細菌のエフェクターアーセナルのマッピング：細菌によるエフェクター分泌を規定するタンパク質の特徴を定義するためのin vivoおよびin silicoアプローチ

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Curr. Opin. Microbiol..2020 Jun;57:13-21. S1369-5274(20)30041-2. doi: 10.1016/j.mib.2020.04.002.Epub 2020-06-04.

細菌のエフェクターアーセナルのマッピング：細菌によるエフェクター分泌を規定するタンパク質の特徴を定義するためのin vivoおよびin silicoアプローチ

Mapping bacterial effector arsenals: in vivo and in silico approaches to defining the protein features dictating effector secretion by bacteria.

Yi Wei Lee
Jiawei Wang
Hayley J Newton
Trevor Lithgow

PMID: 32505919 DOI: 10.1016/j.mib.2020.04.002.

抄録

多くの細菌性病原体は、「エフェクター」と呼ばれる病原性タンパク質を宿主細胞にトランスロケーションするために、専用の分泌システムに依存している。これらのエフェクターは、細菌のコロニー化と増殖をサポートするために、宿主細胞の機能を関与させ、操作します。分泌システムは、これらのエフェクタータンパク質の生体内での標的となる「特徴」を認識し、選択的かつ効率的にエフェクタータンパク質を分泌させる分子機械である。全ゲノムシークエンスデータの解析とエフェクター蛋白質のアミノ酸特性の計算機予測の共同研究により、多くの細菌病原体のエフェクター候補リストが作成され、その中でもレジオネラ肺炎球菌のDot/Icm型IVB分泌系は、これまでに同定されたエフェクターの数が最も多い。また、Q熱の原因菌であるCoxiella burnetiiも、このシステムを用いて多くの異なるエフェクターを分泌しています。これら2つの病原体を比較することで、エフェクターのレパートリー拡大の背景にある理由を理解することができる。また、インシリコでの「特徴」認識により分泌されたエフェクターのハイスループット発見を容易にしている最近のバイオインフォマティクスの進歩と、インシリコで同定されたエフェクターの生物学的妥当性と正真正銘の性質を立証するという現在の課題についても議論する。

Many bacterial pathogens rely on dedicated secretion systems to translocate virulence proteins termed 'effectors' into host cells. These effectors engage and manipulate host cellular functions to support bacterial colonization and propagation. The secretion systems are molecular machines that recognize targeting 'features' in these effector proteins in vivo to selectively and efficiently secrete them. The joint analysis of whole genome sequencing data and computational predictions of amino acid characteristics of effector proteins has made available extensive lists of candidate effectors for many bacterial pathogens, among which Dot/Icm type IVB secretion system in Legionella pneumophila reigns with the largest number of effectors identified to-date. This system is also used by the causative agent of Q fever, Coxiella burnetii, to secrete a large pool of distinct effectors. By comparing these two pathogens, we provide an understanding of the rationale behind effector repertoire expansion. We will also discuss recent bioinformatic advances facilitating high-throughput discovery of secreted effectors through in silico 'feature' recognition, and the current challenge to substantiate the biological relevance and bona fide nature of effectors identified in silico.