インタラクトーム

分子生物学 では、インタラクトームとは特定の細胞における分子間相互作用の全体を指します。この用語は特に分子間の物理的相互作用（タンパク質間相互作用、PPIとも呼ばれるタンパク質間の相互作用、または小分子とタンパク質間の相互作用^[1]など）を指しますが、遺伝子間の間接的な相互作用（遺伝子相互作用）のセットを指すこともできます。

「インタラクトーム」という言葉は、もともと1999年にベルナール・ジャック率いるフランスの科学者グループによって造られました。^{[3]数学的には、インタラクトームは一般的に}グラフとして表示されます。インタラクトームは生物学的ネットワークとして説明されることもありますが、ニューラルネットワークや食物網などの他のネットワークと混同しないでください。

分子相互作用は、異なる生化学ファミリー（タンパク質、核酸、脂質、炭水化物など）に属する分子間で発生することもあれば、特定のファミリー内で発生することもあります。このような分子が物理的相互作用によって接続されると、通常、関与する化合物の性質によって分類される分子相互作用ネットワークが形成されます。最も一般的には、インタラクトームはタンパク質間相互作用（PPI）ネットワーク（PIN）またはそのサブセットを指します。たとえば、Sirt-1タンパク質インタラクトームとSirtファミリーの2次インタラクトーム^{[4] [5]}は、Sirt-1と直接相互作用するタンパク質を含むネットワークですが、2次インタラクトームは2次隣接（隣接の隣接）までの相互作用を示します。広く研究されている別のタイプのインタラクトームは、タンパク質-DNAインタラクトームであり、遺伝子調節ネットワークとも呼ばれ、転写因子、クロマチン調節タンパク質、およびそれらの標的遺伝子によって形成されるネットワークです。代謝ネットワークも分子相互作用ネットワークと見なすことができます。代謝物、つまり細胞内の化合物は、酵素によって相互に変換され、酵素は基質を物理的に結合しなければなりません。

実際、すべてのインタラクトーム タイプは相互に関連しています。たとえば、タンパク質インタラクトームには多くの酵素が含まれており、これが生化学ネットワークを形成します。同様に、遺伝子制御ネットワークは、タンパク質相互作用ネットワークやシグナル伝達ネットワークとかなり重複しています。

生物のインタラクトームの大きさは、ゲノムの大きさよりも生物の生物学的複雑さと相関関係にあると示唆されている。 ^[7]現在、数千のバイナリ相互作用を含むタンパク質間相互作用マップがいくつかの種について利用可能であるが、それらのどれも現在のところ完全ではなく、インタラクトームの大きさは依然として議論の余地がある。

酵母インタラクトーム、すなわちサッカロミセス・セレビシエのタンパク質間のすべてのタンパク質相互作用には、10,000から30,000の相互作用が含まれていると推定されています。妥当な推定値は20,000のオーダーかもしれません。より大きな推定値には、多くの場合、アフィニティー精製/質量分析（AP / MS）研究から間接的または予測された相互作用が含まれます。^[6]

遺伝子は、互いの機能に影響を与えるという意味で相互作用します。たとえば、突然変異は無害かもしれませんが、別の突然変異と組み合わさると、その組み合わせが致命的になる可能性があります。このような遺伝子は「遺伝的に相互作用する」と言われています。このように接続された遺伝子は、遺伝子相互作用ネットワークを形成します。これらのネットワークの目標には、細胞のプロセスの機能マップの開発、ケモプロテオミクスを使用した薬物ターゲットの特定、および特性が不明な遺伝子の機能を予測することなどがあります。

2010 年に、これまでで最も「完全な」遺伝子インタラクトームが、約 540 万の 2 遺伝子比較から作成され、「出芽酵母の全遺伝子の約 75% の相互作用プロファイル」、約 170,000 の遺伝子相互作用を記述しました。遺伝子は、細胞のプロセスの機能マップを作成するために、類似の機能に基づいてグループ化されました。この方法を使用して、この研究では、既知の遺伝子機能を他のどのゲノム規模のデータセットよりも正確に予測し、以前に説明されていなかった遺伝子の機能情報を追加することができました。このモデルから、遺伝子相互作用を複数のスケールで観察することができ、遺伝子の保全などの概念の研究に役立ちます。この研究から得られた観察のいくつかは、負の相互作用が正の相互作用の2 倍であること、負の相互作用が正の相互作用よりも有益であること、および接続が多い遺伝子は、破壊されると致死性につながる可能性が高いことです。^[8]

