фосфопротеомика

В исследовании представлена новая мультиомиксная методология для функциональной характеристики фосфосайтов человека, которые до сих пор оставались малоизученными. Авторы предложили использовать обилие белков-партнеров в качестве индикатора влияния фосфорилирования на белковые взаимодействия, основываясь на том, что несвязанные субъединицы стабильных комплексов подвергаются деградации. С помощью модели вложенной линейной регрессии был проведен анализ пан-раковых данных 1 006 опухолей с учетом транскрипционных и других ковариат. В ходе работы выявлено 6 160 ассоциаций между 3 038 фосфосайтами и распространенностью взаимодействующих белков. Интеграция данных с предсказаниями AlphaFold позволила локализовать 239 сайтов непосредственно на интерфейсах взаимодействия, а еще 402 сайта были связаны с изменением локализации белков между клеточными компартментами. Экспериментальная проверка мутантов фосфосайтов NKAP и NUF2 методом масс-спектрометрии подтвердила точность предсказаний модели. Данный фреймворк создает структурированный ресурс для приоритезации изучения фосфопротеома человека.

В статье представлен MSstatsBioNet — новый пакет для программной среды Bioconductor, предназначенный для автоматизации биологической интерпретации данных масс-спектрометрии. Инструмент объединяет возможности семейства пакетов MSstats, используемых для обнаружения дифференциально экспрессируемых белков, с системой INDRA, которая извлекает биомолекулярные сети из медицинской литературы с помощью интеллектуального текстового анализа (text mining). Методология позволяет пользователям автоматически получать подсети белков и накладывать на них экспериментальные данные об изменении кратности (fold changes), создавая визуальную модель биологических механизмов. В отличие от стандартных методов, MSstatsBioNet позволяет не просто составить список белков, а интегрировать их в контекст существующих знаний о белковых взаимодействиях и функциях. Авторы подтвердили эффективность подхода на трех практических кейсах, изучив изменения как в общем содержании белков, так и в уровнях их фосфорилирования. Данный инструмент значительно ускоряет процесс генерации гипотез и позволяет строить детализированные механистические сценарии на основе первичной научной литературы.

Исследователи разработали вычислительную методику для реконструкции сигнальных сетей EGFR (рецептор эпидермального фактора роста) с использованием алгоритмов обхода графов — поиска в ширину (BFS) и поиска с лучом (Beam Search). Метод преобразует количественные данные фосфопротеомики в бинарные состояния активации белков во времени, затем применяет алгоритмы к базе данных белковых взаимодействий STRING для восстановления путей передачи сигналов. Исследование проведено на трёх условиях: клетки HeLa, клетки тройного негативного рака молочной железы MDA-MB-468 и те же клетки после обработки ингибитором SHP099. Получено 260 путей в HeLa (117 уникальных топологий), 293 пути в MDA-MB-468 (155 уникальных) и 292 пути при ингибировании SHP2 (85 уникальных). Клетки HeLa показали архитектуру с доминированием SRC и эффекторов ERBB2/SHC1, тогда как MDA-MB-468 демонстрировали двойную ось PIK3CA/PTPN11. Ингибирование SHP2 устранило PTPN11-опосредованные пути и вызвало доминирование PIK3CA (69,2% первого шага) с компенсаторным вовлечением ERBB3. Методология позволяет систематически преобразовывать фосфопротеомные данные в механистические гипотезы для моделирования лекарственной устойчивости в онкологии.