タンパク質間相互作用

タンパク質間相互作用（PPI）は、静電気力、水素結合、疎水効果などの相互作用によって引き起こされる生化学的イベントの結果として、 2つ以上のタンパク質分子間で確立される高度に特異な物理的接触です。多くは、特定の生体分子コンテキストにおける細胞内または生体内で発生する鎖間の分子会合による物理的接触です。

タンパク質は単独で作用することはほとんどなく、その機能は制御される傾向があります。細胞内の多くの分子プロセスは、 PPI によって組織化された多数のタンパク質成分から構築された分子機械によって実行されます。これらの生理学的相互作用は、生物のいわゆるインタラクトミクスを構成し、異常な PPI は、クロイツフェルト・ヤコブ病やアルツハイマー病などの複数の凝集関連疾患の原因となります。

PPIは、生化学、量子化学、分子動力学、シグナル伝達など、多くの方法とさまざまな観点から研究されてきました。 ^{[1] [2] [3]}これらすべての情報により、代謝または遺伝/エピジェネティックネットワークに似た大規模なタンパク質相互作用ネットワーク^{[4]の作成が可能になり、}生化学的カスケードや疾患の分子病因に関する現在の知識が強化されるだけでなく、治療上の興味深い推定タンパク質ターゲットの発見にもつながります。

多くの代謝反応では、電子伝達体として機能するタンパク質が、その還元酵素として機能する酵素と結合します。電子を受け取った後、解離し、次にその酸化酵素（電子の受容体）として機能する次の酵素と結合します。タンパク質間のこれらの相互作用は、効率的な電子伝達を確保するために、タンパク質間の高度に特異的な結合に依存しています。例：ミトコンドリア酸化リン酸化連鎖システムの構成要素であるシトクロム c 還元酵素 /シトクロム c / シトクロム c 酸化酵素、ミクロソームおよびミトコンドリア P450 システム。^[5]

ミトコンドリアP450システムの場合、電子伝達タンパク質である副腎皮質ドキシンが還元酵素に結合する際に関与する特定の残基は、還元酵素表面の2つの塩基性Arg残基と副腎皮質ドキシン上の2つの酸性Asp残基であることが確認されました。^[6] 還元酵素の系統発生に関する最近の研究では、タンパク質間相互作用に関与するこれらの残基は、この酵素の進化を通じて保存されていることが示されています。^[7]

細胞の活動は細胞外シグナルによって制御されます。細胞内および/または細胞内部に沿ったシグナルの伝播は、さまざまなシグナル伝達分子間の PPI に依存します。PPI を介したシグナル伝達経路の採用はシグナル伝達と呼ばれ、多くの生物学的プロセスや、パーキンソン病や癌などの多くの疾患において基本的な役割を果たします。

タンパク質は別のタンパク質を運ぶことがある（例えば、核膜孔インポーチンの場合は細胞質から核へ、またはその逆）。^{[引用が必要]}

多くの生合成プロセスでは、酵素が相互作用して小さな化合物や他の高分子を生成します。^{[引用が必要]}

筋収縮の生理学にはいくつかの相互作用が関与している。ミオシンフィラメントは分子モーターとして機能し、アクチンに結合することでフィラメントの滑りを可能にする。^[8]さらに、骨格筋 脂肪滴関連タンパク質ファミリーのメンバーは、脂肪トリグリセリドリパーゼの活性化因子およびその共活性化因子比較遺伝子同定-58として他のタンパク質と関連し、骨格筋の 脂肪分解を制御する。

タンパク質間相互作用 (PPI) の種類を説明するには、タンパク質が「一時的」に相互作用する (シグナル伝達のように短時間で特定の効果を生み出す) か、他のタンパク質と「安定的」に相互作用して生体システム内の分子機械となる複合体を形成する可能性があることを考慮することが重要です。タンパク質複合体の集合により、ホモオリゴマー複合体またはヘテロオリゴマー複合体が形成されることがあります。酵素阻害剤や抗体抗原などの従来の複合体に加えて、ドメイン間およびドメインペプチド間の相互作用も確立されます。タンパク質間相互作用を識別するためのもう 1 つの重要な区別は、その決定方法です。タンパク質ペア間の直接的な物理的相互作用を測定する「バイナリ」法と呼ばれる手法がある一方で、タンパク質パートナーをペアで決定せずにタンパク質グループ間の物理的相互作用を測定する「ココンプレックス」法と呼ばれる手法もあります。

