Proximity labeling (PL) catalyzed by promiscuous enzymes such as TurboID have enabled the proteomic analysis of subcellular regions difficult or impossible to access by conventional fractionation-based approaches. Yet some cellular regions, such as organelle contact sites, remain out of reach for current PL methods. To address this limitation, we split the enzyme TurboID into two inactive fragments that recombine when driven together by a protein-protein interaction or membrane-membrane apposition. At endoplasmic reticulum (ER)-mitochondria contact sites, reconstituted TurboID catalyzed spatially-restricted biotinylation, enabling the enrichment and identification of >100 endogenous proteins, including many not previously linked to ER-mitochondria contacts. We validated eight novel candidates by biochemical fractionation and overexpression imaging. Overall, split-TurboID is a versatile tool for conditional and spatially-specific proximity labeling in cells.

Technologies that convert transient protein-protein interactions (PPIs) into stable expression of a reporter gene are useful for genetic selections, high-throughput screening, and multiplexing with omics technologies. We previously reported SPARK (Kim et al., 2017), a transcription factor that is activated by the coincidence of blue light and a PPI. Here, we report an improved, second-generation SPARK2 that incorporates a luciferase moiety to control the light-sensitive LOV domain. SPARK2 can be temporally gated by either external light or addition of a small-molecule luciferin, which causes luciferase to open LOV via proximity-dependent BRET. Furthermore, the nested "AND" gate design of SPARK2--in which both protease recruitment to the membrane-anchored transcription factor and LOV domain opening are regulated by the PPI of interest--yields a lower-background system and improved PPI specificity. We apply SPARK2 to high-throughput screening for GPCR agonists and for the detection of trans-cellular contacts, all with versatile transcriptional readout.

Abstract Technologies for detecting cell-cell contacts are powerful tools for studying a wide range of biological processes, from neuronal signaling to cancer-immune interactions within the tumor microenvironment. Here we report TRACC, a GPCR-based transcriptional recorder of cellular contacts, which converts contact events into stable transgene expression. TRACC is derived from our previous protein-protein interaction recorders, SPARK (Kim et al., 2017) and SPARK2 (Kim et al., 2019). TRACC incorporates light gating via the LOV domain, which provides user-defined temporal control of tool activation and reduces background. We show that TRACC detects cell-cell contacts with high specificity and sensitivity in mammalian cell culture and that it can be used to interrogate interactions between neurons and glioma, a form of brain cancer.

Abstract Completion of the Lassa virus (LASV) life cycle critically depends on the activities of the virally encoded RNA-dependent RNA polymerase in replication and transcription of the viral RNA genome in the cytoplasm of infected cells. The contribution of cellular proteins to these processes remains unclear. Here, we applied proximity proteomics to define the interactome of LASV polymerase in cells, under conditions that recreate LASV RNA synthesis. We engineered a LASV polymerase-biotin ligase (TurboID) fusion protein that retained polymerase activity and successfully biotinylated the proximal proteome, which allowed the identification of 42 high-confidence LASV polymerase interactors. We subsequently performed an siRNA screen to identify those interactors that have functional roles in authentic LASV infection. As proof-of-principle, we characterized eukaryotic peptide chain release factor subunit 3a (eRF3a/GSPT1), which we found to be a proviral factor that physically associates with LASV polymerase. Targeted degradation of GSPT1 by a small molecule drug candidate, CC-90009, resulted in strong inhibition of LASV infection in cultured cells. Our work demonstrates the feasibility of using proximity proteomics to illuminate and characterize yet to be defined, host-pathogen interactome, which can reveal new biology and uncover novel targets for the development of antivirals against highly pathogenic RNA viruses. Significance Statement Lassa virus (LASV), the causative agent of Lassa fever (LF), represents an important public health problem in Western Africa. There is no FDA-approved therapeutic intervention to treat LF. Due to its limited genome coding capacity, LASV proteins are often multifunctional and orchestrate complex interactions with cellular factors to execute steps required to complete the viral life cycle. LASV polymerase is essential for replication and expression of the viral genome, and thus is an attractive target for antiviral intervention. Here we present the first host interactome of the LASV polymerase, which can guide identification of novel druggable host cellular targets for the development of cost-effective antiviral therapies for LF.

SUMMARY Ebola virus (EBOV) critically depends on the viral polymerase to replicate and transcribe the viral RNA genome in the cytoplasm of host cells, where cellular factors can antagonize or facilitate the virus life cycle. Here we leveraged proximity proteomics and conducted an siRNA screen to define the functional interactome of EBOV polymerase. As proof-of-principle, we validated two cellular mRNA decay factors from 35 identified host factors: eukaryotic peptide chain release factor subunit 3a (eRF3a/GSPT1) and up-frameshift protein 1 (UPF1). Our data suggest that EBOV can subvert restrictions of cellular mRNA decay and repurpose both GSPT1 and UPF1 to promote viral replication. Treating EBOV-infected human hepatocytes with a drug candidate that targets GSPT1 for degradation significantly reduced viral RNA load and particle production. Our work demonstrates the utility of proximity proteomics to capture the functional host-interactome of the EBOV polymerase and to illuminate host-dependent regulations of viral RNA synthesis.