L’épissage, le coiffage et la polyadénylation sont trois étapes majeures de la transformation de l’ARN pré-messager (pré-ARNm) en ARNm . La polyadénylation (poly(A)) implique un clivage endonucléolytique du pré-ARNm et l’ajout de la queue poly(A) au site de clivage . Chaque pré-ARNm possède généralement quelques sites de clivage/polyadénylation (C/P) (sites polyA ou pA). La polyadénylation alternative (APA) peut éventuellement produire plusieurs isoformes de polyadénylation de l’ARNm.

Selon les connaissances actuelles, l’APA est un processus complet accompli via des actions coordonnées de plusieurs petites molécules. Les facteurs de traitement 3′ sont les principales cibles de la régulation de l’APA . Le traitement typique de l’APA comprend les étapes suivantes : (1) CFIm (facteur de clivage I) se lie au champ UGUA du pré-ARNm en amont du site pA et attire le CPSF (facteur de spécificité de clivage et de polyadénylation) et le CSTF (facteur de stimulation du clivage) pour qu’ils s’assemblent à l’extrémité de l’ARN polymérase II ; (2) à mesure que l’ARN polymérase II avance, le CPSF se lie à la séquence signal pA (par ex. AAUAAA) et le CSTF est transféré au nouveau précurseur de l’ARNm, en se liant à la séquence riche en GU ou U ; (3) le CPSF et le CSTF initient le clivage d’environ 35 nucléosides après la séquence signal pA, et la protéine de liaison à la polyadénylation (PABPN1) dans le noyau se lie à la séquence de la queue de polyadénylation pour commencer le processus PAP ; (4) tandis que la polyadénylation médiée par la PAP se poursuit, des queues d’adénosine de~ 50-250 nucléotides (nt) sont préparées (en fonction de l’espèce de l’organisme) et la CPSF se dissocie de sa séquence de liaison ; (5) la PABPN1 joue le rôle de règle moléculaire au cours de cette progression de la PAP, définissant le moment où le processus de polyadénylation doit s’arrêter ; (6) la PAP commence à se dissocier, bien que la PABPN1 continue à maintenir son statut de liaison. La combinaison des 6 étapes ci-dessus en conjonction avec le processus de 5′-captage favorise la maturation de l’ARNm et l’exportation éventuelle du noyau vers le cytoplasme.

Approximativement 50 ~ 80% des transcriptions de pré-ARNm des mammifères ont plus d’un site pA . Le 3′-UTRof ARNm abrite des éléments clés de régulation de l’ARN qui déterminent quand, où et combien de transcription ARNm sera traduit . L’APA est un mécanisme crucial de régulation post-transcriptionnelle du 3′-UTR. Les isoformes de l’APA 3′-UTR jouent divers rôles dans la détermination de la stabilité, de la localisation, de la demi-vie et des fonctions de l’ARNm. En outre, des études antérieures ont démontré que l’APA est impliqué dans la progression de la maladie et la sensibilité aux médicaments, en particulier pour les médicaments ciblant les modificateurs de la chromatine . Bien que la recherche sur l’APA en soit encore à ses débuts, son effet régulateur post-transcriptionnel unique en fait potentiellement à la fois un biomarqueur pour le pronostic et le diagnostic du cancer, et une cible pour le développement de nouvelles thérapies ciblées .

Comment l’APA module le pré-ARNm

Selon la localisation des APA, l’APA peut être classé en deux catégories principales : UTR-APA (Fig. 1a) et région codante-APA (CR-APA) (Fig. 1b-d). Pour CR-APA, les pA alternatifs sont situés dans les exons ou les introns. Par conséquent, CR-APA affecte les régions codantes via l’épissage alternatif (AS), conduisant à la génération d’isoformes de protéines avec des terminaisons C distinctes. Pour l’UTR-APA, les pA alternatifs sont situés dans le 3′-UTR, conduisant aux produits de transcription contenant le même cadre codant mais des 3′-UTR variables. Des études antérieures ont suggéré que les événements globaux UTR-APA sont spécifiques aux tissus, le raccourcissement du 3′-UTR étant corrélé positivement à la prolifération cellulaire et négativement à la différenciation cellulaire .

