Ученые из Кливлендской клиники и Корнельского университета создали программу и веб-базу данных. Они назвали свой вычислительный инструмент PIONEER. С его помощью можно выявлять ключевые взаимодействия между белками. Это поможет в лечении болезней.

Исследователи доказали полезность PIONEER, определив потенциальные мишени для лекарств от рака и других заболеваний. Об этом они написали в статье, которая была опубликована в журнале Nature Biotechnology.

Геномные исследования важны для открытия лекарств, но их недостаточно, говорит Фейксионг Ченг, соавтор исследования и директор Геномного центра Кливлендской клиники. Создание лекарства на основе геномных данных занимает 10–15 лет.

Теоретически создание новых лекарств на основе генетических данных — простое дело: мутировавшие гены производят мутировавшие белки», — говорит доктор Ченг. «Мы пытаемся создать молекулы, которые не позволят этим белкам нарушать биологические процессы, блокируя их взаимодействие со здоровыми белками. Но на практике это сложнее, чем в теории.

Один белок в нашем организме может взаимодействовать с сотнями других белков. Эти белки образуют сложную сеть взаимодействий, называемую интерактом.

Когда в эту сеть добавляются мутации ДНК, вызывающие заболевания, все становится еще сложнее. Некоторые гены могут быть мутированы разными способами, чтобы вызвать одно и то же заболевание. Это значит, что одно состояние может быть связано с множеством интерактомов.

Разработчикам лекарств нужно выбрать из десятков тысяч потенциальных взаимодействий, вызывающих болезнь.

Доктор Ченг совместно с Хайюанем Ю, директором Центра инновационной протеомики Корнельского университета, попытался создать инструмент искусственного интеллекта для исследователей генетики и разработчиков лекарств. Он должен облегчить определение перспективных белок-белковых взаимодействий.

Группа объединила данные из разных источников:

• геномные последовательности почти 100 000 человек с врожденными или приобретенными заболеваниями;
• физические трехмерные структуры более 16 000 человеческих белков и данные о влиянии мутаций ДНК на эти структуры;
• информация о почти 300 000 взаимодействий между белками.

База данных, созданная исследователями, помогает ориентироваться в интерактоме более чем 10 500 заболеваний.

Ученые могут ввести в PIONEER мутацию, связанную с заболеванием, и получить список белок-белковых взаимодействий, способствующих развитию болезни. Также они могут искать болезнь по названию и получать список потенциальных белковых взаимодействий. PIONEER помогает исследователям разных специализаций: аутоиммунных, онкологических, сердечно-сосудистых, метаболических, неврологических и легочных заболеваний.

Команда провела в лаборатории исследование, в рамках которого внесла около 3000 мутаций в более чем 1000 белков. Также было проверено влияние этих изменений на почти 7000 взаимодействий между белками. На основе полученных результатов уже разрабатываются и тестируются методы лечения рака легких и эндометрия.

Команда показала, как с помощью их модели можно предсказать мутации в белково-белковых взаимодействиях. А также выживаемость и прогнозы для разных видов рака, включая саркому. Кроме того, модель позволяет анализировать реакцию на противораковые препараты в базах данных фармакогеномики.

Эксперименты показали, что мутации в белках NRF2 и KEAP1 могут предсказывать рост опухоли при раке легких. Это может стать новой целью для разработки терапии против рака.

Доктор Ченг отмечает, что проведение интерактомных исследований требует много ресурсов. PIONEER может помочь преодолеть эти трудности и дать больше возможностей для создания новых методов лечения.