약물 발견을 우선시하는 인간 상호작용
날짜:
2023년 2월 23일
원천:
유럽분자생물학연구소
요약:
연구자들은 약물 발견을 돕기 위해 상호 작용하는 단백질 네트워크 또는 상호 작용체를 만듭니다.
전체 이야기
Open Targets, EMBL의 European Bioinformatics Institute(EMBL-EBI) 및 GSK의 과학자들은 상호 작용하는 인간 단백질 지도를 사용하여 질병의 공유 기반을 밝히고 있습니다. 생물학적 과정이 인간의 특성과 질병에 미치는 영향을 이해함으로써 이 작업은 신약 발견을 위한 새로운 목표의 우선순위를 정하고 약물 용도 변경 기회를 식별할 것입니다.
단백질은 우리 세포에서 대부분의 작업을 수행하는 분자이며 유전자에 인코딩된 청사진에 따라 만들어집니다. 이들은 신체 조직의 구조, 기능 및 조절에 필수적이며 종종 약물 또는 요법의 표적이 됩니다.
GWAS(Genome Wide Association Studies)는 특정 유전자를 질병에 연결하여 질병의 유전적 기초를 확립하는 데 도움을 줍니다. 이러한 유전자가 질병에 기여하는 방식을 확인하려면 유전자가 암호화하는 단백질의 기능을 이해하고 특정 생물학적 과정을 질병과 연결해야 합니다.
Nature Genetics 저널에 발표된 이 새로운 연구에서 연구원들은 EMBL-EBI의 IntAct 데이터베이스, Reactome 및 Signor를 포함한 다양한 출처의 증거를 결합하여 상호 작용하는 단백질 네트워크 또는 상호 작용체를 만들었습니다. 이 인터랙션을 사용하여 그들은 GWAS를 통해 21개 치료 영역의 1,000개 이상의 인간 특성과 연결된 유전자와 상호 작용하는 단백질 그룹을 식별했습니다.
연좌제
서로 상호 작용하는 단백질은 동일한 생물학적 과정에 관여할 가능성이 높습니다. 따라서 단백질이 질병에 관여하는 것으로 알려진 경우 상호 작용하는 파트너를 아는 것은 세포에서 단백질이 갖는 기능에 대한 정보를 제공합니다. '연관에 의한 죄책감'을 통해 상호 작용하는 단백질은 때때로 훌륭한 치료 표적이 될 수도 있습니다.
연구원들은 다발성으로 알려진 현상인 하나 이상의 특성이나 질병과 관련된 73개의 단백질 클러스터를 발견했습니다. 이러한 다발성 관계를 이해하는 것은 한 질병에 대한 치료법이 다른 질병에 효과적일 수 있는 기회를 나타내기 때문에 신약 개발에 매우 중요합니다. 그들은 또한 피해야 할 약물 표적을 제안할 수 있습니다. 표적을 표적으로 삼으면 원치 않는 부작용이 발생할 수 있습니다.
Open Targets 및 EMBL-EBI의 박사후 연구원인 Inigo Barrio Hernandez는 "상호작용은 심혈관 질환, 지단백질 또는 콜레스테롤 측정과 같은 일부 알려진 연관성을 확인했습니다."라고 말했습니다. "그러나 우리는 또한 예상치 못한 연관성도 발견했습니다. 예를 들어, 인터랙톰은 10가지 호흡기 및 피부 면역 관련 질병이 공유하는 3개의 단백질 클러스터를 강조했습니다. 이제 우리는 안전하다고 입증된 기존 약물을 용도 변경하기 위한 일부 생물학적 지원을 받았기 때문에 매우 흥미진진합니다. 관련된 질병을 치료하기 위해."
질병의 원인 찾기
네트워크 확장은 또한 GWAS를 통해 식별된 게놈 유전자좌에서 유전자의 상대적 중요성을 평가하는 데 유용한 도구입니다. GWAS는 특정 특성이나 질병을 가진 개인과 대조군 개인 간의 인간 게놈의 공통 변이 지점을 비교합니다. 문제의 특성과 연결된 가능성 있는 원인 유전자 및 단백질을 식별하기 위해 Open Targets의 Locus-to-Gene 기계 학습 점수와 같은 예측 방법이 개발되었습니다. 이 방법은 공통 변이 지점에서 유전자까지의 거리 및 해당 위치의 DNA 구조와 같은 요소를 사용하여 가장 관련성이 높은 유전자의 우선 순위를 지정합니다.
이번 연구에서 연구원들은 염증성 장질환(IBD)을 예로 들어 상호작용체가 질병 유발에 가장 관여할 가능성이 높은 단백질을 찾는 데 사용될 수 있음을 보여주었습니다. IBD는 유전적 기반을 가진 복잡한 질병이지만 질병 생물학이 잘 이해되지 않은 질병입니다. IBD를 전문으로 하는 Open Targets 연구원들과 협력하여 Barrio Hernandez는 인터랙션이 인터랙션의 다른 IBD 연결 단백질과의 근접성을 기반으로 질병과 가장 관련이 있을 가능성이 높은 단백질 목록의 우선 순위를 지정하는 데 사용될 수 있음을 시연했습니다.
"이 작업은 통계 유전학, 세포 생물학 및 생물 정보학을 포함한 생물학의 많은 분야를 연결합니다."라고 ETH Zurich의 부교수이자 EMBL-EBI의 전 그룹 리더인 Pedro Beltrao가 말했습니다. "Open Targets 및 EMBL-EBI 전반에 걸쳐 그룹을 한데 모았고 여러 분야에서 협업의 가치를 강조했습니다."
"이것은 새로운 표적 발견과 약물 용도 변경에 대한 일련의 새로운 통찰력을 생성하고 공유된 생물학적 과정을 통해 희귀 질환과 일반 질환 사이의 연결에 대한 우리의 이해를 알려주는 Open Targets 협업 정보학 프로젝트 중 하나의 흥미로운 쇼케이스입니다. "라고 Open Targets의 정보 과학 이사인 Ellen McDonagh는 말했습니다. "이것은 이제 질병 치료를 위한 표적의 우선 순위를 더 정하는 데 도움이 되는 조직 및 세포 유형 특정 네트워크를 제공하기 위해 추가로 개발되고 있습니다."
출처 : https://www.sciencedaily.com/