Le complexe de traitement 3′ du pré-ARNm est formé de plusieurs éléments, dont la séquence signal poly(A) canonique AAUAAA ou ses variantes proches (ex.AAAUAA, AUAAAA, AUUAAA, AUAAAU, AUAAAG, CAAUAA, UAAUAA, AUAAAC, AAAAUA, AAAAAA, AAAAAG), qui sont utilisés avec des fréquences variables à travers le génome, généralement dans les 15-50 nts du site pA. Les éléments UGUA sont souvent situés en amont du site pA, les éléments riches en U sont situés près du site pA et les éléments riches en U/GU sont situés dans un rayon de 100 nts en aval du site pA. Cependant, ~ 20% des signaux poly(A) humains ne sont pas entourés de régions riches en U/GU .

Sur les 80 facteurs centraux des cellules de mammifères, environ 20 d’entre eux sont impliqués dans la machinerie C/P . Généralement, ces facteurs centraux peuvent être divisés en quatre éléments comme suit (Fig. 2) :

Le CPSF (cleavage and polyadenylation specificity factor) est composé de CPSF1-CPSF4 (également connu sous le nom de CPSF160, CPSF100, CPSF73 et CPSF30), WDR33 et FIP1L1 (également connu sous le nom de Fip1) . Selon les connaissances actuelles, WDR33 et CPSF4 interagissent directement avec les pAs, et CPSF3 effectue le clivage endonucléolytique. Travaillant en tant que complexe, le CPSF reconnaît la séquence signal de polyadénylation AAUAAA et clive le pré-ARNm. Il en résulte une spécificité de séquence qui peut jouer un rôle important dans la régulation de la sélection du site pA, de l’expression génétique, de la migration des cellules cancéreuses, des métastases et, finalement, de l’issue de la maladie. Faisant partie du complexe CPSF, CPSF73 est une endonucléase qui clive le pré-ARNm au site pA. Cependant, en cas de stress oxydatif, le CPSF73 se déplace du noyau vers le cytosol et entraîne une inhibition significative de l’activité de polyadénylation dans les cancers de la prostate. De plus, Fip1, un membre du complexe CPSF, sert potentiellement de régulateur de l’auto-renouvellement cellulaire. En effet, la déplétion de Fip1 dans les cellules souches embryonnaires (ESC) de souris entraîne une perte des états indifférenciés cellulaires et des capacités d’auto-renouvellement en raison de l’utilisation d’un site poly(A) distal préféré (dpA), conduisant finalement à un allongement du 3′-UTR de gènes sélectionnés qui déterminent le destin cellulaire .

Le CSTF (cleavage stimulation factor) est composé de CSTF1, CSTF2 et CSTF3 (50 kDa, 64 kDa et 77 kDa, respectivement), et joue un rôle clé dans la réaction de clivage . Le complexe CSTF peut se lier au champ riche en U ou en GU en aval du site de clivage pour stimuler le clivage. Par exemple, CSTF2, également connu sous le nom de CSTF64, interagit directement avec la région riche en U/GU pour moduler l’efficacité du traitement 3′-terminal . Certaines études ont rapporté que CSTF non seulement favorise l’utilisation des AP, mais affecte également la prolifération cellulaire et agit potentiellement comme un biomarqueur de l’invasion du cancer et du pronostic. CSTF64 agit comme un facteur de polyadénylation essentiel et un régulateur principal du raccourcissement du 3′-UTR dans plusieurs types de tumeurs. L’expression de CSTF64 a été trouvée pour être associée à un mauvais pronostic du cancer du poumon et la surexpression de CSTF64 a favorisé la prolifération et l’invasion des cellules du cancer du poumon .

