В организме могут быть тысячи различных белков, и эти белки должны взаимодействовать, чтобы обеспечить здоровье организма. Белки связываются с другими белками и образуют комплексы для выполнения своих функций. Многие белки взаимодействуют с множеством других белков, создавая сложную сеть белковых взаимодействий.
Эти взаимодействия могут быть представлены с помощью карт, изображающих сети белок-белковых взаимодействий, представленные как узлы и связи. Узлы — это круги, которые представляют белок, а связи — линии, соединяющие два взаимодействующих белка. Эти сети позволяют визуализировать сложность белок-белковых взаимодействий в системе. Эти карты могут включать как стабильные взаимодействия, такие как те, которые образуются в белковых комплексах, так и временные взаимодействия. Взаимодействия белков, происходящие в клетке, организме или конкретном биологическом контексте, в совокупности могут быть названы ‘интерактомом’.
Белковые сети можно исследовать с помощью различных биохимических и вычислительных методов. Одним из первых шагов в изучении белковых взаимодействий является выделение интересующего белка вместе с другими ассоциированными белками. Это можно сделать, помечая интересующий белок аффинной меткой, такой как гистидиновая метка. Затем эту метку можно использовать для разделения белка и других белков с помощью аффинной хроматографии. Затем изолированные белки перевариваются протеазой, например трипсином, а затем анализируются с помощью жидкостной хроматографии с тандемной масс-спектрометрией (LC-MS). Затем пептидную массу можно сравнить с базой данных известных белковых последовательностей, чтобы опознать ее.
С вычислительной точки зрения белок-белковые взаимодействия можно анализировать с помощью баз данных, а также инструментов прогнозирования. Существуют различные базы данных, такие как IntAct, управляемая EMBL-EBI, которые состоят из экспериментально подтвержденных и предсказанных взаимодействий белков. Для прогнозирования этих сетей взаимодействия можно использовать другие инструменты, такие как STRING Швейцарского института биоинформатики.
Изучение белковых сетей может привести к научным открытиям, таким как определение функции неизвестного белка. Изучение изменений в этих сетях может помочь прояснить различия между здоровыми и больными клетками. Эта информация также может использоваться в таких важных областях применения, как разработка лекарств для лечения болезней. Анализ белковых сетей может выявить узлы с большим количеством связей, имеющие решающее значение для выживания клеток и способные стать мишенями при раке и болезнях, при которых гибель клеток желательна, что не подходит для большинства заболеваний. С другой стороны, узлы с меньшим числом связей, взаимодействующие только с несколькими определенными путями, могут стать мишенями, если затронута конкретная функция клетки, а разработка лекарств, которые взаимодействуют с этими менее связанными узлами, может привести к меньшему количеству побочных эффектов.