ホモオリゴマーは、1種類のタンパク質サブユニットのみで構成された高分子複合体です。タンパク質サブユニットの組み立ては、タンパク質の4次構造における非共有結合性の相互作用の確立によって導かれます。ホモオリゴマーを破壊して最初の個々のモノマーに戻すには、複合体の変性が必要になることがよくあります。^[9]いくつかの酵素、キャリアタンパク質、足場タンパク質、転写調節因子は、ホモオリゴマーとして機能します。異なるタンパク質サブユニットはヘテロオリゴマーで相互作用し、いくつかの細胞機能を制御するために不可欠です。異種タンパク質間のコミュニケーションの重要性は、細胞シグナル伝達イベント中にさらに明らかになり、そのような相互作用はタンパク質内の構造ドメインによってのみ可能になります（以下で説明）。

安定した相互作用には、機能的役割を果たすために、サブユニットとして永久複合体の一部を形成し、長期間相互作用するタンパク質が関与する。これらは通常、ホモオリゴマー（シトクロム cなど）や、ATPaseのサブユニットなどの一部のヘテロオリゴマータンパク質の場合である。一方、タンパク質は、細胞タイプ、細胞周期の段階、外部要因、他の結合タンパク質の存在など、特定の細胞状況でのみ、他のタンパク質と短時間かつ可逆的に相互作用する可能性があり、これは生化学的カスケードに関与するほとんどのタンパク質で起こる。これらは一過性相互作用と呼ばれる。例えば、一部の G タンパク質共役受容体は、細胞外リガンドによって活性化されたときにのみ、 G _{i/oタンパク質に一時的に結合するが}^[10]、ムスカリン受容体 M3 などの一部の G _{q共役受容体は、受容体とリガンドが結合する前に G q}タンパク質と事前に共役する。^[11]本質的に無秩序なタンパク質領域と球状タンパク質ドメイン（すなわちMoRF）との間の相互作用は一時的な相互作用である。^[12]

共有結合相互作用は最も強い結合を持つ相互作用であり、ジスルフィド結合または電子共有によって形成される。まれではあるが、これらの相互作用はユビキチン化やSUMO化などのいくつかの翻訳後修飾において決定的な役割を果たす。非共有結合は通常、水素結合、イオン相互作用、ファンデルワールス力、疎水結合などのより弱い結合の組み合わせによって一時的な相互作用中に確立される。^[13]

水分子はタンパク質間の相互作用において重要な役割を果たしている。^{[14] [15]}異なるが相同なタンパク質から高解像度で得られた複合体の結晶構造は、一部の界面水分子が相同複合体間で保存されていることを示している。界面水分子の大部分は、各複合体の両方のパートナーと水素結合を形成する。一方のタンパク質パートナーの界面アミノ酸残基または原子団の一部は、もう一方のタンパク質パートナーと直接相互作用および水を介した相互作用の両方を行う。2つの水分子を介した二重間接相互作用は、低親和性の相同複合体でより多く見られる。^[16]チロシン残基をフェニルアラニンに変えるなど、慎重に行われた突然変異誘発実験は、水を介した相互作用が相互作用のエネルギーに寄与できることを示している。^[17]したがって、水分子はタンパク質間の相互作用と相互認識を促進する可能性がある。

多くのタンパク質複合体の分子構造は、X線結晶構造解析の技術によって解明されています。^{[18] [19]}この方法で最初に解明された構造は、ジョン・カウダリー・ケンドリュー卿によるマッコウクジラの ミオグロビンの構造でした。^[20]この技術では、結晶原子によって回折されたX線ビームの角度と強度をフィルム内で検出し、結晶内の電子密度の3次元画像を作成します。^[21]

その後、核磁気共鳴はタンパク質複合体の分子構造を解明する目的でも応用され始めました。最初の例の1つは、カルモジュリンに結合したカルモジュリン結合ドメインの構造でした。^{[19] [22]}この技術は原子核の磁気特性の研究に基づいており、対応する原子または分子の物理的および化学的特性を決定します。核磁気共鳴は弱いPPIの特性評価に有利です。^[23]