CFI et CFII (facteurs de clivage I et II) sont constitués de CFIm25 (également connu sous le nom de NUDT21/nudix hydrolase 21/CPSF5), CFIm59 et CFIm68, qui se lient tous en amont du motif UGUA conservé pour médier la réaction de clivage . La liaison CFIm peut fonctionner comme un déterminant primaire des sites pA en bouclant une région pA entière et en induisant ainsi la sélection d’un site APA . D’autres protéines, dont la symplékine, la poly(A) polymérase (PAP) et la protéine de liaison poly(A) (PAB), peuvent également réguler la sélection du site d’APP. Les PAB (PABII, RBBP6, PABPN1) se lient à la queue poly(A) en croissance, empêchant l’interaction entre le CPSF et la poly(A) polymérase. Ces activités se produisent principalement lorsque la queue est ~ 250 nts et dont le but est de contrôler la longueur de la queue poly(A) alors que l’APA en progression .

Les facteurs impliqués dans la machinerie C/P participent généralement à la régulation de l’APA. Parmi eux, CFIm25 a été identifié comme le principal régulateur global de l’APA, dont le knockdown induit non seulement un changement global vers l’utilisation du signal poly(A) proximal, mais améliore également la stabilité et l’expression du gène cible . Huang et al. ont rapporté que la déplétion de CFIm25 augmente significativement les niveaux de transcription de CCND1 et GSK3β, en plus de diminuer l’utilisation de dPAS par plusieurs oncogènes (IGF1R, CCND1, et GSK3β). En outre, les analyses ontologiques des gènes (GO) ont démontré que CFIm25 ne module pas seulement l’APA via les voies de signalisation MAPK, mais qu’il est également lié aux voies de signalisation associées au cancer et aux voies de signalisation d’ubiquitination des protéines . De plus, la déplétion de CFIm25 et CFIm68, mais pas de CFIm59, entraîne la sélection de sites de polyadénylation proximaux dans les cellules HEK293. Cependant, Xia et al. ont signalé qu’il n’y a pas de différences d’expression de CFIm25 entre les tissus tumoraux et les tissus sains. Kubo et al. ont également signalé que CFIm pourrait ne pas jouer un rôle dans la sélection du site de poly(A). De plus, Takagaki et al. ont démontré que CSTF64 est le premier facteur dans le traitement de l’extrémité 3′ de l’APA et que l’IgM peut utiliser l’APA pour activer les cellules B de souris. Bien qu’il semble que CFIm joue un rôle clé dans la régulation de l’APA, son rôle exact reste encore peu clair .

Les protéines de liaison à l’ARN (RBP) peuvent également affecter la capacité de l’APA à cibler les ARNm en entrant en compétition avec les protéines de la machinerie de polyadénylation ou en améliorant leur liaison à leurs sites cibles . Xiang et al. ont analysé les profils globaux d’APA à partir d’une grande base de données sur différents types de cancer et ont suggéré que PABPN1 est le régulateur principal du profil d’APA sur différents types de cancer. Un ensemble de données CTRP a démontré que l’expression de PABPN1 est statistiquement corrélée avec la sensibilité à 31 médicaments . Les RBP peuvent agir seuls pour empêcher la liaison d’autres facteurs d’APP aux sites poly(A) proximaux ou affecter la sélection des APP par leur rôle dans le maintien de la stabilité de l’ARN. En outre, les RBP peuvent réguler le profil dynamique de l’APA et promouvoir la transition de la mitose à la méiose .

Comment l’APA est régulé

L’APA est un processus biologique moléculaire très complet, impliquant de nombreux éléments cellulaires. Actuellement, nous ne savons toujours pas grand-chose sur ce processus biologique unique. Cependant, la situation s’est rapidement améliorée en très peu de temps après que la communauté scientifique ait perçu l’importance de l’APA dans la biologie cellulaire et son rôle potentiel comme nouvelle cible thérapeutique contre le cancer. L’APA est un processus coordonné de manière dynamique et spatio-temporelle de nombreux facteurs centraux. Par exemple, CFIm peut se lier à la séquence spécifique d’ARN dans un pré-ARNm et recrute ensuite le facteur central CPSF par son interaction avec une sous-unité du CPSF, hFip15 . Le CSTF-64 peut interagir avec le CPSF73, mais pas avec le CFIm25. Il a été observé que les niveaux de CSTF64 et de CPSF73 sont élevés dans les cellules qui migrent dans le tissu sain, mais pas pour le niveau de CFIm25 . CFIm est impliqué dans l’étape précoce de l’assemblage du complexe de traitement 3′ du pré-ARNm via la stimulation ou la suppression alternative du clivage et de l’ajout de poly(A) en fonction des niveaux de ses propres facteurs ou d’autres facteurs centraux, et de la séquence d’ARN entourant les sites de clivage potentiels .