インタラクトミクスは、バイオインフォマティクスと生物学の交差点にある学問であり、細胞内のタンパク質や他の分子間の相互作用とそれらの相互作用の結果の両方を研究します。^[9]インタラクトミクスは、種間および種内の相互作用のネットワーク（つまり、インタラクトーム）を比較して、そのようなネットワークの特性がどのように保存または変化するかを見つけることを目指しています。

インターラクトミクスは、生物系または生物を俯瞰する「トップダウン」システム生物学の一例です。ゲノム全体およびプロテオームの大量のデータが収集され、異なる分子間の相関関係が推測されます。データから、これらの分子間のフィードバックに関する新しい仮説が立てられます。これらの仮説は、新しい実験によってテストできます。 ^[10]

インタラクトームの研究はインタラクトミクスと呼ばれます。タンパク質ネットワークの基本単位は、タンパク質間相互作用 (PPI) です。PPI を研究する方法は数多くありますが、インタラクトーム全体を大規模にマッピングするために使用されている方法は比較的少ないです。

酵母ツーハイブリッドシステム（Y2H）は、一度に2つのタンパク質間の二元相互作用を調べるのに適しています。アフィニティー精製とそれに続く質量分析は、タンパク質複合体の同定に適しています。どちらの方法も、ハイスループット（HTP）方式で使用できます。酵母ツーハイブリッドスクリーニングでは、同じ時間と場所で発現することのないタンパク質間の相互作用が偽陽性になる可能性があります。アフィニティーキャプチャ質量分析にはこの欠点がなく、現在のゴールドスタンダードです。酵母ツーハイブリッドデータは、粘着性相互作用への非特異的な傾向をよりよく示し、アフィニティーキャプチャ質量分析は、生体内での機能的なタンパク質間相互作用をよりよく示します。^{[11] [12]}

インタラクトームが作成されると、その特性を分析する方法は数多くあります。ただし、このような分析には 2 つの重要な目標があります。まず、科学者はインタラクトームのシステム特性 (相互作用のトポロジーなど) を解明しようとします。次に、個々のタンパク質とネットワークにおけるその役割に焦点を当てた研究が行われる場合があります。このような分析は主にバイオインフォマティクス手法を使用して行われ、次のような分析が含まれます。

まず、インタラクトームのカバレッジと品質を評価する必要があります。実験方法の限界を考えると、インタラクトームは完全ではありません。たとえば、典型的なY2Hスクリーニングでは、インタラクトーム内のすべての相互作用の 25% 程度しか検出されないと推定されています。^[13]インタラクトームのカバレッジは、独立したアッセイによって発見され検証されたよく知られた相互作用のベンチマークと比較することで評価できます。^[14]他の方法では、関与するタンパク質の既知のアノテーションの類似性を計算して偽陽性を除外したり、これらのタンパク質の細胞内局在を使用して相互作用の可能性を定義したりします。^[15]

実験データを出発点として、相同性転移はインタラクトームを予測する一つの方法です。ここでは、ある生物のPPIを使用して、別の生物の相同タンパク質（「インタログ」）間の相互作用を予測します。しかし、このアプローチには一定の限界があり、主にソースデータが信頼できない可能性があります（偽陽性や偽陰性を含むなど）。^{[17]さらに、タンパク質とその相互作用は進化の過程で変化するため、失われたり獲得されたりする可能性があります。それでも、}バチルス・リケニフォルミスのインタラクトームなど、数多くのインタラクトームが予測されています。^[18]

いくつかのアルゴリズムは、構造複合体に関する実験的証拠、結合界面の原子詳細を使用し、タンパク質-タンパク質複合体^{[19] [20]}やその他のタンパク質-分子相互作用の詳細な原​​子モデルを生成します。^{[21] [22]}他のアルゴリズムは配列情報のみを使用し、多くの間違いを伴う偏りのない完全な相互作用ネットワークを作成します。^[23]

