Las proteínas, esos componentes básicos de células y tejidos, llevan a cabo muchas funciones biológicas al trabajar con socios en redes. La naturaleza dinámica de estas redes, donde las proteínas interactúan con diferentes parejas en diferentes momentos y en diferentes entornos celulares, puede presentarseun desafío para los científicos que los estudian. Sin embargo, los investigadores del Instituto Stowers de Investigación Médica han aplicado un método matemático a grandes conjuntos de datos de proteómica para descubrir una nueva visión de la organización de redes complicadas y dinámicas.
En un nuevo artículo, publicado en Nature Publishing Group's Informes científicos , las redes biológicas de dos proteínas, INO80 en la levadura S. cerevisiae y Sin3 en una línea celular humana, se estudiaron utilizando un enfoque matemático avanzado llamado análisis de datos topológicos TDA, que es un método general para analizar conjuntos de datos altamente multidimensionales. En comparación con otros métodos utilizados para analizar datos de interacción de proteínas,TDA permite a los investigadores evaluar una mayor cantidad de proteínas y sus conexiones y obtener una vista ampliada de la red.
"Piense en una proteína como un aeropuerto en un sistema de hub y radios", dice Mihaela Sardiu, Ph.D., primer autor del artículo y especialista senior en proteómica en el Centro de Proteómica de Stowers. "El sistema funciona de una manera ensu estado normal. Pero, ¿qué sucede cuando una tormenta de nieve apaga un centro principal? Una parte de la red se ve afectada ".
Cuando se interrumpe la red del aeropuerto, ¿cómo cambian los patrones de tráfico? ¿Los pasajeros eligen esperar, tomar otra ruta o alquilar un automóvil y conducir a su destino?
"Es similar con las proteínas", explica Sardiu. "Un cambio en una parte de la red afecta no solo a ese componente sino también a los que lo rodean".
Para el estudio de la red INO80, los investigadores aislaron complejos de proteínas después de que los genes que codifican los componentes del complejo de remodelación de la cromatina INO80 fueron eliminados del genoma. En el estudio de la red Sin3, volvieron a analizar datos previos que demuestran la interrupción de la red Sin3 humana con una histonainhibidor de la desacetilasa asociado con la actividad anticancerígena.
En ambos estudios, los investigadores identificaron módulos de redes topológicas TNM formados por proteínas con propiedades compartidas que se encontraron en ubicaciones particulares en redes. Los resultados proporcionan información sobre las redes al identificar módulos que consisten en proteínas de categorías particulares, como proteínasdentro de un complejo, proteínas con funciones biológicas compartidas y proteínas interrumpidas a través de redes.
La identificación de TNM se puede aplicar al estudio de enfermedades como el cáncer, donde las redes de interacción de proteínas se ven alteradas por la quimioterapia o por la enfermedad misma. Al comprender las proteínas, sus vecindarios y sus viajes, los investigadores esperan obtener una visión ampliagama de funciones biológicas, incluida la resistencia a los medicamentos y el efecto de las mutaciones cancerosas.
"TDA es una forma rápida y eficiente de interpretar conjuntos de datos complicados", dice Michael P. Washburn, Ph.D., director de proteómica en el Stowers Institute y profesor en el Departamento de Patología y Medicina de Laboratorio de la Universidad de KansasMedical Center ". Hay muy pocos datos sobre redes de interacción proteínica perturbadas o perturbadas. La mayor parte del enfoque se ha centrado en las redes estáticas. Al perturbar un sistema, puede aprender cómo funciona como una red dinámica. Este enfoque puede proporcionar un acceso accesibleruta para visualizar las relaciones entre proteínas "
Lay resumen de los hallazgos
Las proteínas juegan un papel importante en las células y los tejidos. Algunas proteínas proporcionan integridad estructural, otras catalizan reacciones y otras regulan la expresión génica. La proteómica es el estudio de la estructura, función e interacción de todas las proteínas en una célula u organismo,que puede sumar cientos de miles o millones de variaciones.
Para comprender mejor las proteínas en su mundo dinámico, Michael Washburn, Ph.D., Mihaela Sardiu, Ph.D., y sus colaboradores en el Stowers Institute for Medical Research utilizaron un enfoque matemático avanzado llamado análisis de datos topológicos TDA paraestudian dos tipos diferentes de proteínas y sus redes de interacción. Los investigadores cambiaron, o perturbaron, partes de estas dos redes de proteínas y luego determinaron cómo se vieron afectadas las redes. Utilizando TDA, los grupos de proteínas que exhiben efectos similares y comparten propiedades similares se identificaron como topológicosmódulos de red. Además, los investigadores pudieron obtener una visión ampliada de las interacciones en cascada en la red más grande e identificar nuevas áreas de redes biológicas para explorar.
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Materiales proporcionado por Instituto Stowers de Investigación Médica . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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