新人工智能工具预测突变对蛋白质-蛋白质相互作用的影响
作者：Uduak Thomas
当编码这些蛋白质的基因中引入致病突变时，这些相互作用会变得更加复杂。一些基因可以以不同的方式突变，导致相同的疾病，这意味着单一疾病可能与多个相互作用组相关。这给药物开发人员带来了挑战，他们需要选择数千种潜在的致病相互作用作为治疗靶点。
但现在可能有一种方法可以简化这项任务。克利夫兰诊所和康奈尔大学的科学家利用人工智能开发了一种公开可用的计算工具，可以预测基因突变如何影响癌症和其他复杂疾病中的蛋白质-蛋白质相互作用。该软件和数据库称为蛋白质-蛋白质INT执行界面PR法令或 PIONEER 在新的描述中自然生物科技论文标题为，-结构信息丰富的人类蛋白质-蛋白质相互作用组揭示了疾病突变引起的蛋白质组范围内的扰动. –
他们希望了解致病突变对蛋白质相互作用组的影响有助于缩短药物开发和临床试验所需的时间。“理论上，根据遗传数据制造新药很简单：突变的基因会产生突变的蛋白质，”该研究的共同主要作者、克利夫兰诊所基因组中心主任 Feixiong Cheng 博士说。“我们试图创造分子，通过阻止这些蛋白质与健康蛋白质相互作用来阻止这些蛋白质破坏关键的生物过程，但实际上，说起来容易做起来难。”
PIONEER 可以为药物研究人员和开发人员扫清最有希望的蛋白质-蛋白质相互作用的道路，从而提供帮助。为了设计该工具，程实验室与康奈尔大学创新蛋白质组学中心主任于海源博士的团队合作。科学家们从多个来源收集了数据，包括来自近 100,000 名携带致病突变的个体的基因组序列。他们还收集了超过 16,000 种人类蛋白质的三维结构，以及基因突变如何影响其结构的信息，以及近 300,000 个蛋白质对之间已知相互作用的数据。
该数据集使科学家能够导航超过 10,500 种疾病的相互作用组，包括各种癌症、自身免疫性疾病和心血管疾病。为了使用 PIONEER，科学家可以输入与疾病相关的感兴趣突变，并收到导致疾病并可能用药物治疗的蛋白质-蛋白质相互作用的排名列表。科学家还可以按名称搜索疾病，以获得潜在致病蛋白质相互作用的列表。
该团队在实验室验证了数据库的预测，对 1,000 多种蛋白质进行了近 3,000 个突变。然后他们测试了它们对近 7,000 个蛋白质-蛋白质相互作用对的影响。基于这些发现的初步研究已经开始，以开发和测试肺癌和子宫内膜癌的治疗方法。该模型还可以预测生存率和预后以及抗癌药物反应。
Cheng 说，相互作用组研究所需的资源是“大多数基因研究人员进入的一个重大障碍”。– 我们希望 PIONEER 能够在计算上克服这些障碍，以减轻负担，并赋予更多科学家推进新疗法的能力。 –
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