一部のタンパク質には、他のタンパク質との結合を可能にする特定の構造ドメインまたは配列モチーフがあります。次に、そのようなドメインの例をいくつか示します。

• Srcホモロジー2（SH2）ドメイン

SH2ドメインは、2つのαヘリックスに挟まれた3本鎖のねじれたβシートによって構造的に構成されています。ホスホチロシンに対して高い親和性を持ち、ホスホセリンやホスホトレオニンに対しては親和性を持たない深い結合ポケットの存在は、チロシンリン酸化タンパク質、主に自己リン酸化成長因子受容体の認識に不可欠です。成長因子受容体結合タンパク質やホスホリパーゼCγは、SH2ドメインを持つタンパク質の例です。^[24]

• Srcホモロジー3（SH3）ドメイン

構造的には、SH3ドメインは2つの直交するβシートと3つの反平行なβストランドで形成されたβバレルによって構成されています。これらのドメインは、タンパク質チロシンキナーゼや成長因子受容体結合タンパク質2（Grb2 ）などの細胞シグナル伝達タンパク質中のポリプロリンII型らせん構造（PXXPモチーフ）^{[検証が必要]などのプロリン濃縮配列を認識します}。^[24]

• ホスホチロシン結合（PTB）ドメイン

PTBドメインはリン酸化チロシン基を含む配列と相互作用する。これらのドメインはインスリン受容体基質に見られる。^[24]

• LIMドメイン

LIMドメインは、当初3つのホメオドメイン転写因子（lin11、is11、およびmec3）で同定されました。このホメオドメインタンパク質と発生に関与する他のタンパク質に加えて、LIMドメインは、細胞分化、細胞骨格との関連、および老化に関連する役割を果たす非ホメオドメインタンパク質でも同定されています。これらのドメインには、タンデムシステインリッチZn ²⁺フィンガーモチーフが含まれており、コンセンサス配列CX2CX16-23HX2CX2CX2CX16-21CX2C/H/Dが組み込まれています。LIMドメインは、PDZドメイン、bHLH転写因子、およびその他のLIMドメインに結合します。^[24]

• 不稔性アルファモチーフ（SAM）ドメイン

SAMドメインは5つのヘリックスから構成され、保存された疎水性コアを持つコンパクトなパッケージを形成しています。これらのドメインは、例えばEph受容体や間質相互作用分子（STIM ）に見られ、SAMドメインを含まないタンパク質に結合し、 RNAに結合する能力も持っているようです。^[24]

• PDZドメイン

PDZドメインは、PSD-95、DlgA、ZO-1の3つのグアニル酸キナーゼで最初に同定されました。これらのドメインは、カルボキシ末端トリペプチドモチーフ（S / TXV）、他のPDZドメイン、またはLIMドメインを認識し、 C末端疎水性残基を持つ短いペプチド配列を介して結合します。PDZドメインを持つことが同定されたタンパク質の中には、足場タンパク質であるか、イオン受容体の組み立てや受容体酵素複合体の形成に関与していると思われるものがあります。^[24]

• FERMドメイン

FERMドメインにはPtdIns(4,5)P2_に結合できる塩基性残基が含まれている。タリンと接着斑キナーゼ（FAK）はFERMドメインを持つタンパク質の2つである。^[24]

• カルポニン相同性（CH）ドメイン

CHドメインは主に細胞骨格タンパク質にパルビンとして存在する。^[24]

• プレクストリン相同ドメイン

プレクストリン相同ドメインは、シグナル伝達タンパク質のホスホイノシチドおよび酸性ドメインに結合します。

• WWドメイン

WW ドメインはプロリンが豊富な配列に結合します。

• WSxWSモチーフ

サイトカイン受容体に存在

分子構造の研究により、タンパク質間の相互作用を可能にする界面について詳細な情報を得ることができます。PPI界面を特徴付ける際には、複合体の種類を考慮することが重要です。^[9]

評価されるパラメータには、サイズ（絶対寸法Å2または溶媒アクセス可能表面積（SASA）で測定）、形状、表面間の相補性、^残基界面の傾向、疎水性、セグメンテーションおよび二次構造、および複合体形成時の構造変化が含まれる。^[9]

