Estudio de características energéticas en zonas de interacción proteína-proteína, para identificación de interacciones transitorias y permanentes

Abstract

La mayoría de los procesos celulares que sostienen la vida involucran interacciones entre moléculas, tales como interacciones ADN-proteína, interacciones entre proteínas, o entre proteínas y moléculas pequeñas. Por esta razón han sido extensamente estudiadas para intentar descubrir, como se producen estas interacciones, además se han propuesto métodos para lograr predecirlas. Esto se traduce en que la biología molecular ha producido gran cantidad de información funcional y estructural sobre estos complejos. Numerosas estructuras de complejos proteicos se encuentran disponibles en bancos de datos, sin embargo aún no es posible predecir exitosamente con un método establecido, las posibles zonas de interacción de una proteína con otra, así mismo no es posible predecir la estabilidad de la interacción. La Informática constituye una herramienta poderosa para el estudio de la información funcional y estructural, además de las características que surgen del análisis de complejos de interacción Proteína-Proteína. Uno de los problemas cruciales para entender y clasificar interacciones de proteínas es caracterizar y discriminar la superficie de la interacción. Por esto se propone que existen algunas características de las superficies de interacción que permiten discriminar entre complejos proteína-proteína permanentes y complejos proteína-proteína transitorios. Para esto, en el presente proyecto se estudian las características energéticas de interfaces de interacción proteína proteína - área de interacción - de estructura tridimensional conocida, clasificadas como interacciones transitorias y permanentes, que caracterizan el comportamiento de un complejo de proteína y sus interacciones. Para complementar estudios anteriores, es utilizado un algoritmo de selección de características -forward search- en conjunto con la distancia de Chernoff en una base de datos de 296 complejos permanentes y transitorios. Se utilizó el programa FastContact para obtener la contribución energética de cada complejo en su área de interacción, obteniéndose 642 características por complejo. Para estudiar la precisión en la clasificación, se utilizaron métodos de reducción lineal de dimensiones -Heteroscedástico HDA, Homoscedástico FDA, Chernoff CDA- combinados con un clasificador cuadrático y lineal, además de utilizar máquina de soporte de vectores.Lo que permitió generar un ranking de las características más influyentes para encontrar un factor. discriminante que distinga la potencialidad de la superficie de interacción de pertenecer a una interface de interacción -mayor separabilidad entre las clases- o tipos de interacción. Los mejores resultados estuvieron cercanos al 81% de precisión. Los resultados obtenidos con el clasificador más preciso se pueden aplicar en el futuro a otros complejos no-clasificados como herramienta predictiva. La selección realizada utilizando en conjunto el algoritmo foward search y la distancia de Chernoff alcanzó una alta precisión. El análisis de las mejores características discriminantes muestra que las energías de desolvatación contribuyen por sobre la energía electrostática a la separación de clases.