En plus des facteurs centraux, une variété de conditions physiologiques participent également à la régulation de l’APA, comme la structure locale de la chromatine, le positionnement des nucléosomes, la méthylation de l’ADN et les modifications des histones . Il est intéressant de noter que certains facteurs participant au coiffage 5′-terminal peuvent également influencer les efficacités de clivage et de polyadénylation .

De plus, l’APA peut être régulé au niveau de la transcription. La machinerie de transcription, comme l’initiation de la transcription, la progression et l’épissage, est susceptible d’affecter l’efficacité et la spécificité de la polyadénylation . Par conséquent, l’étude de l’association entre les éléments de séquence spécifiques à la région du promoteur et la sélection du site poly(A) nous aidera grandement à découvrir le mécanisme derrière ce phénomène intéressant, qui peut potentiellement aider à développer une nouvelle stratégie de thérapie du cancer .

Comment l’APA est méthodologiquement analysé

Depuis que les effets des pAs dans le codage des gènes des IgM et de la dihydrofolate réductase (DHFR) ont été observés en 1980, une série de méthodes et de stratégies de recherche rigoureuses ont été développées pour identifier et étudier l’APA, comme la technologie de séquençage de nouvelle génération (NGS) Poly(A)-ClickSeq . Avec le soutien de ces nouvelles méthodologies, en particulier avec l’avancement de la technologie NGS et l’accumulation rapide des données de séquençage de ces variantes d’expression génétique, les bases de données de pA génétiques déterminées expérimentalement s’étendent continuellement .

Sur la base des protocoles RNA-seq enrichis en 3′, les méthodes d’analyse des APA peuvent être classées principalement en deux catégories : les méthodes basées sur l’amorçage oligo (dT) et les méthodes basées sur la manipulation de l’ARN . Comme les seules lectures cartographiées aux 3′ -termini de l’ARNm sont utiles pour la découverte des APP, le nombre de lectures a limité ces méthodes. Si la couverture de lecture aux 5′- et 3′-terminaux est faible, RNA-seq ne sera pas approprié pour identifier les pAs de manière précise et extensive. En outre, un autre défi consiste à résoudre l’ambiguïté de la cartographie des lectures due au chevauchement des transcriptions des isoformes. Bien que la longueur de lecture soit limitée, une série d’algorithmes RNA-seq ont été développés pour quantifier les changements relatifs de la longueur du 3′-UTR, et donc pour prédire les événements d’APP. Plusieurs méthodes et algorithmes de détection de l’APA et d’analyse de l’APA ont également été développés au cours des dernières années, tels que Dynamic Analyses of Alternative PolyA Adenylation (DaPars), 3USS, MISO, Roar, QAPA et Change Points . Une revue de 2019 par Gruber et Zavolaneloquently comparé ces méthodes .

DaPars est la méthode d’analyse de données la plus populaire parmi eux, bien que QAPA est plus efficace et sensible . DaPars identifie les APA distaux sur la base des données RNA-seq, puis utilise un modèle de régression pour effectuer une identification et une quantification de novo des événements dynamiques d’APA entre deux conditions, indépendamment de toute annotation préalable d’APA . La probabilité de produire des lectures séquencées est unifiée parmi les isoformes individuelles. Les APA sont présents à des positions le long des gènes qui présentent une baisse distincte de la couverture de lecture RNA-seq . Après avoir corrigé le biais potentiel de non-uniformité de RNA-seq le long du corps du gène, l’emplacement exact du site proximal de l’APA peut être identifié, et les APA dynamiques statistiquement significatifs et leurs activités seront alors détectés. L’innovation méthodologique clé de DaPars est l’inférence directe d’événements d’APP de novo à partir de données RNA-seq existantes sans avoir recours à des expériences supplémentaires. Un autre avantage de DaPars est qu’il peut résoudre le chevauchement des gènes voisins qui peut donner des résultats faussement positifs en augmentant les seuils. Cependant, en raison d’une couverture de lecture non uniforme le long des loci, cette méthode limite la précision de la détection des sites poly(A) de novo en augmentant le taux de faux positifs.

