新人工智能工具预测突变对蛋白质相互作用的影响

来自克利夫兰诊所和康奈尔大学的科学家开发了一种公开可用的计算工具，可以预测DNA中与疾病相关的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。

　　

在人类中，数百种蛋白质在一个被称为相互作用组的复杂网络中相互作用。当致病突变被引入编码这些蛋白质的基因时，这些相互作用变得更加复杂。一些基因可以以不同的方式发生突变，导致相同的疾病，这意味着一种疾病可能与多个相互作用组有关。这对药物开发人员提出了挑战，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。来自克利夫兰诊所和康奈尔大学的科学家们利用人工智能开发了一种公开可用的计算工具，该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。该软件和数据库被称为蛋白质-蛋白质相互作用界面预测或先锋，在一篇新的《Nature Biotechnology》论文中被描述为“一个结构信息丰富的人类蛋白质-蛋白质相互作用组揭示了由疾病突变引起的蛋白质组范围的扰动。”

他们希望了解致病突变对蛋白质相互作用组的影响可以帮助缩短药物开发和临床试验所需的时间。该研究的主要作者之一、克利夫兰诊所基因组中心主任Feixiong Cheng博士说：“理论上，基于基因数据制造新药很简单：突变的基因会产生突变的蛋白质。我们试图通过阻止这些蛋白质与健康蛋白质相互作用来制造分子，阻止它们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通往最有前途的蛋白质-蛋白质相互作用的道路。为了设计这个工具，程的实验室与康奈尔大学创新蛋白质组学中心主任于海远博士的团队合作。科学家们从多个来源收集数据，包括来自近10万名致病突变个体的基因组序列。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30万对蛋白质之间已知相互作用的数据。

该数据集允许科学家浏览10,500多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，科学家们可以输入一个与疾病相关的突变，并收到一个蛋白质-蛋白质相互作用的排序列表，这些蛋白质-蛋白质相互作用会导致疾病，并可能用药物治疗。科学家还可以通过名称搜索疾病，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他们的数据库预测，对1000多种蛋白质进行了近3000次突变。然后，他们测试了它们对近7000对蛋白质-蛋白质相互作用对的影响。基于这些发现的初步研究已经在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的反应。

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能够克服这些计算障碍，减轻负担，让更多的科学家有能力推进新疗法。”