Extracto
Recientemente se ha demostrado que las mutaciones del cáncer dirigen selectivamente las interacciones proteína-proteína. La hipótesis de que las mutaciones que afectan las interacciones de proteínas distintas que implican los genes del cáncer establecidos podrían contribuir a la heterogeneidad del tumor, y que los nuevos conocimientos mecánicos podrían obtenerse en la tumorigénesis mediante la investigación de las interacciones proteína bajo la selección positiva en el cáncer. Para identificar las interacciones proteína bajo la selección positiva en el cáncer, estudiamos más de 1,2 millones de mutaciones somáticas no sinónimas cáncer Onto 4.896 estructuras de proteínas determinadas experimentalmente y analizamos su distribución espacial. En total, se observó un 20% de las mutaciones en la superficie de los genes conocidos de cáncer perturbado interacciones proteína-proteína (PPI), y este enriquecimiento para las interfaces de PPI para ambos supresores tumorales (odds ratio 1,28, P-value & lt; 10
- 4) y oncogenes (odds ratio 1,17, P-value & lt; 10
-3). Para estudiar más a fondo, hemos construido una red bipartita que representa IBP estructuralmente resueltos de todos los complejos humanos disponibles en el Protein Data Bank (2.864 proteínas, 3.072 IBP). El análisis de los genes del cáncer mutados con frecuencia dentro de esta red reveló que los supresores de tumores, pero no oncogenes, se enriquecen significativamente con mutaciones funcionales en regiones homo-oligomerización (odds ratio 3,68, P-Value & lt; 10
-8). Se presentan dos ejemplos importantes, TP53 y beta-2-microglobulina, para lo cual los patrones de mutaciones somáticas en las interfaces proporciona una visión de circuitos biológicos perturbados específicamente. En los pacientes con mutaciones de TP53, la supervivencia del paciente se correlacionó con las interacciones específicas que fueron perturbado. Por otra parte, se investigó mutaciones en la interfase de las interacciones proteína-nucleótidos y observamos un número inesperado de mutaciones de sentido erróneo, pero no mutaciones silenciosas que ocurren dentro de DNA y los sitios de unión de ARN. Por último, proporcionamos un recurso de 3.072 interfaces de PPI clasificados de acuerdo a sus tasas de mutación. El análisis de esta lista destaca 282 nuevos genes de cáncer candidato que codifican proteínas que participan en las interacciones que son perturbados de forma recurrente en todos los tumores. En resumen, la mutación de las interacciones de proteínas específicas es un importante contribuyente a la heterogeneidad del tumor y puede tener implicaciones importantes para los resultados clínicos
Visto:. Engin HB, Kreisberg JF, Carter H (2016) Estructura basada en análisis revela cáncer de sentido erróneo Las mutaciones objetivo proteína interfaces de interacción. PLoS ONE 11 (4): e0152929. doi: 10.1371 /journal.pone.0152929
Editor: Narayanaswamy Srinivasan, Instituto Indio de Ciencia, INDIA
Recibido: 9 Enero de 2016; Aceptado: 20 Marzo de 2016; Publicado: 4 Abril 2016
Derechos de Autor © 2016 Engin et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos:. Todo relevante los datos están dentro del papel y su apoyo a los archivos de información
financiación:.. Este trabajo fue apoyado por los Institutos nacionales de Salud DP5 OD017937-01 a GM085764 HC y P50 a JFK
Conflicto de intereses: el autores han declarado que no existen intereses en competencia.
Introducción
secuenciación del genoma del tumor cada vez se utiliza para informar a las decisiones clínicas para pacientes con cáncer. Esto está motivado en gran medida por la disponibilidad de terapias dirigidas que matan selectivamente células que albergan mutaciones específicas codificantes de proteínas. Sin embargo, cada tumor se caracteriza por un perfil único de genes mutados con poco solapamiento entre los pacientes. Pocos de estos genes puede ser objetivo con eficacia y casi una cuarta parte de los pacientes no albergan mutaciones clínicamente viables [1]. El reciente descubrimiento de que las interfaces de proteína-proteína están enriquecidos con mutaciones de cáncer sugiere que las perturbaciones de interacción específica pueden jugar un papel crítico en la tumorigénesis [2]. Por lo tanto la investigación de los patrones de mutación en las interfaces de interacción de proteínas en tumores puede proporcionar nuevos conocimientos sobre el mecanismo de la tumorigénesis y los factores que influyen en la evolución y respuesta al tratamiento del paciente.
La mayoría de los análisis del genoma del tumor hasta la fecha asignar un estado funcional binario a un gen o vía si alberga una mutación predicha para alterar la actividad de la proteína; Sin embargo, esta clasificación simple puede ser insuficiente. Estudios recientes de enfermedades mendelianas, una clase de trastornos genéticos que incluyen el cáncer de predisposición síndromes, han encontrado que las mutaciones distintas en el mismo gen pueden causar diferentes fenotipos. En 2009, Zhong
et al
. [3] sugiere que las mutaciones que alteran por completo la actividad de una proteína tienen diferentes consecuencias funcionales que las mutaciones que afectan a un subconjunto de interacción proteína-proteína (PPI). Esta idea de "perturbaciones" en edgetic enfermedades motivado varios grupos de integrar la bioinformática estructural con las redes biológicas para construir redes PPI estructuralmente resueltos [4, 5]. El uso de estas redes, tres grupos independientes observaron que muchas mutaciones de la enfermedad mendeliana se encuentran en las interfaces de interacción [5-7]. En particular, las mutaciones que afectan a diferentes interfaces en la misma proteína se asocian a veces con distintos fenotipos de la enfermedad, mientras que las mutaciones en los socios que interactúan más frecuentemente causado el mismo fenotipo [5, 8]. Más recientemente Sahni
et al
. [9] confirmó experimentalmente que las mutaciones que afectan a distintos proteína-proteína y proteína-ADN interacciones causar diferentes fenotipos moleculares.