いくつかの方法では、細胞共局在、遺伝子共発現、2つのタンパク質をコードする遺伝子がDNA上でどれだけ近い位置にあるかなどのペアワイズ特徴に関して、相互作用するタンパク質ペアが相互作用しないタンパク質ペアとどのように異なるかを機械学習を使用して区別します。^{[16] [24]} ランダムフォレストは、タンパク質相互作用予測のための最も効果的な機械学習法であることがわかりました。^{[25]このような方法は、ヒトインタラクトーム、具体的には}膜タンパク質のインタラクトーム^[24]と統合失調症関連タンパク質のインタラクトームにおけるタンパク質相互作用の発見に適用されています。 ^[16]

科学文献から相互作用ネットワークを体系的に抽出する取り組みがいくつか行われてきました。このようなアプローチは、同じ文脈（例：文）で一緒に言及されているエンティティの単純な共起統計から、相互作用関係を検出するための高度な自然言語処理および機械学習手法まで、複雑さの点で多岐にわたります。^[26]

タンパク質相互作用ネットワークは、機能が未知のタンパク質の機能を予測するために使用されてきた。^{[27] [28]}これは通常、特性が不明なタンパク質は相互作用するタンパク質と同様の機能を持つという仮定（関連性による責任）に基づいている。例えば、機能未知のタンパク質であるYbeBはリボソームタンパク質と相互作用することがわかり、後に細菌および真核生物（古細菌ではない）の翻訳に関与していることが示された。^[29]このような予測は単一の相互作用に基づく場合もあるが、通常は複数の相互作用が見つかる。したがって、特定の機能が通常相互作用因子に豊富であることを考えると、相互作用のネットワーク全体を使用してタンパク質の機能を予測することができる。^[27]ハイポトームという用語は、少なくとも1つの遺伝子またはタンパク質が仮説的なタンパク質であるインタラクトームを表すために使用されている。^[30]

インタラクトームのトポロジーは、ネットワークがノード（タンパク質）またはエッジ（相互作用）の摂動（例えば、除去）に対してどのように反応するかをある程度予測します。 ^[31]このような摂動は遺伝子の変異、ひいてはタンパク質の変異によって引き起こされる可能性があり、ネットワーク反応は疾患として現れることがあります。 [ 32 ]^{ネットワーク}分析により、薬物の標的や疾患のバイオマーカーを特定することができます。 ^[33]

相互作用ネットワークは、グラフ理論のツールを使用して分析できます。ネットワークの特性には、次数分布、クラスタリング係数、媒介中心性、その他多数が含まれます。インタラクトームのタンパク質間の特性の分布により、インタラクトーム ネットワークはスケールフリー トポロジーを持つことが多いことが明らかになっています^[34] 。スケールフリー トポロジーでは、ネットワーク内の機能モジュールが特殊なサブネットワークを示します^{[35] 。このようなモジュールは、}シグナル伝達経路のように機能的である場合もあれば、タンパク質複合体のように構造的である場合もあります。実際、ネットワーク自体では安定した複合体の存在を直接明らかにしないため、インタラクトーム内のタンパク質複合体を特定することは困難な作業です。

ウイルスタンパク質インタラクトームは、ウイルスまたはファージタンパク質間の相互作用から構成されます。ウイルスのゲノムが小さく、限られたリソースですべてのタンパク質を分析できるため、最初のインタラクトームプロジェクトの一つでした。ウイルスインタラクトームは宿主インタラクトームと接続され、ウイルス-宿主相互作用ネットワークを形成します。^[36]公開されているウイルスインタラクトームには以下のものがあります 。

バクテリオファージ

• 大腸菌 バクテリオファージラムダ^[37]
• 大腸菌 バクテリオファージT7 ^[38]
• 肺炎球菌バクテリオファージDp-1 ^[39]
• 肺炎球菌バクテリオファージCp-1 ^[40]

ラムダおよび VZV インタラクトームは、これらのウイルスの生物学に関連しているだけでなく、技術的な理由でも関連しています。これらは、複数のY2Hベクターでマッピングされた最初のインタラクトームであり、これまでの試みよりも完全にインタラクトームを調査するための改善された戦略であることが証明されています。

ヒト（哺乳類）ウイルス

• ヒト水痘帯状疱疹ウイルス（VZV）^[41]
• チャンディプラウイルス^[42]
• エプスタイン・バーウイルス（EBV）^[43]
• C型肝炎ウイルス（HPC）^[44]ヒト-HCV相互作用^[45]
• E型肝炎ウイルス（HEV）^[46]
• 単純ヘルペスウイルス1（HSV-1）^[43]
• カポジ肉腫関連ヘルペスウイルス（KSHV）^[43]
• マウスサイトメガロウイルス（mCMV）^[43]