L’APAQ infère quantitativement l’APA à partir de données ARN-seq conventionnelles en estimant directement l’expression absolue des isoformes alternatives 3′-UTR. Il calcule ensuite l’expression relative de chaque isoforme parmi toutes les isoformes pour évaluer l’APA . La limitation de QAPA est qu’elle nécessite des pAs prédéfinis. Cependant, ce problème peut être atténué par la génération d’une ressource élargie de pAs annotés qui intègrent des données de 3′-UTR RNA-seq et d’autres ressources . En raison des biais de couverture de lecture à l’extrémité 3′ des transcrits, des faibles rendements des lectures contenant des queues poly(A) non modélisées et de l’ambiguïté de la cartographie des lectures dans les isoformes de transcrits qui se chevauchent, les méthodes basées sur les données RNA-seq canoniques sont limitées lorsqu’elles tentent de cartographier précisément les pAs. Cependant, avec les progrès de la technologie moléculaire, les méthodes d’étude des APA n’ont cessé de se développer. Wang et al. ont utilisé la méthodologie CRISPR/Cas9 pour étudier la fonction biologique de l’APA en modifiant le signal poly(A) faible en un signal poly(A) canonique et en dirigeant les signaux pour cibler des sites poly(A) spécifiques.

En bref, chacune des méthodes d’analyse de l’APA actuellement disponibles a ses avantages et ses limites. Les stratégies analytiques basées sur les données canoniques RNA-seq sont les plus utilisées au sein de la communauté de recherche sur les APP.

Etude au niveau de la cellule unique L’avantage de l’approche de la cellule unique est qu’elle peut réduire de manière significative le bruit de fond des cellules en vrac qui contiennent un mélange de matériel ARN extrait de cellules provenant de divers tissus ou différenciations.

Avec le développement de la technologie d’analyse de la cellule unique, les variations des APP entre les cellules ont été récemment étudiées . Bien que la recherche sur l’APA à l’échelle d’une seule cellule ait rarement été menée à grande échelle, cette technique fonctionne sur l’ARN-seq à haute profondeur et pleine longueur d’une seule cellule (scRNA-seq), ce qui en fait un outil possible pour analyser avec précision l’APA. Jingle Bells et scRNA-SeqDB (https://bioinfo.uth.edu/scrnaseqdb/) ont utilisé des ensembles de données scRNA-seq pour étudier une variété de types de cancer . Ye et al. ont rapporté l’utilisation de données scRNA-seq pour étudier les variations dynamiques de l’utilisation de l’APA dans différents types de cellules mononucléaires de la moelle osseuse provenant d’une grande collection d’échantillons contenant à la fois des contrôles sains et des patients atteints de LAM. Ils ont constaté que, par rapport aux individus sains, les patients atteints de LMA semblent présenter une plus faible diversité d’APA dans huit types cellulaires différents. Ils ont également révélé une implication importante de la régulation de l’APA dans l’érythropoïèse au cours de la progression de la leucémie au niveau de la cellule unique. En analysant 515 ensembles de données scRNA-seq extraits de 11 patientes atteintes d’un cancer du sein, Kim et al. ont signalé que l’APA spécifique au type de cellule peut être identifié au niveau de la cellule unique sur la base de la variation de la longueur du 3′-UTR en combinaison avec le niveau d’expression des gènes et les modèles d’APA. En outre, ils ont démontré que les signatures APA spécifiques au système immunitaire dans le cancer du sein peuvent potentiellement être utilisées comme un marqueur pronostique pour les cancers du sein à un stade précoce .

