Un atlas informado por la estructura de las interacciones entre humanos y virus

Área de la Ciencia:

• Virología
• Biología estructural
• La bioinformática

Sus antecedentes:

• La comprensión de las interacciones virus-huésped-proteína (IPP) es crucial para la virología y la investigación de enfermedades.
• Los métodos de alto rendimiento para identificar IPP son limitados en escalabilidad para muchos virus.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar e implementar un marco computacional, P-HIPSTer, para predecir las IPP humanas panvirales utilizando información estructural.
• Identificar nuevas interacciones entre virus y humanos y comprender los mecanismos compartidos y únicos entre los virus que infectan a los humanos.

Principales métodos:

• Implementó un marco computacional in silico, P-HIPSTer (previsión del interactoma del huésped patógeno utilizando similitud de estructura).
• Utilizó información estructural para predecir las IPP virales en humanos.
• Validación experimental de un subconjunto de las interacciones previstas.

Principales resultados:

• Predijo aproximadamente 282,000 IPP panvirales en humanos con una tasa de validación experimental de ~76%.
• Descubrió una maquinaria molecular compartida y única en los virus que infectan a los humanos.
• Se han identificado IPP específicos relacionados con la replicación viral (ZIKV-ESR1), el potencial oncogénico (VPH) y la presión evolutiva sobre el proteoma humano.

Conclusiones:

• P-HIPSTer predice eficazmente los IPP virales humanos, superando las limitaciones de escalabilidad de los métodos experimentales.
• El marco proporciona información sobre las interacciones entre virus y huésped, los circuitos celulares y la dinámica evolutiva.
• P-HIPSTer ayuda en el estudio de virus experimentalmente intratables y la identificación de nuevos mecanismos biológicos.