Mapeo de interacciones de proteínas en tejidos humanos

Las interacciones entre proteínas son importantes para el funcionamiento de las células. Si estas interacciones fallan, pueden llevar a Enfermedades. Entender cómo interactúan las proteínas humanas ha sido un reto durante mucho tiempo, pero nuevas herramientas y métodos han facilitado descubrir estas interacciones a gran escala. Los científicos ahora usan técnicas avanzadas como espectrometría de masas y cribado de alto rendimiento para analizar muchas proteínas a la vez. Estos resultados se combinan con métodos informáticos que utilizan patrones en los datos para predecir cómo las proteínas trabajan juntas.

Sin embargo, la mayoría de las bases de datos que almacenan estos datos de interacción no dan mucho contexto. Esto es un problema porque las interacciones pueden ser muy específicas para ciertos tejidos o condiciones. Por ejemplo, no todas las proteínas se encuentran en todos los tejidos, lo que dificulta a los científicos saber cómo puede funcionar una proteína en una parte del cuerpo comparada con otra. Esto es importante porque entender estas interacciones específicas de tejido puede ayudar a encontrar objetivos para medicamentos y mejorar nuestro conocimiento sobre las funciones celulares.

#Retos Actuales

Entender cómo interactúan las proteínas específicamente en diferentes tejidos es una tarea difícil. Los primeros esfuerzos se basaron principalmente en datos de Expresión Génica, lo que significa que miraban qué genes estaban activos en ciertos tejidos para deducir qué proteínas podrían trabajar juntas. Pero este método tiene sus debilidades. Solo porque dos genes se expresen juntos no significa que sus proteínas interactúen, ya que hay muchos factores en juego.

Aunque algunos estudios recientes han intentado observar directamente las interacciones entre proteínas en diferentes tejidos, estos métodos a menudo requieren muchos recursos y no siempre utilizan células humanas, lo que puede no representar la mejor opción. Algunos científicos han sugerido observar cómo cambian los niveles de proteínas en diferentes condiciones como una forma de predecir interacciones. Otros han señalado que las proteínas pueden agruparse según sus niveles de abundancia en tejidos, lo que también puede dar pistas sobre cómo podrían interactuar.

#Un Nuevo Atlas de Asociaciones de Proteínas

En este estudio, presentamos un nuevo recurso: un atlas de asociaciones de proteínas. Este atlas se construyó a partir de datos recopilados de miles de Biopsias humanas, cubriendo varios tejidos diferentes. El objetivo es evaluar cuán probable es que varias proteínas interactúen en diferentes contextos. Compilamos datos de muestras de pacientes con Cáncer, incluyendo tejido tumoral y tejido sano cercano, junto con datos de expresión génica.

Al procesar estos datos, calculamos con qué frecuencia se encuentran juntas diferentes proteínas. Esto se hizo observando los niveles de abundancia registrados y usando métodos estadísticos para derivar probabilidades de interacciones. Descubrimos que nuestro método superó a los métodos anteriores que se basaban únicamente en datos de expresión génica.

#Probando la Precisión de Nuestro Método

Después de establecer puntuaciones de probabilidad para las Interacciones de proteínas, queríamos ver si estas puntuaciones representan con precisión las interacciones de proteínas conocidas. Al comparar nuestro método con otras técnicas de recolección de datos, encontramos que nuestras puntuaciones de co-abundancia funcionaron mejor que las de co-expresión génica y co-fraccionamiento de proteínas.

También observamos que diferentes estudios centrados en el mismo tejido produjeron resultados similares, validando así nuestro enfoque. Además, cuando buscamos interacciones específicas de ciertos tejidos, encontramos que los estudios centrados en el mismo tipo de tejido mostraron mejor precisión que aquellos que combinaron datos de diferentes tejidos.

#Construyendo las Puntuaciones de Asociación

Con probabilidades de interacción precisas en mano, el siguiente paso fue combinar estas puntuaciones en una sola puntuación para cada uno de los principales tejidos humanos. Notamos que las puntuaciones derivadas de muestras de cáncer funcionaron mejor que las de muestras sanas. Esto tiene sentido, ya que los tumores tienden a tener más variación que los tejidos sanos.

