化并调控RTK-Ras-MAPK通路中的蛋白;Ca2+信号可以影响多种激酶和磷酸酶。
交叉对话使得细胞可以对多种信号进行整合,产生精确的、依赖上下文的响应。也正是因为这种复杂性,信号转导网络的扰动可以导致广泛的疾病——癌症就是信号通路失调的典型后果。
对信号通路的理解直接转化为药物。最著名的例子是伊马替尼(格列卫):它靶向BCR-ABL融合蛋白的酪氨酸激酶活性,这种融合蛋白是慢性髓系白血病的驱动突变。伊马替尼使这种白血病的5年生存率显著提高,是"靶向治疗"时代的标志性药物。
另一个例子是EGFR抑制剂。EGFR在多种实体瘤中过度激活(突变或扩增),吉非替尼、厄洛替尼等小分子抑制剂竞争性结合EGFR的ATP口袋,阻断下游Ras-MAPK和PI3K通路。但耐药几乎是必然的——癌细胞可以通过EGFR二次突变(如T790M)、激活旁路通路(如MET扩增)来绕过抑制。这提醒我们,信号通路是网络而非单线:阻断一条,细胞会尝试另一条。
| 通路 | 关键节点 | 代表药物 | 适应症 |
|---|---|---|---|
| BCR-ABL | 酪氨酸激酶 | 伊马替尼 | 慢性髓系白血病 |
| EGFR | 受体酪氨酸激酶 | 吉非替尼 | 非小细胞肺癌 |
| BRAF/MEK | MAPK级联 | 维莫非尼 | 黑色素瘤 |
| 免疫检查点 | PD-1/PD-L1 | 帕博利珠单抗 | 多种实体瘤 |
这张表展示了"信号转导知识到药物靶点"的转化链条:理解受体如何激活、信号如何放大、如何被负反馈关闭,就能找到干预的节点。

