纽约州纽约市(2019年8月29日) - 哥伦比亚大学Vagelos医师和外科医生学院的生物学家利用计算方法绘制了所有已知人类感染病毒与其感染细胞之间蛋白质 - 蛋白质相互作用的图谱。该方法及其生成的数据已经生成了大量关于病毒如何操纵它们感染并引起疾病的细胞的信息。该研究的发现包括雌激素受体在调节寨卡病毒感染中的作用以及人乳头瘤病毒(HPV)如何导致癌症。

该研究由哥伦比亚大学Vagelos医师和外科医学院系统生物学助理教授Sagi Shapira博士领导，今天发表在Cell杂志上。

有限理解病毒如何工作

在分子水平上，病毒侵入细胞并操纵细胞进行复制，存活并引发疾病。由于它们依赖于人体细胞的生命周期，因此病毒共同选择细胞机制的一种方式是通过细胞宿主内的蛋白质 - 蛋白质相互作用。同样，细胞通过启动控制和限制病毒复制的免疫反应来应对感染 - 这些也依赖于蛋白质 - 蛋白质相互作用。

迄今为止，已经投入了大量精力来确定这些关键的相互作用 - 其中许多努力已经产生了许多基本的发现，其中一些具有治疗意义。然而，传统方法在可扩展性，效率甚至访问方面受到限制。为了应对这一挑战，Shapira博士及其合作者开发并实施了一个计算框架P-HIPSTER，它推断了病原体和人类蛋白质之间的相互作用 - 病毒和细胞的构建模块。

到目前为止，我们对许多感染人类病毒的了解仅限于其基因组序列。然而对于大多数病毒来说，很少发现导致这些关系并导致疾病的潜在生物相互作用。

“有超过1000种独特的病毒可以感染人，”Shapira博士说。“然而，尽管它们具有无可置疑的公共卫生重要性，但我们对它们绝大多数都知之甚少。我们只知道它们会感染人体细胞。这项工作背后的想法是系统地编目病毒与它们感染的细胞之间的相互作用。通过这样做，还揭示了一些非常有趣的生物学，并为科学界提供了一种资源，可以用来对自己进行有趣的观察。“

使用新算法，P-HIPSTer利用蛋白质结构信息系统地以非常准确的方式询问病毒 - 人类蛋白质 - 蛋白质相互作用。Shapira博士及其合作者将P-HIPSTer应用于所有1,001种人类感染病毒及其编码的大约13,000种蛋白质。该算法预测了大约280,000个可能的相互作用蛋白对，它们代表了人类病毒蛋白质 - 蛋白质相互作用的综合目录，准确率接近80%。