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β-Catenin（β-连环蛋白）是一种多功能蛋白，在 细胞黏附 和 Wnt信号通路 中发挥核心作用。它既是 细胞骨架蛋白（与E-cadherin结合维持上皮结构），又是 转录共激活因子（调控增殖相关基因）。β-Catenin的异常激活与多种癌症（如结直肠癌、肝癌）及发育疾病密切相关。近年来，针对β-Catenin的靶向治疗策略（如Wnt抑制剂、PROTAC降解剂）成为研究热点。本文从β-Catenin的 结构特征、生物学功能、疾病关联 及 最新研究进展，并探讨其作为治疗靶点的潜力。

β-Catenin的结构特征

β-Catenin由 CTNNB1 基因编码，属于Armadillo蛋白家族，其结构域决定其多功能性：

• 结构域组成

N端结构域（1-140 aa）：

含 GSK-3β磷酸化位点（Ser33/37/Thr41），调控蛋白稳定性。

磷酸化后通过 β-TrCP 介导泛素化降解（无Wnt信号时）。

Armadillo重复序列（141-664 aa）：

12个Armadillo重复单元构成核心结构，介导蛋白相互作用。

结合 E-cadherin（细胞黏附）、TCF/LEF（转录调控）、APC/Axin（降解复合体）。

C端结构域（665-781 aa）：

含转录激活域，招募 BCL9、Pygo 等共激活因子增强基因表达。

• 翻译后修饰

• 磷酸化：

• GSK-3β（降解信号）、CK1（协同磷酸化）、Src（Tyr654磷酸化促进核转位）。

• 乙酰化（Lys49）：增强转录活性。

• 泛素化：β-TrCP依赖的降解途径。

β-Catenin的生物学功能

• 细胞黏附作用：与E-cadherin 结合，形成 黏附连接（Adherens Junctions），维持上皮细胞极性。

• 调控上皮-间质转化（EMT）：β-Catenin核转位促进EMT，增强癌细胞迁移能力。

• Wnt/β-Catenin信号通路

• 无Wnt信号时：β-Catenin被 降解复合体（APC/Axin/GSK-3β/CK1）磷酸化，经泛素-蛋白酶体途径降解。

• Wnt信号激活时：Wnt配体（如Wnt3a）结合Frizzled/LRP受体→抑制降解复合体→β-Catenin积累并转位入核。与 TCF/LEF 转录因子结合，激活靶基因（如 c-Myc、Cyclin D1、Axin2），促进细胞增殖。

• 其他功能

干细胞维持：在肠道干细胞中高表达，维持自我更新。

胚胎发育：调控体轴形成（如非洲爪蟾胚胎背侧发育）。

β-Catenin与疾病的关系

• 癌症

• 结直肠癌（CRC）：80%病例由 APC 突变导致β-Catenin稳定积累（如FAP）。CTNNB1 突变（如S45F、D32G）直接抑制降解，促进肿瘤发生。

• 肝癌（HCC）：10-30%病例存在 CTNNB1 突变，导致Wnt通路持续激活。

• 乳腺癌：Wnt/β-Catenin信号增强与转移和耐药性相关。

• 发育疾病

• 神经管缺陷（如脊柱裂）：Wnt/β-Catenin信号异常影响神经管闭合。

• 骨质疏松：Wnt通路抑制成骨细胞凋亡，β-Catenin下调导致骨流失。

• 纤维化疾病

• 肝纤维化：β-Catenin激活肝星状细胞，促进胶原沉积。

研究进展与靶向治疗策略

• 靶向Wnt/β-Catenin通路的药物

• Wnt分泌抑制剂（如LGK974）：阻断PORCN介导的Wnt脂质修饰。

• Tankyrase抑制剂（如XAV939）：稳定Axin，促进β-Catenin降解。

• β-Catenin/TCF相互作用抑制剂（如PKF118-310）：阻断转录复合体形成。

• PROTAC降解剂：诱导β-Catenin泛素化降解（临床前研究阶段）。

• 免疫治疗与β-Catenin

β-Catenin高表达肿瘤常呈现 “冷肿瘤" 特征（T细胞浸润减少），联合免疫检查点抑制剂（如PD-1抗体）可能增强疗效。

• 新技术与新发现

• 相分离调控转录：β-Catenin与TCF4形成液-液相分离凝聚体（condensates），调控基因表达。

• 微生物组影响：肠道菌群代谢物（如丁酸）通过表观遗传修饰调控β-Catenin活性。

• 单细胞测序：揭示肿瘤微环境中β-Catenin+细胞的异质性。

总结

β-Catenin作为 细胞黏附 和 Wnt信号通路 的核心分子，其异常激活在癌症、发育疾病及纤维化中起关键作用。近年来，针对β-Catenin的靶向药物（如PROTAC降解剂、Wnt抑制剂）展现出治疗潜力，但仍需克服 脱靶毒性 和 耐药性 等挑战。未来研究可聚焦：

• 精准调控β-Catenin亚细胞定位（如选择性抑制核转位）

• 联合治疗策略（如Wnt抑制剂+免疫治疗）

• 基于AI的药物设计，优化靶向结合效率