APA et épissage alternatif : Bien qu’il existe des différences significatives entre l’APA et l’épissage alternatif (AS), l’APA et l’AS peuvent tous deux générer diverses isoformes, voire interagir entre eux au cours du processus de pré-ARNm. De plus, alors que l’APA a quatre isoformes typiques, l’EA en a six (Fig. 2). Plusieurs analyses approfondies des données transcriptomiques de divers tissus et lignées cellulaires humains ont révélé une forte corrélation entre APA et AS . Si le pA se trouve dans l’exon terminal, l’APA peut agir comme un type spécial d’AS, appelé CR-APA, qui ne peut pas posséder de codon stop dans le cadre ou de 3′-UTR et qui est susceptible d’être dégradé rapidement par le processus de désintégration de l’ARNm médié par le code non-stop (Fig. 1b) . Shen et al. ont signalé que l’APA et le facteur d’épissage SRSF3 travaillaient ensemble pour moduler le processus de vieillissement cellulaire. Bien que l’APA puisse jouer un rôle dans certaines SA médiées par des facteurs d’épissage, ces derniers peuvent également travailler avec des éléments de l’APA pour contribuer à ce processus. Par exemple, U2AF2 et les RBP sont capables d’interagir et de recruter CFI pour faciliter la formation du 3′-terminus près des tracts polypyrimidine . De plus, le complexe CPSF peut interagir avec le facteur d’épissage TFIID (facteur de transcription II D) en régulant l’ARN polymérase II . On observe également que la snRNP U1 (petite ribonucléoprotéine nucléaire) peut agir au sein des introns en supprimant le clivage prématuré et la polyadénylation. La déplétion de U1 conduit également à l’activation des signaux poly(A) des introns et provoque une APA à l’échelle du génome .

AS et APA sont également en compétition l’un avec l’autre lors de la CR-APA. Par exemple, l’ablation du facteur d’épissage 3B sous-unité1 (un composant de U2 snRNP, également nommé SF3b1) peut activer le PAS intron. U1 snRNP peut également influencer indépendamment les activités d’épissage de l’APA . Puisque U1 snRNP peut se lier à la région 5′-terminale du transcrit et bloquer la reconnaissance potentielle des facteurs de clivage, le knockdown de U1 snRNP augmente l’utilisation des sites pA dans les introns proches de cette région du transcrit . Cependant, Movassat et al. ont démontré que l’association entre APA et AS est limitée aux introns terminaux . Ils ont également démontré que le knockdown de CstF64 peut indirectement influencer l’AS de la hnRNP A2/B1, mais pas l’APA, dans les cellules HeLa .

Comment l’APA régule le cycle cellulaire

Il existe de nombreux gènes, y compris TP53, CDC6 (cycle de division cellulaire 6), CyclinD1 (CCND1) et CDK (kinase dépendante de la cycline), sont associés aux points de contrôle du cycle cellulaire et régulent la progression du cycle cellulaire. Comme le pré-ARNm possède généralement plus d’un site pA, les produits génétiques pertinents pour le cycle cellulaire sont modulés par le mécanisme APA et génèrent divers isomères. Le raccourcissement du 3′-UTR de CDC6, un régulateur majeur de la réplication de l’ADN, est lié à des niveaux de protéines CDC6 plus élevés et à une entrée accrue en phase S dans les cellules de cancer du sein . La cycline D1, qui joue un rôle essentiel dans la promotion de la transition de la phase G1-S dans de nombreux types de cellules, est soumise à la régulation de l’APA via les mécanismes UTR-APA et CR-APA . En outre, Xiang et al. ont examiné les 10 % supérieurs des 20 532 gènes associés aux événements APA et ont observé que la plupart de ces gènes participent à des activités liées à la structure de la chromatine, ce qui suggère une relation entre le traitement APA et la modification de la structure de la chromatine. Mitra et al. ont découvert que l’APA agit comme un lien entre le cycle cellulaire et la migration tissulaire en analysant des plaies dermiques excisionnelles de souris . Ils ont démontré que les cellules en prolifération adjacentes aux plaies expriment des niveaux plus élevés de facteurs APA que les fibroblastes quiescents de la peau non blessée. PIGN, qui régule le cycle cellulaire en interagissant avec les protéines du point de contrôle de l’assemblage du fuseau, s’avère héberger 6 sites pA dans son 3′-UTR (Fig. 3) .

