Nueva aparejo permite el mapeo de redes de interacción de proteínas a gran escalera

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Las proteínas, largas cadenas de aminoácidos, juegan un papel único en el funcionamiento de nuestras células y cuerpos, desde la realización de reacciones químicas hasta la transmisión de mensajes y la protección de invasores extraños potencialmente dañinos. Investigaciones más recientes han demostrado que estas proteínas no solo cumplen su propósito individual, sino que también interactúan con otras proteínas para realizar funciones aún más numerosas y complejas a través de estas interacciones proteína-proteína (PPI).

En conjunto, todas las interacciones proteína-proteína en una célula forman una red PPI. La identificación experimental de una red PPI dentro de las células humanas requirió una enorme cantidad de tiempo y recursos, con experimentos necesarios para identificar cada PPI individual y muchos experimentos adicionales para estudiar estos pares de proteínas para interacciones a nivel de red.

Ahora, los bioingenieros de la Universidad de California en San Diego han desarrollado una tecnología que puede detectar PPI entre miles de proteínas en un solo experimento. La herramienta, llamada PROPER-seq (secuenciación de interacción proteína-proteína), permite a los investigadores mapear la red PPI a partir de sus células de interés en varias semanas, sin recursos especializados como anticuerpos o bibliotecas genéticas prefabricadas.

Los investigadores describen esta tecnología en Célula molecular el 3 de agosto. Aplicaron PROPER-seq a células renales embrionarias humanas, linfocitos T y células endoteliales e identificaron 210.518 PPI que incluían 8.635 proteínas.

“PROPER-seq es capaz de escanear el orden de 10,000 × 10,000 pares de proteínas en un experimento”, dijo Kara Johnson, una reciente doctora en bioingeniería de UC San Diego. alumna y el primer autor de este artículo. La investigación se llevó a cabo en el laboratorio del profesor de bioingeniería Sheng Zhong.

La idea central de PROPER-seq es etiquetar cada PPI con una secuencia de ADN única y luego leer estas etiquetas de secuencia de ADN a través de la secuenciación de próxima generación. Para implementar esta idea, el equipo de Zhong desarrolló una técnica llamada SMART-display, que vincula un código de barras de ADN único a cada proteína. También idearon un método llamado “Incubación, Ligadura y Secuenciación” (INLISE) para secuenciar el par de códigos de barras de ADN unidos a dos proteínas que interactúan. El tercer componente de PROPER-seq es un paquete de software llamado PROPERseqTools, que incorpora herramientas estadísticas para identificar PPI a partir de datos de secuenciación de ADN. Este trío de herramientas, SMART-display, INLISE y PROPERseqTools, en conjunto se conocen como PROPER-seq.

Un laboratorio iniciaría el protocolo PROPER-seq con sus propias celdas de interés y obtendría el resultado como una lista de PPI identificados. El usuario también puede obtener recuentos de lectura de secuencias de ADN y otras estadísticas asociadas con cada PPI identificado.

El equipo de Zhong aplicó PROPER-seq a células renales embrionarias humanas, linfocitos T y células endoteliales y obtuvo 210.518 PPI que incluían 8.635 proteínas. El equipo creó una base de datos pública con una interfaz web para descargar, buscar y ver estos PPI.

El equipo validó los PPI identificados por PROPER-seq (llamado PROPER v1.0) con PPI previamente caracterizados y documentados en las bases de datos de PPI. El equipo descubrió que más de 1.300 y 2.400 PPI en PROPER v1.0 están respaldados por experimentos previos de co-inmunoprecipitación y experimentos de espectrometría de masas de purificación por afinidad, respectivamente.

El equipo validó experimentalmente cuatro PPI identificados por PROPER-seq que no se han informado en la literatura. Estos cuatro PPI involucran a PARP1, una proteína clave para la reparación del ADN y un objetivo farmacológico de varios cánceres humanos, y otras cuatro proteínas involucradas en el tráfico de moléculas y la regulación de la transcripción. Estas validaciones sugieren vínculos mecanicistas entre PARP1 y la importación / exportación de moléculas hacia / desde el núcleo, así como la transcripción de genes.

Sus resultados muestran que PROPER v1.0 se superpone a más de 17.000 PPI calculados sin una validación experimental previa. El apoyo experimental ofrecido por PROPER-seq a estos PPI previamente no caracterizados sugiere la robusta capacidad predictiva de los modelos computacionales basados ​​en la estructura de la proteína.

El equipo descubrió que PROPER v1.0 se superpone a cien pares de genes sintéticos letales (SL). Un par de genes SL puede causar la muerte celular cuando se pierden ambos genes de este par de genes. Este hallazgo sugiere una conexión entre las interacciones físicas (PPI) y las interacciones genéticas humanas.

De cara al futuro, el equipo espera que PROPER-seq pueda ayudar a los investigadores a detectar muchos pares de proteínas e identificar los IBP de interés. Además, los PPI identificados por PROPER-seq de diferentes laboratorios pueden ampliar los mapas de referencia de las redes de PPI e iluminar los PPI específicos del tipo de célula.

Otros contribuyentes notables a este trabajo incluyen el doctorado en bioingeniería de UC San Diego. el estudiante Zhijie Qi, el estudiante de posdoctorado en bioingeniería Zhangmin Yan y el doctorado en bioinformática y biología de sistemas. estudiante Xingzhao Wen, quien llevó a cabo el análisis de la red de proteínas. El profesor de City of Hope, Zhen Chen, trabajó con el equipo de Zhong para validar los PPI identificados por PROPER-seq.

Este trabajo es apoyado por los Institutos Nacionales de Salud y la Fundación Benéfica Ella Fitzgerald.

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