PPI界面の大部分は、疎水性残基、特に芳香族残基に富んでいることが多いにもかかわらず、タンパク質コアではなくタンパク質表面の組成を反映しています。^[25] PPI界面は動的で平面であることが多いですが、球状で突出している場合もあります。^[26] Cyrus ChothiaとJoel Janinは、インスリン二量体、トリプシン-膵臓トリプシンインヒビター複合体、およびオキシヘモグロビンの3つの構造に基づいて、1,130〜1,720 Å ²の表面積が水との接触から除去され、疎水性がPPIの安定化の主な要因であることを発見しました。^[27]その後の研究では、ほとんどの相互作用の埋もれた表面積が1,600±350 Å ²に精緻化されました。しかし、はるかに大きな相互作用界面も観察され、相互作用パートナーの1つの立体配座の大幅な変化に関連していました。^[18] PPI界面は形状と静電的補完性の両方を示す。^{[9] [11]}

• タンパク質濃度は、発現レベルと分解速度によって影響を受けます。
• タンパク質またはその他の結合リガンドに対するタンパク質親和性。
• リガンド濃度（基質、イオンなど）
• 他のタンパク質、核酸、イオンの存在。
• タンパク質の周囲の電場。
• 共有結合修飾の発生;

これらを検出する方法は多数あります。^{[1] [28]それぞれのアプローチには、特に方法の}感度と特異性に関して、独自の長所と短所があります。最も従来的で広く使用されているハイスループット法は、酵母ツーハイブリッドスクリーニングと質量分析と組み合わせたアフィニティー精製です。

このシステムは、1989年にFieldsとSongによって、生物学的モデルとしてSaccharomyces cerevisiaeを用いて初めて説明されました。 ^{[29] [30]酵母ツーハイブリッドは、}生体内でのペアワイズPPI（バイナリー法）の同定を可能にし、2つのタンパク質が生物物理学的に直接相互作用するかどうかをテストします。Y2Hは、酵母転写因子Gal4の機能的再構成と、それに続くHis3などの選択的レポーターの活性化に基づいています。2つのタンパク質の相互作用をテストするために、2つのタンパク質発現コンストラクトが作成されます。1つのタンパク質（X）はGal4 DNA結合ドメイン（DB）に融合され、2つ目のタンパク質（Y）はGal4活性化ドメイン（AD）に融合されます。アッセイでは、酵母細胞をこれらのコンストラクトで形質転換します。ベイト（DB-X）とプレイ（AD-Y）が相互作用して機能的なGal4転写因子を形成しない限り、レポーター遺伝子の転写は発生しません。このように、タンパク質間の相互作用は、レポーター遺伝子の発現の結果として生じる生成物の存在によって推測することができます。^{[13] [31]}レポーター遺伝子が酵母に必須アミノ酸またはヌクレオチドを合成することを可能にする酵素を発現する場合、選択培地条件下での酵母の増殖は、試験した2つのタンパク質が相互作用していることを示します。最近、タンパク質相互作用を検出して優先順位を付けるソフトウェアが公開されました。^{[32] [33]}

酵母ツーハイブリッドシステムはその有用性にもかかわらず、限界がある。酵母を主な宿主システムとして使用するため、哺乳類特有の翻訳後修飾を含むタンパク質を研究する際に問題となる可能性がある。同定されるPPIの数は、偽陰性率が高いため通常は少なく、^[34]膜タンパク質などは過小評価される。^{[35] [36]}

Y2Hを利用した初期の研究では、偽陽性（例えば、DB-XがAD-Yが存在しない状態でレポーター遺伝子を活性化する場合）に対する適切な制御が頻繁に行われなかったため、通常よりも高い偽陽性率につながりました。これらの偽陽性を制御するには、経験的なフレームワークを実装する必要があります。^[37]膜タンパク質のカバー率が低いという制限は、核内で起こる相互作用に限定されない膜酵母ツーハイブリッド（MYTH）^[36]やスプリットユビキチンシステム^[31]などの酵母ツーハイブリッドバリアントの出現によって克服されてきました。また、細菌で実行される細菌ツーハイブリッドシステム^{[38]もあります。}

