Nuovi metodi nella ricerca sulle interazioni proteina-proteina

Le proteine sono molecole essenziali negli organismi viventi. Svolgono un sacco di funzioni, da costruire strutture a facilitare reazioni nel corpo. Un aspetto cruciale di come funzionano le proteine è la loro capacità di interagire tra loro. Queste interazioni, conosciute come Interazioni proteina-proteina (PPI), sono fondamentali per vari processi biologici.

I recenti progressi nella tecnologia hanno permesso ai ricercatori di studiare queste interazioni in modo più approfondito. Sono stati condotti studi su larga scala che valutano le interazioni di set interi di proteine di un organismo, noti come proteomi. Ad esempio, i ricercatori hanno compilato reti di riferimento dettagliate che mostrano migliaia di interazioni, con una rete che rivela circa 14.000 interazioni da 13.000 geni umani, e studi successivi hanno ampliato notevolmente questa rete.

#Il divario tra le specie nella ricerca sulle PPI

Sebbene questi sforzi di ricerca abbiano fornito una grande quantità di informazioni, presentano delle sfide, soprattutto riguardo ai costi e alla fattibilità. È costoso e laborioso eseguire questi studi estesi per tutti gli organismi viventi. Di conseguenza, molti ricercatori si concentrano solo su un numero limitato di organismi modello ampiamente studiati, portando a quello che viene chiamato "divario tra le specie".

Ad inizio 2024, ci sono oltre 793.000 specie diverse registrate in vari database, ma la stragrande maggioranza di queste specie manca di dati sperimentali dettagliati sulle loro PPI. Questo rappresenta una chiara limitazione nella nostra comprensione delle interazioni biologiche attraverso la diversità della vita.

#Motivi per cui ci si concentra sugli organismi modello

Gli organismi modello, come i topi o le mosche della frutta, vengono spesso scelti per la ricerca perché hanno alcune caratteristiche desiderabili. Queste possono includere brevi cicli di vita, dimensioni ridotte e una lunga storia di studio che fornisce molti dati disponibili. Tuttavia, questo focus distorce la ricerca e limita la scoperta di interazioni in molte altre specie importanti.

Per illustrare questo divario, i ricercatori hanno scoperto che solo il 30% delle specie in una certa classificazione tassonomica è rappresentato nei principali database di PPI. Questo dimostra che sappiamo molto poco sulle PPI della maggior parte degli organismi viventi.

#Metodi In Silico: una potenziale soluzione

I metodi in silico si riferiscono a approcci basati su computer per prevedere le PPI, offrendo un modo promettente per affrontare il divario tra le specie. A differenza dei metodi sperimentali tradizionali, che possono richiedere molto tempo per dare risultati, i metodi in silico possono essere eseguiti in pochi secondi o minuti. Richiedono anche meno manodopera, riducendo significativamente i costi.

Tuttavia, una grande limitazione dei metodi in silico è che spesso si basano su dataset esistenti. In particolare, richiedono una grande quantità di dati sulle interazioni proteiche per addestrare i loro Modelli Predittivi. Sfortunatamente, molti organismi meno studiati non hanno dati sufficienti per l'addestramento, rendendo difficile fare previsioni accurate per queste specie.

#La sfida delle previsioni fuori distribuzione

La maggior parte dei modelli in silico funziona bene quando si tratta di prevedere interazioni all'interno della stessa specie o dataset, ma incontra difficoltà con proteine di specie diverse, un problema noto come previsioni "fuori distribuzione". Storicamente, i modelli non hanno funzionato bene quando sono stati chiamati a fare previsioni basate su proteine sconosciute, evidenziando una barriera significativa nel colmare il divario tra le specie.

Uno studio passato ha messo in luce che molti modelli predittivi non erano stati progettati in modo appropriato per evitare perdite di dati, che si verificano quando informazioni del dataset di prova influenzano involontariamente il processo di addestramento. Il problema era che i metodi tipici di preparazione dei dataset spesso permettevano alle stesse proteine di apparire sia nei set di addestramento che in quelli di test, portando a metriche di prestazione ingannevolmente alte.

#Progressi nei metodi di previsione delle PPI

Sono state sviluppate varie strategie per migliorare la previsione delle PPI. Alcuni dei primi modelli impiegavano approcci basati su sequenze per inferire interazioni analizzando le sequenze di aminoacidi e i loro schemi. Ad esempio, un metodo prevedeva di esaminare proteine omologhe-quelle che condividono un antenato comune-attraverso diverse specie. Questo metodo, sebbene utile, è limitato dalla sua dipendenza da interazioni già conosciute.

Metodi più recenti, in particolare quelli che utilizzano il machine learning, hanno mostrato promesse. I modelli di machine learning analizzano i dati per trovare schemi e fare previsioni. Un particolare tipo di modello, noto come rete neurale twin, si è dimostrato efficace per la previsione delle PPI. Questo modello ottiene sequenze proteiche vicine e le confronta in modo sistematico, aumentando le possibilità di inferenze accurate.

#Introduzione di nuovi metodi di previsione delle PPI

Uno sviluppo recente è un nuovo approccio che si espande su metodologie precedenti combinando due diversi tipi di reti all'interno di un'unica struttura. Questo nuovo metodo è progettato per migliorare l'accuratezza delle previsioni, soprattutto tra diverse specie. Si concentra sull'identificazione delle relazioni tra proteine che non sono solo simili nella sequenza, ma anche nella funzione.

L'architettura di questo nuovo metodo include componenti specificamente progettati per minimizzare la distanza tra le interazioni di proteine note come ortologhe (cioè quelle che sono evolute da un antenato comune) mentre massimizza la distanza per quelle che non lo sono. Questo aiuta il modello a riconoscere meglio le interazioni tra specie.

#Valutazione delle prestazioni dei nuovi metodi

Le valutazioni iniziali di questo nuovo metodo indicano che supera i modelli esistenti, sia all'interno di una singola specie che tra diverse specie. La ricerca mostra che il modello può imparare in modo efficiente a riconoscere le interazioni concentrandosi sia sulle caratteristiche delle proteine che sulle relazioni biologiche inferite da conoscenze precedenti.

In termini pratici, questo significa che i ricercatori possono potenzialmente fare affidamento su questo modello per fare previsioni sulle PPI in organismi meno studiati, riducendo così il divario tra le specie nella ricerca sulle PPI.

#Accessibilità e strumenti per i ricercatori

Nel tentativo di supportare ulteriormente la ricerca sulle previsioni delle PPI, sono stati sviluppati diversi strumenti. Uno di questi strumenti fornisce ai ricercatori un'interfaccia web semplice da usare per fare previsioni senza la necessità di configurazioni complicate. Questo server consente agli utenti di inserire sequenze proteiche e ricevere previsioni di interazione basate sui metodi più recenti.

Inoltre, è stato creato un altro strumento per aiutare i ricercatori a preparare dataset per l'addestramento dei modelli. Questo strumento automatizza il processo e garantisce che i dati utilizzati siano di alta qualità-critici per previsioni accurate.

#Conclusione

Lo studio delle interazioni proteina-proteina è un'area essenziale della ricerca biologica. Con il continuo avanzamento della tecnologia, la capacità di analizzare e prevedere queste interazioni migliorerà, aiutando a colmare il divario tra le specie che attualmente limita la nostra comprensione. Utilizzando nuovi metodi e rendendo accessibili gli strumenti di ricerca, gli scienziati possono puntare a una comprensione più completa del mondo biologico e delle interazioni che lo sottendono.