細菌のタンパク質間相互作用について包括的に研究された研究は比較的少ない。しかし、これらのインタラクトームはどれも、すべての相互作用を捉えたという意味で完全ではない。実際、これらの研究のほとんどが単一の方法のみを採用しており、そのすべてが相互作用のサブセットのみを発見しているため、すべての相互作用の20％または30％以上をカバーしているものはないと推定されている。^[13]公開されている細菌インタラクトーム（部分的なものを含む）には、

大腸菌とマイコプラズマのインタラクトームは、大規模なタンパク質複合体アフィニティー精製と質量分析 (AP/MS) を使用して分析されているため、直接的な相互作用を推測することは容易ではありません。その他のインタラクトームでは、広範な酵母ツーハイブリッド (Y2H) スクリーンが使用されています。結核菌のインタラクトームは、細菌ツーハイブリッド(B2H)を使用して分析されています。

計算手法を使用して、多数の追加のインタラクトームが予測されていることに注意してください (上記のセクションを参照)。

HTP法を用いて真核生物のインタラクトームをマッピングする試みはいくつか行われてきた。生物学的インタラクトームが完全に特徴付けられているわけではないが、サッカロミセス・セレビシエのタンパク質の90％以上がスクリーニングされ、それらの相互作用が特徴付けられており、最も特徴付けられたインタラクトームとなっている。^{[27] [58] [59]}インタラクトームが詳細に研究されている種には、

• シゾサッカロミセス・ポンベ^{[60] [61]}
• 線虫
• キイロショウジョウバエ
• ホモサピエンス

最近では、C型肝炎ウイルス/ヒト（2008年）^[62] 、エプスタイン・バーウイルス/ヒト（2008年）、インフルエンザウイルス/ヒト（2009年）の病原体-宿主相互作用がHTPを通じて解明され、病原体と宿主の免疫系に不可欠な分子成分が特定されました。^[63]

上で述べたように、PPIとインタラクトーム全体を予測することができます。これらの予測の信頼性は議論の余地がありますが、実験的に検証できる仮説を提供しています。インタラクトームは、例えば、いくつかの種について予測されています。

• 人間（ホモサピエンス）^[64]
• イネ（Oryza sativa）^[65]
• キサントモナス・オリゼ^[66]
• シロイヌナズナ^[67]
• トマト ( Solanum lycopersicum ) ^[68]
• 菜の花（Brassica rapa）^[69]
• トウモロコシ（Zea mays）^[70]
• ポプラ（Populus trichocarpa）^[71]
• SARS-CoV-2 ^[72]

タンパク質相互作用ネットワークは、他のネットワークと同じツールで分析できます。実際、タンパク質相互作用ネットワークは、生物学的ネットワークや社会的ネットワークと多くの特性を共有しています。主な特徴のいくつかは次のとおりです。

次数分布は、特定の数の接続を持つタンパク質の数を表します。ほとんどのタンパク質相互作用ネットワークは、スケールフリー(べき乗法則) 次数分布を示します。ここで、接続分布は P(k) ~ k ^{−γで、k は次数です。この関係は、上記の式が log(P(k)) ~ —y•log(k) に等しいため、} log-log プロット上で直線として表示することもできます。このような分布の特徴の 1 つは、相互作用が少ないタンパク質が多く、相互作用が多いタンパク質が少ないことです。後者は「ハブ」と呼ばれます。

高度に接続されたノード（タンパク質）はハブと呼ばれます。Han et al. ^{[73] は、}その発現が相互作用パートナーと相関しているハブを「パーティハブ」と名付けました。パーティハブは、タンパク質複合体などの機能モジュール内のタンパク質も接続します。対照的に、「デートハブ」はそのような相関を示さず、異なる機能モジュールを接続しているように見えます。パーティハブは主に AP/MS データ セットで見つかりますが、デートハブは主にバイナリ インタラクトーム ネットワーク マップで見つかります。^[74]デートハブとパーティハブの区別の妥当性は議論されたことに注意してください。^{[75] [76]}パーティハブは一般にマルチインターフェイス タンパク質で構成されますが、デートハブはシングル インタラクション インターフェイス タンパク質であることが多いです。^[77]異なるプロセスを接続するためのデートハブの役割と一致して、酵母では、特定のタンパク質のバイナリ インタラクションの数は、異なる生理学的条件下で対応する変異遺伝子に観察される表現型の数と相関しています。^[74]