質量分析と組み合わせたアフィニティー精製では、安定した相互作用が主に検出されるため、生体内で機能するPPIをより適切に示します。^{[39] [31]この方法は、通常、生体内}での濃度で細胞内で発現しているタグ付きタンパク質とその相互作用タンパク質の精製（アフィニティー精製）から始まります。汚染バックグラウンドが非常に低いタンパク質を精製するための最も有利で広く使用されている方法の1つは、 Bertrand SeraphinとMatthias Mannおよびそれぞれの同僚によって開発されたタンデムアフィニティー精製です。その後、PPIは、化学的取り込み、生物学的または代謝的取り込み（SILAC）、およびラベルフリー法など、さまざまな方法を使用して、質量分析によって定量的および定性的に分析できます。^[9]さらに、ネットワーク理論は、細胞内で特定されたタンパク質間相互作用の全体を研究するために使用されています。^[4]

このシステムは、2004年にLaBaerと同僚によってin vitro転写および翻訳システムを使用して初めて開発されました。彼らは、GSTタンパク質と融合した目的の遺伝子をコードするDNAテンプレートを使用し、それを固体表面に固定しました。抗GST抗体とビオチン化プラスミドDNAを、アミノプロピルトリエトキシシラン（APTES）でコーティングしたスライドに結合しました。BSAはDNAの結合効率を改善できます。ビオチン化プラスミドDNAはアビジンによって結合しました。新しいタンパク質は、ウサギ網状赤血球ライセート（RRL）などの無細胞発現システムを使用して合成され、次に、新しいタンパク質はスライドに結合した抗GST抗体によって捕捉されました。タンパク質間相互作用を試験するために、標的タンパク質cDNAとクエリータンパク質cDNAを同じコーティングされたスライドに固定しました。in vitro転写および翻訳システムを使用することで、標的タンパク質とクエリータンパク質は同じ抽出物によって合成されました。標的タンパク質は、スライドにコーティングされた抗体によってアレイに結合し、クエリータンパク質を使用してアレイをプローブしました。クエリタンパク質はヘマグルチニン（HA）エピトープでタグ付けされており、2つのタンパク質間の相互作用はHAに対する抗体で可視化されました。^{[40] [41]}

遺伝子によってコードされるポリペプチドの複数のコピーが複合体を形成する場合、このタンパク質構造はマルチマーと呼ばれます。特定の遺伝子の2つの異なる変異対立 遺伝子によって生成されたポリペプチドからマルチマーが形成される場合、混合されたマルチマーは、各変異体単独によって形成される非混合マルチマーよりも高い機能活性を示す可能性があります。このような場合、この現象は遺伝子内補完（または対立遺伝子間補完とも呼ばれる）と呼ばれます。遺伝子内補完は、真菌のNeurospora crassa、Saccharomyces cerevisiae、Schizosaccharomyces pombe、細菌のSalmonella typhimurium、ウイルスのバクテリオファージT4 ^[42]、RNAウイルス^[43]、およびヒトを含むさまざまな生物のさまざまな遺伝子で実証されています。^[44] このような研究では、同じ遺伝子に欠陥のある多数の突然変異がしばしば分離され、組み換え頻度に基づいて線形順にマッピングされ、遺伝子の遺伝子地図が作成された。これとは別に、変異体はペアワイズの組み合わせでテストされ、相補性が測定された。このような研究の結果を分析した結果、遺伝子内相補性は一般に、異なる欠陥のあるポリペプチドモノマーが相互作用して多量体を形成することから生じるという結論に至った。^[45] 多量体を形成するポリペプチドをコードする遺伝子は一般的であるように思われる。データの解釈の 1 つは、ポリペプチドモノマーが多量体内で整列することが多く、遺伝子地図の近くの部位に欠陥のある変異ポリペプチドは機能が不十分な混合多量体を形成する傾向があるのに対し、離れた部位に欠陥のある変異ポリペプチドはより効果的に機能する混合多量体を形成する傾向があるというものである。近くのリボソームから出現する 2 つの新生タンパク質の直接相互作用は、ホモオリゴマー (多量体) 形成の一般的なメカニズムであると思われる。^[46] このような相互作用によってヒト細胞内で組み立てられるタンパク質オリゴマーは数百種類特定されている。^[46] 最も一般的な相互作用は、相互作用するタンパク質のN末端領域間の相互作用である。二量体形成は、専用の組み立て機械とは独立して起こり得る。自己認識と多量体形成に関与すると思われる分子間力については、Jehleによって議論された。^[47]

