Back to chapter

4.16:

Réseaux d'interaction protéine/ protéine

JoVE Core
Molecular Biology
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Core Molecular Biology
Protein Networks

Languages

Share

Un seul organisme peut contenir des milliers de protéines différentes. Et la plupart de ces protéines doivent interagir avec d’autres protéines afin d’exercer leurs fonctions. De nombreuses protéines ont plusieurs partenaires de liaison qui se traduit par un réseau complexe d’interactions protéiques.Diverses techniques de laboratoire, y compris les méthodes biochimiques et les méthodes de calcul, aident les scientifiques à comprendre ces réseaux de protéines. Le marquage par affinité est une méthode souvent utilisée pour isoler une protéine de toute autre molécule en interaction. Un tag d’affinité est un motif d’acides aminés qui est génétiquement ajouté à la protéine d’intérêt.Ce tag peut être utilisé pour isoler la protéine cible des autres protéines qui lui sont associées. Les protéines qui interagissent avec la protéine marquée peuvent être analysées afin de déterminer leur identité et de nouvelles interactions. Une méthode d’analyse de ces interactions de protéines inconnues est de diviser les protéines en segments courts et des les analyser à l’aide d’un spectromètre de masse pour déterminer les séquences d’acides aminés.Ces séquences peuvent être a comparé à des bases de données de séquences de protéines existantes pour identifier des protéines associées inconnues. En outre, les bases de données disponibles gratuitement, telles que IntAct, disposent de données sur l’interaction protéine-protéine téléchargées par des chercheurs du monde entier et disponibles pour faire des comparaisons. D’autres bases de données, associées à un nombre croissant d’outils de bioinformatique de pointe, peuvent être utilisées pour prédire les interactions moléculaires d’une protéine inconnue.Les cartes du réseau d’interaction protéine-protéine sont utilisées pour visualiser ces interactions entre les protéines dans une cellule. Les cercles sont des nœuds qui représentent une protéine particulière. Et les lignes sont des arêtes qui relient une protéine aux autres protéines en interaction.L’examen des cartes d’interaction des protéines peut aider à prédire les fonctions protéiques. Si le modèle d’interaction des arêtes de connexion d’une protéine inconnue est similaire à celui d’un autre nœud, ces deux nœuds peuvent agir de la même manière. Certains nœuds apparaîtront comme des hubs hautement connectés, dont l’étude peut mener à la découverte de mécanismes fondamentaux pour maintenir en bonne santé la cellule, ce qui facilite le développement de médicaments.

4.16:

Réseaux d'interaction protéine/ protéine

Un organisme peut avoir des milliers de protéines différentes, et ces protéines doivent coopérer pour assurer la santé d’un organisme. Les protéines se lient à d’autres protéines et forment des complexes pour remplir leurs fonctions. De nombreuses protéines interagissent avec plusieurs autres protéines créant un complexe réseau d’interactions protéiques.

Ces interactions peuvent être représentées à travers des cartes illustrant les réseaux d’interaction protéine-protéine, représentés par des nœuds et des bords. Les nœuds sont des cercles représentatifs d’une protéine et les bords sont des lignes qui relient deux protéines en interaction. Ces réseaux permettent de visualiser la complexité des interactions protéine-protéine dans un système. Ces cartes peuvent inclure à la fois des interactions stables, comme celles formées dans les complexes protéiques, ainsi que des interactions transitoires. Les interactions protéiques se produisant dans une cellule, un organisme ou un contexte biologique spécifique peuvent être collectivement appelées ‘interactome’.

Les réseaux de protéines peuvent être étudiés à l’aide de diverses méthodes biochimiques et informatiques. L’une des premières étapes de l’étude des interactions protéiques consiste à isoler une protéine d’intérêt avec les autres protéines associées. Cela peut être effectué en marquant la protéine d’intérêt avec une étiquette d’affinité, telle qu’une étiquette histidine. Cette étiquette peut ensuite être utilisée pour séparer la protéine avec les autres protéines en utilisant la chromatographie d’affinité. Les protéines isolées sont ensuite digérées avec une protéase, telle que la trypsine,  puis analysé par chromatographie liquide-spectrométrie de masse (LC-MS). La masse peptidique peut ensuite être comparée à une base de données avec des séquences protéiques connues pour déterminer son identité.

Du point de vue informatique, les interactions protéine-protéine peuvent être analysées à l’aide de bases de données ainsi que d’outils de prédiction. Il existe diverses bases de données, telles que IntAct gérée par l’EMBL-EBI, qui consistent en des interactions protéiques validées et prédites expérimentalement. D’autres outils comme STRING de l’Institut suisse de bioinformatique peuvent être utilisés pour prédire ces réseaux d’interaction.

L’étude des réseaux de protéines peut conduire à des découvertes scientifiques, telles que la détermination de la fonction d’une protéine inconnue. L’examen des changements dans ces réseaux peut aider à élucider les différences entre les cellules saines et malades. Ces informations peuvent également être utilisées pour des applications cruciales telles que la conception de médicaments pour le traitement de maladies.  L’analyse des réseaux de protéines peut identifier des nœuds hautement connectés qui peuvent être cruciaux pour la survie cellulaire, qui peuvent être ciblés dans le cancer et les maladies où la mort cellulaire est souhaitée mais ne conviendrait pas à la plupart des maladies. D’un autre côté, les nœuds moins connectés qui n’interagissent qu’avec quelques voies spécifiques peuvent être ciblés si une fonction cellulaire spécifique est affectée, et la conception de médicaments qui interagissent avec ces nœuds moins connectés peut entraîner moins d’effets secondaires.

Suggested Reading

  1. Alberts et al., 6th edition; pages 166-169
  2. Morris, J. H., Knudsen, G. M., Verschueren, E., Johnson, J. R., Cimermancic, P., Greninger, A. L., & Pico, A. R. (2014). Affinity purification–mass spectrometry and network analysis to understand protein-protein interactions. Nature protocols, 9(11), 2539.
  3. Ottman, C. (2013). Protein–protein interactions: an overview. Protein–Protein Interactions In Drug Discovery.
  4. Jordán, F., Nguyen, T. P., & Liu, W. C. (2012). Studying protein–protein interaction networks: a systems view on diseases. Briefings in functional genomics, 11(6), 497-504.
  5. Berggård, T., Linse, S., & James, P. (2007). Methods for the detection and analysis of protein–protein interactions. Proteomics, 7(16), 2833-2842.
  6. Gingras, A. C., Gstaiger, M., Raught, B., & Aebersold, R. (2007). Analysis of protein complexes using mass spectrometry. Nature reviews Molecular cell biology, 8(8), 645.