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11 月 23 日，来自美国圣路易斯华盛顿大学（WUSTL）Jianmin Cui Lab、加拿大不列颠哥伦比亚大学（UBC）David Fedida Lab，腾讯 AI Lab 的合作研究解开了多年来 KCNQ1 通道失活机制的难题[1]。这是与心脏疾病密切相关的、由一种重要钾离子通道控制的心率调节机制。
该最新研究成果发表于世界知名期刊 Nature 旗下的子刊 Nature Communications 上，该期刊影响因子 12.124，在 JCR 综合科学（Multidisciplinary Science）分区统计的所有 SCI 索引期刊中排名第三，仅次于知名的 Nature 与 Science。
JCR 综合科学 SCI 索引期刊排名
在心脏中，KCNQ1 钾离子通道控制着动作电位的复极化，其上的点突变经常会导致心脏病发生。KCNQ1 通道有特殊的开关机制，并且表现出不同于其他离子通道的失活特性，对该失活特性的阐明对通道的工作机制、心脏病的病理及治疗至关重要。本文结合荧光电生理、单通道记录以及数据驱动马尔科夫过程建模的方法揭示了 KCNQ1 通道的失活机制。该研究为心率异常诊断与治疗的进一步临床研究提供了新的思路。
文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-017-01911-8
关于合作研究机构
来自美国圣路易斯华盛顿大学的 Jianmin Cui Lab 多年来一直从事离子通道门控机制与药理学研究，其科研团队对大电导钙激活型钾通道（BK channel）以及 KCNQ1/IKs 等通道的研究始终引领潮流且在国际上享有广泛声誉。研究成果在 Nature、Nature Communications、Nature Genetics、Nature Structure and Molecular Biology、 PNAS、Neuron、 Journal of Neuroscience 等国际顶级期刊发表。
来自 UBC 的 David Fedida Lab 此前对 IKs 的单通道特性有深入研究，这是首次成功对 KCNQ1 的单通道进行直接实验记录。其研究成果曾多次发表在 Nature Communications、Immunity、Circulation Research、PNAS、Trends in Pharmacological Sciences、Journal of Neuroscience 等国际顶级期刊。
腾讯 AI Lab 抢滩布局 AI+ 医疗
AI+ 医疗产业增势瞩目，可能成为 AI 技术落地的第一只靴子。作为腾讯企业级人工智能实验室，腾讯 AI Lab 利用基础研究+应用探索结合的双重优势，抢滩布局医疗行业。
2017 年 8 月，由腾讯互联网+合作事业部牵头发布公司时，AI Lab 支持的是首个进入临床预试验项目，筛查一个内镜检查用时不到 4 秒，发现准确率高达 90%。
2017 年 11 月，「腾讯觅影」将 AI+ 医疗技术，由 AI Lab 提供独家技术支持，将自然语言处理、机器学习与海量医疗数据结合，辅助医生更准确理解病案，降低风险及提升诊断水准。
当月，国家科技部公布的新一代工人智能发展规划中，，并主导建设医疗影像国家人工智能开放创新平台。
研究详情介绍
美国心脏病协会（American Heart Association）用七项心脏健康指标来衡量成年人的心血管健康程度，分为四项心脏健康行为指标与四项心脏健康因素指标[2]。最近的一份美国心脏病学会杂志（Journal of the American college of cardiology）上关于中国成人的心血管健康状况的调查报告表明，在中国，满足所有四个四项心脏健康因素指标人有 13.5%，满足所有四个四项心脏健康行为指标的人仅有7‰，而七项健康指标全部满足的人更为跌至2‰[3]。女性通常只满足这七项指标中的四至五项，而男性更是仅有三至四项指标达到理想状态[3]。在如此严峻的现状下，对心脏病的深入研究刻不容缓。
心率是衡量正常人安静状态下每分钟心跳次数的一种指标，该指标与心脏疾病密切相关。最重要的心率调节机制之一由一种重要的钾离子通道控制，即 KCNQ1 通道。在心脏中，KCNQ1 通道与其辅助亚基 KCNE1 结合形成 IKs 通道，来实现钾离子的泵出而使心脏动作电位复极化，因此该通道是决定心率快慢最重要的因子之一。
KCNQ1 通道约有 700 个氨基酸构成，近二十年来，临床研究已经发现该通道上有超过 300 个点突变可以导致心脏病，而其中有相当一部分突变会影响通道的失活特性，因此对 KCNQ1 通道的失活机制的研究显得格外重要。
常见的通道失活有N型失活（N terminal，相对较快）和C型失活（C terminal， 相对较慢）， 而在 KCNQ1 钾离子通道中存在一种特有的失活，它没有典型的N型或C型失活特性，且只有在特定的电压刺激下才会出现（如下图 1 所示）。因此其发生机制一直难以捉摸。
图 1 在特定电压刺激下，KCNQ1 通道表现出“失活”特性，如图中 hook（钩）电流所示。
此前，圣路易斯华盛顿大学 Cui Lab 曾于 2014 年发现 KCNQ1 通道特有的门控机制[4]。不同于其它离子通道只有一个开放态，该通道有两个不同的开放态： 中间开放态（intermediate open state, IO）和全开放状态（activated open state, AO）。