Comment l’APA interagit avec le miRNA dans la modulation post-transcriptionnelle

Plus de 50% des microRNAs (miRNAs) conservés ciblent des sites résidant en aval des pAs proximaux dans les gènes de mammifères. Par conséquent, l’UTR-APA joue un rôle clé dans la régulation de l’interaction entre les transcrits et les miRNAs . L’APA est récemment identifié comme un mécanisme répandu contrôlant la stabilité et l’expression des gènes. Les sites de ciblage des miRNA sont principalement situés dans le 3′-UTR . Les transcrits avec des longueurs de 3′-UTR plus courtes sont généralement plus stables en raison de la perte de sites de ciblage pour les miRNAs. Il a été démontré précédemment que l’APA est un mécanisme de régulation crucial dans plusieurs types de cancer, tels que la tumeur du glioblastome, le carcinome hépatocellulaire, le cancer de la prostate et le cancer du sein . Cependant, Gruber et al ont signalé que le raccourcissement du 3′-UTR n’a qu’un impact limité sur la prolifération des lymphocytes T murins et humains. Ils ont également montré que tous les événements APA ne sont pas liés à des niveaux de protéines plus élevés . Plusieurs études ont rapporté que les effets de l’APP sur la stabilité de l’ARNm et la charge des ribosomes sont marginaux et dépendent de l’expression du miARN spécifique au type de cellule et de la disponibilité des protéines de liaison à l’ARN. Un exemple typique est la régulation de l’expression du gène PAX3. PAX3 est un régulateur majeur de la différenciation myogénique, dont le transcrit possède un site cible miR-206 dans le 3′-UTR. Cependant, les isoformes de PAX3 présentent des modèles de différenciation variables dans différents types de muscles.

L’AAP peut également moduler les cibles des miRNA qui sont situées dans les introns. Le gène ZFR est ciblé par son miRNA intronique (miR-579) dans la lignée cellulaire U87. Hinske et al. ont également rapporté que le signal APA joue un rôle dans la livraison de la rétroaction négative du miRNA au gène ZFP.

L’APA affecte l’expression des gènes non seulement en raccourcissant le 3′-UTR pour éliminer les sites de ciblage du miRNA, mais aussi par d’autres mécanismes moléculaires. Masamha et al. ont rapporté que CFIm25 et miR-23 étaient indépendants dans la suppression de l’expression des 3′-UTR d’une des isoformes de la glutaminase . Par conséquent, bien que l’ARNm échappe à la suppression du miRNA via le raccourcissement du 3′-UTR pour supprimer le site cible du miRNA (un mécanisme APA canonique), d’autres mécanismes d’interaction entre l’APA et le miRNA coexistent également.

Prospects

L’APA est un domaine de recherche biomédicale relativement nouveau. Bien que nous ayons réalisé quelques accomplissements marquants sur la recherche sur l’APA au cours des dernières années, il reste encore beaucoup à élucider (Fig. 4). Ces dernières années, les études sur l’APA se sont concentrées sur les actions directes de divers facteurs de transposition. Il est à espérer que les recherches futures se concentreront sur la régulation des signaux de ces facteurs aux niveaux moléculaire et cellulaire. On sait que l’APA joue un rôle crucial dans l’édition des pré-ARNm et dans la détermination de la spécificité et de la stabilité des isoformes d’ARNm qui en découlent. L’APA participe à la modulation de la réponse immunitaire antivirale innée, à la régulation de l’initiation et du pronostic du cancer, et au développement de la résistance aux médicaments. Parallèlement, l’APA se comporte différemment selon le gène, le type de cellule, le type de tissu et même la maladie. Comprendre l’APA et ses mécanismes de régulation complets dans les maladies humaines ouvrira une nouvelle voie pour la poursuite de la médecine de précision et de la médecine personnalisée.

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