技術の進歩に伴い、PPIを同定するための多様な技術が登場している。これらには、共免疫沈降法、タンパク質マイクロアレイ、分析用超遠心分離法、光散乱、蛍光分光法、発光ベースの哺乳類インタラクトームマッピング（LUMIER）、共鳴エネルギー移動システム、哺乳類タンパク質間相互作用トラップ、電気スイッチングバイオサーフェス、タンパク質フラグメント相補性アッセイ、および表面プラズモン共鳴によるリアルタイムラベルフリー測定、および熱量測定などがある。^{[35] [36]}

PPI の実験的検出と特性評価は、多大な労力と時間がかかります。しかし、多くの PPI は、通常は実験データを出発点として計算によって予測することもできます。ただし、これらの相互作用の事前証拠なしに、PPI を de novo で予測できる方法も開発されています。

ロゼッタストーン法またはドメイン融合法は、相互作用するタンパク質が別のゲノム内の単一のタンパク質に融合されることがあるという仮説に基づいています。 ^[48]したがって、2つのタンパク質がそれぞれ別のゲノム内の単一のタンパク質配列の領域と重複しない配列類似性を持っているかどうかを判断することで、2つのタンパク質が相互作用しているかどうかを予測できます。

保存近傍法は、2つのタンパク質をコードする遺伝子が多くのゲノムにおいて染色体上で隣接している場合、それらは機能的に関連している可能性が高い（そして物理的に相互作用している可能性もある）という仮説に基づいています。 ^[49]

系統プロファイル法は、2つ以上のタンパク質が複数のゲノムにわたって同時に存在したり存在しなかったりする場合、それらは機能的に関連している可能性が高いという仮説に基づいています。 ^[49]したがって、多くのゲノムにわたって遺伝子の有無を決定し、常に一緒に存在または存在しない遺伝子を選択することで、相互作用する可能性のあるタンパク質を特定できます。

生物医学文書から公開されている情報は、インターネットを通じて簡単にアクセスでき、既知のタンパク質間相互作用（PPI）の収集、PPI予測、タンパク質ドッキングのための強力なリソースになりつつあります。テキストマイニングは、他の高スループット技術と比較して、コストと時間がはるかにかかりません。現在、テキストマイニング法は一般に、ルール/パターンベースの情報抽出と機械学習アプローチを使用して、個々の文から相互作用するタンパク質間のバイナリ関係を検出します。 ^[50] PPI抽出および/または予測のためのさまざまなテキストマイニングアプリケーションが公開されているほか、手動で検証されたPPIや計算によって予測されたPPIを保存するリポジトリも利用できます。テキストマイニングは、相互作用するタンパク質のいずれかまたは両方の名前を含むテキストを取得する情報検索と、対象となる情報（相互作用するタンパク質、関与する残基、相互作用の種類など）を抽出する 情報抽出の2段階で実装できます。

系統プロファイリングを用いた研究もあり、その機能は、共通経路に関与するタンパク質が種を超えて相関的に共進化するという理論に基づいています。より複雑なテキストマイニング手法では、高度な自然言語処理（NLP）技術を使用して知識ネットワークを構築します（たとえば、遺伝子名をノード、動詞をエッジとして考えます）。その他の開発では、タンパク質の相互作用を予測するためのカーネル法が使用されています。^[51]

タンパク質間相互作用を予測するための計算手法は数多く提案され、検討されてきた。^{[52] [53] [54]}予測手法は、予測証拠に基づいて、タンパク質配列、比較ゲノミクス、タンパク質ドメイン、タンパク質三次構造、相互作用ネットワークトポロジーなどのカテゴリーに分類できる。^[52]計算予測モデルの開発には、正のセット（相互作用する既知のタンパク質ペア）と負のセット（相互作用しないタンパク質ペア）の構築が必要である。^[53]機械学習技術を使用した予測モデルは、期待される結果に応じて入力変数にラベルを付けることにより、教師ありと教師なしの2つの主要なグループに大まかに分類できる。^[54]

2005 年、サッカロミセス・セレビシエの膜タンパク質が交配に基づくユビキチンシステム (mbSUS) を使用して分析されました。このシステムは、膜タンパク質と細胞外シグナル伝達タンパク質との相互作用を検出します^[55] 705 個の膜タンパク質のうち、536 個のタンパク質が関与する 1,985 個の異なる相互作用が追跡されました。相互作用を分類および分類するために、サポートベクターマシンを使用して、高、中、低の信頼性の相互作用を定義しました。スプリットユビキチン膜酵母ツーハイブリッドシステムは、転写レポーターを使用して、相互作用するタンパク質のペアをコードする酵母形質転換体を識別します^[56] 2006 年には、教師あり手法の例であるランダムフォレストが、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方法であることがわかりました^[57]このような方法は、ヒトのインタラクトーム、具体的には膜タンパク質のインタラクトーム^[58]および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^[59]