本文中，研究人员发现 AO 开放态实际就是 KCNQ1 通道所谓的「失活态」。因为通道的失活特性与其 AO 开放态有相同的时间依赖以及电压依赖（如下图 2a 所示），并且位于通道第六个跨膜结构上的两个点突变 S338F 和 F351A 可以分别选择性的只在 IO 和 AO 态开放，而因为它们都只有一个开放态，所以这两个突变体通道都不再具有失活特性（如下图 2b 和c所示）。研究人员还从单通道电流水平上找到了 KCNQ1 通道「失活」的依据：AO 态比 IO 态的开放机率低 （如下图 2d 所示）。这也是首次对 KCNQ1 单通道电流的直接记录，实验显示它的电通道电导竟然低至~0.18 pS， 这是已知的最小的单通道电导（大电导钙激活型钾通道的单通道电导可以大至 300 pS）。
图 2 (a) KCNQ1 通道的失活特性(A2) 与其 AO 开放态(Islow)具有相同的时间依赖以及电压依赖特性。(b-c) S338F 和 F351A 可以分别选择性的只在 IO 和 AO 态开放，因此都不再具有失活特性。 (d) KCNQ1 通道的单通道电流。
接着，研究人员还通过数据驱动的方法进一步研究了 KCNQ1 通道的「失活」特性。具体地，文章中建立了一种包括 IO 态与 AO 态在内的六态马尔科夫模型（Six-State Markov Model）。在该六态模型中，研究人员假设其一步转移概率与时间无关，即齐次马尔科夫模型。此后，该研究对该齐次马尔科夫模型的一步转移概率矩阵进行建模，并拟合出最优参数（如下图 3a 所示）。
在该一步转移概率矩阵的参数中，KRI, KIR, KIA, KAI 均为电压的函数，这使得研究人员可以对不同电压下的 KCNQ1 通道的「失活」特性建立不同的齐次马尔科夫模型。最后，该研究通过科尔莫哥洛夫向前与向后方程
（Kolmogorov Forward/Backward Equation）以及马尔科夫过程平稳分布的性质，成功地仿真出了 KCNQ1 通道在不同电压下的动态与稳态输出，即不同的「失活」特性（如下图 3b 所示）。至此，该研究在更深刻理解 KCNQ1 通道「失活」特性的同时，进一步证明了论文中所提出模型的正确性。
图 3 KCNQ1 通道的模型建立以及对其“失活”特性的仿真。
该文章推进了 KCNQ1 通道门控机制以及相关病理的研究。近年来，随着结构生物学的高速发展，越来越多的离子通道结构被解析，但是对离子通道如何开关的研究依然是领域内的热点及难点。该研究表明 KCNQ1 通道的 AO 态可能有着不同于经典的电压感受区与孔区的耦合机制， 为非经典的耦合机制（non-canonical VSD-pore coupling mechanism）的研究找到了突破口。
该研究是腾讯 AI Lab 与国际知名大学联合研究成果，合作方包括美国圣路易斯华盛顿大学及加拿大不列颠哥伦比亚大学。该研究为心率异常诊断与治疗的进一步临床研究提供了新的思路。
未来，腾讯 AI Lab 将继续推进 AI+ 医疗部署，与国际知名大学和医学院深入合作，用 AI 技术攻克更多医学挑战。
[1] Panpan Hou, Jodene Eldstrom, Jingyi Shi, Ling Zhong, Kelli McFarland, Yuan Gao, David Fedida, Jianmin Cui. Inactivation of KCNQ1 potassium channels reveals dynamic coupling between voltage sensing and pore opening. Nature Communications 8(1):1730, 2017.
[2] 美国心脏病协会为 American Heart Association。七项心脏健康指标（Cardiovascular Health Metrics）分别为：是否吸烟，体重指数，体育锻炼，饮食健康，血脂，血压，以及血糖。四项心脏健康行为指标（Cardiovascular Hhealth Behaviors）包括是否吸烟，体重指数，体育锻炼，饮食健康。四项心脏健康因素指标（Cardiovascular Health Factors）包括是否吸烟，血脂，血压，血糖。是否吸烟既为心脏健康行为指标，又被算作心脏健康因素指标。
[3] Yufang Bi, Yong Jiang, Jiang He, Yu Xu, Limin Wang, Min Xu, Mei Zhang, Yichong Li, Tiange Wang, Meng Dai, Jieli Lu, Mian Li, Chung-Shiuan Chen, Shenghan Lai, Weiqing Wang, Linhong Wang, Guang Ning. Status of Cardiovascular Health in Chinese Adults. Journal of the American College of Cardiology， 65(10): 1013-1025, 2015.
[4] Mark Zaydman, Marina Kasimova, Kelli McFarland, Zachary Beller, Panpan Hou, Holly E Kinser, Hongwu Liang, Guohui Zhang, Jingyi Shi, Mounir Tarek, Jianmin Cui. Domain–domain interactions determine the gating, permeation, pharmacology， and subunit modulation of the IKs ion channel. eLife, 3:e03606, 2014.
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