同じ生化学プロセスに関与するノードは高度に相互接続されています。^[33]

インタラクトームの複雑性の進化は、 Natureに掲載された研究で詳しく説明されています。^{[78]この研究では、}原核生物、単細胞真核生物、多細胞真核生物の境界では、有効な集団サイズが桁違いに減少し、同時にランダムな遺伝的浮動の影響が増幅されることが初めて指摘されています。結果として生じる選択効率の低下は、非適応的な方法でゲノムレベルで広範囲の属性に影響を及ぼすのに十分であると思われます。Nature の研究は、ランダムな遺伝的浮動の力の変動が、細胞内レベルと細胞レベルで系統発生の多様性にも影響を及ぼす可能性があることを示しています。したがって、集団サイズは、長期的な表現型の進化の基礎となるメカニズムの経路の潜在的な決定要因として考慮される必要があるでしょう。この研究ではさらに、漂流の力とタンパク質サブユニットの構造的完全性の間に、系統発生的に広い逆相関関係があることが示されています。このように、小規模な集団における軽度に有害な突然変異の蓄積は、主要な遺伝子機能を安定化させるタンパク質間相互作用の二次選択を誘発し、非効率的な選択によって促進される構造劣化を緩和します。この方法により、表現型の多様性の発生に不可欠な複雑なタンパク質構造と相互作用が、最初は非適応メカニズムによって出現する可能性があります。

Kiemer と Cesareni ^{[9] は、}比較インタラクトミクスを中心とするこの分野の現状 (2007 年頃) について、次のような懸念を表明しています。この分野に関連する実験手順はエラーが発生しやすく、「ノイズの多い結果」につながります。このため、報告されたすべての相互作用の 30% がアーティファクトになります。実際、同じ生物に対して同じ手法を使用した 2 つのグループで、共通する相互作用は 30% 未満でした。しかし、一部の著者は、このような非再現性は、さまざまな方法が小さな実験変動に対して非常に敏感であることから生じると主張しています。たとえば、Y2H アッセイの条件が同一であっても、異なる Y2H ベクターを使用すると、非常に異なる相互作用が発生します。^[13]

技術には偏りがある場合があります。つまり、どの相互作用が見つかるかは技術によって決まります。実際、どの方法にも偏りが組み込まれており、特にタンパク質分析法ではそれが顕著です。タンパク質はそれぞれ異なるため、どの方法でも各タンパク質の特性を捉えることはできません。たとえば、可溶性タンパク質には問題なく機能する分析方法のほとんどは、膜タンパク質には適していません。これは、Y2H および AP/MS 技術にも当てはまります。

インタラクトームは、おそらく S. cerevisiae を除いて、ほとんど完成していません。これは、方法論が改善されるまでは、どの科学分野も最初は「不完全」であるため、実際には批判ではありません。2015 年のインタラクトミクスは、利用可能なインタラクトーム データセットがわずかしかないことを考えると、1990 年代後半のゲノム配列決定と同じレベルです (上記の表を参照)。

ゲノムは安定していますが、インタラクトームは組織、細胞の種類、発達段階によって異なる場合があります。繰り返しますが、これは批判ではなく、この分野における課題の説明です。

遠縁の種で進化的に関連するタンパク質を一致させることは困難です。相同 DNA 配列は比較的簡単に見つけることができますが、相互作用する 2 つのタンパク質の相同体は相互作用する必要がないため、相同相互作用 (「インターログ」) を予測することははるかに困難です。たとえば、プロテオーム内でも 2 つのタンパク質が相互作用するかもしれませんが、そのパラログは相互作用しない可能性があります。

それぞれのタンパク質間相互作用図は、科学雑誌に決定版とされるものが発表されたとしても、潜在的な相互作用の一部しか表していない可能性がある。タンパク質相互作用には、まだ相互作用図に組み込まれていない追加要因が関与している可能性がある。さまざまなタンパク質相互作用因子の結合強度、微小環境因子、さまざまな手順に対する感受性、細胞の生理学的状態などはすべて、タンパク質間相互作用に影響を与えるが、相互作用図の研究では通常は考慮されていない。^[79]

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