通过蛋白质 - 蛋白质相互作用探索癌症发生新机制

2023-05-18 23:00:13

医知圈

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    随着癌症基因组学的举措朝着全面识别癌症基因改变的方向发展,现在关注的是如何理解这些基因之间的相互作用如何导致获得肿瘤标志。新兴的药理学和临床数据表明癌症特异性蛋白质 - 蛋白质相互作用(PPI)作为可药用癌症靶标具有非常有前景的作用。然而,癌症相关PPI的大规模实验鉴定仍然具有挑战性,目前可用于探索致癌PPI网络的资源是有限的。

   最近,我们开发了PPI高通量筛选平台来检测癌细胞背景下癌症相关蛋白质之间的PPI。在这里,我们介绍这款神器,一个交互式的网络资源,使研究人员能够访问,操纵和解释在癌细胞系中实验检测到的高品质的癌症聚焦PPI网络。为了促进进一步生物学研究PPI的优先化,该资源结合了网络连通性分析,基因组改变的相互排斥分析,相互作用蛋白质的细胞共定位以及结构域相互作用。PPI本质的估计允许用户评估PPI破坏对癌细胞增殖的功能影响。此外,在临床试验中将网络与批准的药物和化合物连接起来,可以发现新的肿瘤依赖性,以便通过策略来询问肿瘤抑制因子等不可抗药的靶点。PPi门户网站作为癌症研究社区的资源,以促进癌症目标和治疗发展的发现。

    该网站提供了一个平台,通过将基因组,药理学,临床和结构数据与癌细胞中实验检测到的癌症相关蛋白质 - 蛋白质相互作用网络整合在一起,促进发现控制肿瘤发生的新机制。

PPI介导对细胞增殖和存活至关重要的致癌信号的传递和调节,因此代表了用于抗癌治疗发现的潜在目标。最近开发的计算方法(MEDICI)允许预测个别PPI破坏对细胞活力的影响。计算预测或推断PPI本质的能力将有助于优先考虑PPIs用于药物发现,并帮助提高对癌症生物学的理解。当前版本的PPI Essentiality数据集包括在19种肿瘤类型的206个细胞系中计算的7,906个PPI的数据。



蛋白 - 药物连接性网络允许探索肿瘤抑制因子,致癌基因和FDA批准的药物之间的连接性,以促进肿瘤抑制剂的新干预策略的开发。肿瘤抑制剂与可行的癌症靶点的直接联系可能揭示与肿瘤抑制剂状态相关的肿瘤依赖性。


用于肺癌相关基因的高通量蛋白质 - 蛋白质相互作用数据集


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