2020年現在、3DIDとNegatomeデータベースから構築された残基クラスタークラス（RCC）を使用したモデルでは、タンパク質間相互作用の96～99％のインスタンスが正しく分類されました。^[60] RCCは、タンパク質フォールド空間を模倣した計算ベクトル空間であり、同時に接触するすべての残基セットが含まれており、タンパク質の構造と機能の関係と進化を分析するために使用できます。^[61]

PPIの大規模な同定により数十万の相互作用が生成され、それらは完全な相互作用体を提供するために継続的に更新される専門的な生物学的データベースに集められました。これらのデータベースの最初のものは相互作用タンパク質データベース（DIP）でした。^[62]

プライマリ データベースは、小規模または大規模な実験方法によって存在が証明された公開済みの PPI に関する情報を収集します。例: DIP、Biomolecular Interaction Network Database (BIND)、Biological General Repository for Interaction Datasets ( BioGRID )、Human Protein Reference Database (HPRD)、IntAct Molecular Interaction Database、Molecular Interactions Database (MINT)、MIPS Protein Interaction Resource on Yeast (MIPS-MPact)、および MIPS Mammalian Protein–Protein Interaction Database (MIPS-MPPI)。<

メタデータベースは通常、プライマリデータベース情報の統合から生成されますが、元のデータも収集できます。

予測データベースには、いくつかの技術を使用して予測された多くのPPIが含まれています（メイン記事）。例：ヒトタンパク質間相互作用予測データベース（PIPs）、^[63]インターロガス相互作用データベース（I2D）、既知および予測タンパク質間相互作用（STRING-db）、およびUnified Human Interactive（UniHI）。

前述の計算方法はすべて、新しいタンパク質間相互作用を予測するためにデータを外挿できるソースデータベースに依存しています。データベース間でカバレッジは大きく異なります。一般的に、プライマリデータベースは複数の他のデータベースからのデータを統合しないため、記録されたタンパク質相互作用の総数が最も少ないのに対し、予測データベースは実験に加えて他の形式の証拠を含むため、最も多く記録されています。たとえば、プライマリデータベースIntActには572,063の相互作用があり、^[64]メタデータベースAPIDには678,000の相互作用があり、^[65]予測データベースSTRINGには25,914,693の相互作用があります。^[66]ただし、STRINGデータベースの一部の相互作用は、Genomic Contextなどの計算方法によってのみ予測され、実験的に検証されていないことに注意することが重要です。

PPIデータベースで見つかった情報は相互作用ネットワークの構築をサポートします。特定のクエリタンパク質のPPIネットワークは教科書で表現できますが、細胞全体のPPIの図は正直複雑で作成が困難です。^[67]

手動で作成された分子相互作用マップの一例としては、1999年にクルト・コーンが作成した細胞周期制御マップがある。^[68]コーンのマップを参考に、シュヴィコウスキーらは2000年に酵母のPPIに関する論文を発表し、ツーハイブリッドスクリーニングで特定された1,548個の相互作用タンパク質をリンクした。彼らは階層化グラフ描画法を使用してノードの初期配置を見つけ、その後力ベースのアルゴリズムを使用してレイアウトを改善した。^[69]

分子相互作用ネットワークを視覚化するという困難な作業を簡素化し、他の種類のデータで補完するために、バイオインフォマティクスツールが開発されてきた。例えば、Cytoscapeは広く使用されているオープンソースソフトウェアであり、現在多くのプラグインが利用可能である。^[70] Pajekソフトウェアは、非常に大規模なネットワークの視覚化と分析に有利である。^[49]

PPIネットワークにおける機能モジュールの識別は、バイオインフォマティクスにおける重要な課題です。機能モジュールとは、PPIネットワーク内で互いに高度に接続されたタンパク質のセットを意味します。これは、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ検出とほぼ同じ問題です。Jactive ^[71]モジュールやMoBaS ^[72]などの方法があります。JactiveモジュールはPPIネットワークと遺伝子発現データを統合し、MoBaSはPPIネットワークとゲノムワイド関連研究を統合します。