Usando estas puntuaciones, podemos identificar pares de proteínas que probablemente interactúen. En promedio, cada tejido tiene un número considerable de estas puntuaciones de asociación, indicando una gran cantidad de datos disponibles para los investigadores. Curiosamente, observamos que la mayoría de las interacciones proteicas son específicas de solo unos pocos tejidos.

#Niveles de Expresión y Posibles Interacciones

Un factor clave que afecta cómo interactúan las proteínas son sus niveles de expresión. Generalmente, cuando las proteínas son más abundantes en un tejido, es más probable que interactúen. Sin embargo, nuestros hallazgos indican que aunque la expresión génica juega un papel, no explica completamente las interacciones observadas. Muchas interacciones ocurren incluso cuando la expresión génica correspondiente es baja o no se mide en absoluto.

Descubrimos que una parte significativa de las asociaciones no cuantificadas involucraba proteínas que no se expresaban o tenían expresión reducida en otros tejidos. De hecho, estimamos que solo una pequeña fracción de las diferencias entre tejidos se puede atribuir a cambios en la expresión génica.

#Contextualizando Relaciones

Para proporcionar más información, decidimos analizar las relaciones no solo entre proteínas, sino también entre varios componentes y rasgos celulares. Al desarrollar un método para puntuar estas relaciones basado en los patrones de interacción, creamos un panorama más claro de cómo las proteínas y sus funciones están relacionadas con rasgos o enfermedades específicas.

A través de este análisis, encontramos que muchos rasgos relacionados con el cerebro tenían asociaciones co-ocurrentes con proteínas específicas involucradas en la función neuronal. Por ejemplo, las condiciones que afectan la salud mental a menudo compartían patrones similares de proteínas, enfatizando la interconexión de los sistemas biológicos.

#Explorando Funciones Específicas de Tipo Celular

Un uso interesante del atlas de asociaciones de proteínas es identificar cómo ciertas proteínas funcionan en tipos celulares específicos. Usando un complejo proteico bien conocido, AP-2, como ejemplo, vimos que algunos de sus componentes tenían diferentes conexiones dependiendo de si estaban en tejido cerebral u otros tipos.

Esto plantea la posibilidad de descubrir nuevos roles para las proteínas en contextos específicos. Por ejemplo, identificamos proteínas asociadas con condiciones como la anemia que eran únicas para el tejido sanguíneo y podrían desempeñar roles en enfermedades relacionadas.

#Implicaciones para Entender Enfermedades

A través del atlas de asociaciones de proteínas, pudimos establecer conexiones entre varias proteínas y sus relaciones con enfermedades específicas. Al mapear estas conexiones, podemos priorizar qué proteínas podrían ser cruciales para entender ciertos trastornos y quizás incluso enfocarnos en ellas en tratamientos.

Además, al observar específicamente las proteínas sinápticas, pudimos conectarlas con enfermedades como el Alzheimer y otras condiciones neurodegenerativas. Esto puede guiar futuras investigaciones y estrategias de tratamiento enfocándose en las interacciones que son particularmente importantes en el contexto de estas enfermedades.

#Conclusión

El atlas de asociaciones de proteínas es una herramienta prometedora para entender la compleja red de interacciones proteicas en los tejidos humanos. Al centrarnos en cómo estas interacciones difieren de un tejido a otro, obtenemos información valiosa tanto sobre las funciones biológicas normales como sobre los mecanismos de enfermedad. Además, los hallazgos pueden refinar la búsqueda de objetivos para medicamentos y ayudarnos a comprender mejor las causas subyacentes de varias enfermedades.

Este atlas sirve como una base para futuras investigaciones, permitiendo a los científicos explorar las intrincadas relaciones entre proteínas, componentes celulares y enfermedades. A medida que continuamos refinando estas herramientas y métodos, podemos desbloquear nuevas vías para el tratamiento y una comprensión más profunda de la biología humana.