タンパク質間の関係は、多くの場合、複数の種類の相互作用の結果であるか、共局在、直接相互作用、抑制的遺伝的相互作用、加法的遺伝的相互作用、物理的関連、およびその他の関連を含むさまざまなアプローチから推測されます。^[73]

タンパク質間相互作用は、相互作用するタンパク質の 1 つが「活性化」または「抑制」される結果となることがよくあります。このような効果は、PPI ネットワークで「サイン」（「活性化」または「抑制」など）によって示されます。このような属性は長い間ネットワークに追加されてきましたが、^[75] Vinayagam ら (2014) は、これらをSigned networkという用語で表現しました。Signed network は、相互作用を正または負のいずれかとしてラベル付けすることで表現されることがよくあります。正の相互作用とは、相互作用によってタンパク質の 1 つが活性化されるものです。逆に、負の相互作用は、タンパク質の 1 つが不活性化されることを示します。^[76]

タンパク質間相互作用ネットワークは、酵母ツーハイブリッドスクリーンやアフィニティー精製とそれに続く質量分析技術などの実験室実験の結果として構築されることが多い。^[77]しかし、これらの方法では、ネットワーク図に兆候を帰属させるために、どのような種類の相互作用が存在するかを判断するために必要な情報層が提供されない。

RNA 干渉(RNAi) スクリーン (転写と翻訳の間の個々のタンパク質の抑制) は、タンパク質間相互作用の兆候を示すプロセスで利用できる 1 つの方法です。個々のタンパク質が抑制され、その結果生じる表現型が分析されます。相関する表現型関係 (つまり、2 つのタンパク質のいずれかを阻害すると、同じ表現型になる) は、正または活性化関係を示します。相関しない表現型 (つまり、2 つのタンパク質のいずれかを阻害すると、2 つの異なる表現型になる) は、負または不活性化関係を示します。タンパク質 A が活性化にタンパク質 B に依存している場合、タンパク質 A または B のいずれかが阻害されると、細胞はタンパク質 A によって提供される機能を失い、表現型は A または B のどちらが阻害されても同じになります。ただし、タンパク質 A がタンパク質 B によって不活性化されると、どのタンパク質が阻害されるかによって表現型が異なります (タンパク質 B を阻害すると、タンパク質 A を不活性化できなくなり、A は活性化したままになりますが、A は不活性化され、A が不活性であるため B が活性化するものがなくなり、表現型が変わります)。特定のタンパク質間相互作用の兆候を確実に特定するには、複数のRNAiスクリーンを実行する必要があります。この手法を考案した Vinayagam らは、少なくとも 9 回のRNAiスクリーンが必要であり、より多くのスクリーンを実行するほど信頼性が高まると述べています。^[76]

PPIの調節は困難であり、科学界からますます注目を集めています。^[78]アロステリック部位やホットスポットなどのPPIのいくつかの特性は、医薬品設計戦略に組み込まれています。^{[79] [80]それにもかかわらず、} FDA承認の低分子PPI阻害剤によって直接標的とされるPPIは非常に少なく、医薬品発見の大きな未開拓の機会を強調しています。

2014年、アミット・ジェイスワルらは、タンパク質間相互作用の研究を利用して、テロメアへのテロメラーゼのリクルートを阻害する30種のペプチドを開発することに成功した。^{[81] [82]} アーキンらは、特定のタンパク質間相互作用を制御する抗体フラグメントベースの阻害剤を開発することに成功した。^[83]

PPIの「調節」には阻害だけでなく、四次タンパク質複合体の安定化も含まれるため、この作用メカニズムを持つ分子（いわゆる分子接着剤）も集中的に研究されています。^[84]

• チロビファンは、糖タンパク質 IIb/IIIa の阻害剤で、心血管薬として使用されます^{[引用が必要]}
• マラビロクはCCR5-gp120相互作用の阻害剤で、抗HIV薬として使用される。^[85]
• AMG-176、AZD5991、S64315、骨髄細胞白血病1（Mcl-1）タンパク質およびその相互作用の阻害剤^[86]

• タンパク質間相互作用データベース
• タンパク質間相互作用調節因子ライブラリ (PPI)