Las mutaciones somáticas procedentes de tumores tienen características similares a mendeliana mutaciones de la enfermedad [10], y por lo tanto también pueden causar fenotipos moleculares específicos de la interfaz. Durante la tumorigénesis, cáncer de genes-oncogenes y supresores tumorales-frecuencia son inapropiadamente activado o inactivado por mutaciones, respectivamente. cambios en la secuencia de proteína son más propensos a inactivar una proteína que para activarlo [11]. De hecho, los oncogenes se caracterizan por puntos de acceso frecuentemente mutado (
e
.
g
., Residuos de PIK3CA E542, e545 y H1047 o KRAS residuos G12, G13 y P61), mientras que los supresores de tumores tienden a mostrar una distribución aleatoria de mutaciones de proteínas alterar [12]. Sin embargo, los supresores de tumores también se han demostrado que el puerto patrones no aleatoria de mutación somática a nivel de dominios de la proteína [13, 14]. Miller
et al
. mutaciones recientemente agrupados de un Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) por las familias de genes con dominios homólogos compartidos para identificar mutaciones funcionales raras perturban de manera similar un dominio [15]. En términos más generales, los genes de cáncer tienen diferentes tasas de mutación somática en regiones funcionalmente importantes [16], puerto un exceso de mutaciones en las interfaces de interacción de proteínas [2], y la localización espacial de una mutación se correlaciona con la oncogenicidad [17].
Para ayudar a los investigadores en la investigación de la distribución mutación en su proteína de interés, Vázquez
et al
. [18] recientemente asignada más de 170.000 variantes de cáncer específicos de nucleótido único (SNVS) sobre Interactome3D. Varios estudios previos demostraron la utilidad de este enfoque para el análisis de mutaciones del cáncer; ambos análisis utilizando la estructura de proteínas en 3D
4 y los primeros esfuerzos por medio de IPP estructuralmente resueltos [19, 20] proporcionaron pruebas claras de que mutaciones que alteran los IBP son importantes para los resultados fenotípicos. Recientemente hemos informado de una estrategia para extraer cáncer de las vías más específicos de una red PPI mediante el uso de punta específica mutaciones del cáncer perfiles [21]. Se encontraron Cuarenta y tres genes de cáncer para albergar mutaciones en los residuos de núcleo y /o en interfaces de proteínas distintas, y por lo tanto potencialmente podría contribuir a múltiples fenotipos moleculares. Sin embargo, el grado en que las mutaciones cancerosas perturban las redes de interacción de proteínas y cómo estas perturbaciones contribuyen a la diversidad fenotípica sigue siendo en gran parte inexplorado.
Para investigar los mecanismos por los que las mutaciones peturb interacciones proteína-proteína, se analizó la distribución de 1.297.414 cáncer mutaciones sin sentido somáticas utilizando estructuras 3D de proteínas. Nos centramos primero en un conjunto de 103 genes que están mutados frecuentemente en el cáncer debido a la fuerte selección positiva en los tumores. Estos genes son propensos a ser enriquecido para las mutaciones causales. A continuación, amplió el análisis a los compañeros de interacción y, finalmente, a todos los genes para los que se disponía de estructuras de proteínas. Para explorar si las mutaciones somáticas contribuyeron a la tumorigénesis perturbando las interacciones de proteínas, hemos construido una red PPI incorporación de detalles a nivel atómico de las interfaces, que también incluyeron la proteína-ADN y las interacciones proteína-ARN (Figura 1a). Hemos encontrado que las interacciones moleculares específicos están dirigidos durante la tumorigénesis para muchos genes del cáncer conocidos y que las mutaciones que afectan a diferentes interfaces sobre la misma proteína puede estar asociada con resultados distintos pacientes. Estos resultados son consistentes con los de Porta-Pardo
et al
. [2], que recientemente catalogado interacciones conductor cáncer basadas en mutaciones de una cohorte cáncer más pequeño utilizando un conjunto de datos proteómica estructural híbrida que consiste en complejos de proteínas experimentales y modelados.
a) Un flujo de trabajo que describe los pasos de procesamiento de datos de estructuras de proteínas en el AP y el cáncer relacionado con mutaciones somáticas en ICGC cósmico y al residuo a nivel de las redes de interacción de proteínas bipartitas. b) el porcentaje de residuos dentro de las regiones de la superficie, intermedios y centrales que albergan mutaciones de oncogenes (n = 56) y supresores de tumor (n = 47) con las estructuras 3D. c) Centrarse sólo en residuos en la superficie, el porcentaje de residuos dentro de las regiones de interfaz y no la interfaz, que contienen mutaciones en oncogenes y supresores de tumor con estructuras 3D.
Resultados
gran escala análisis de sentido erróneo mutaciones que afectan a genes cancerígenos
Se realizó un análisis en profundidad de la localización de las mutaciones de sentido erróneo de cáncer asociados a la estructura tridimensional de las proteínas, considerando sólo las mutaciones somáticas que están presentes en el exoma del tumor pero no en los pacientes tejido normal -matched. Un total de 1,297,414 mutaciones somáticas observado en 17.028 exomas tumorales del Genoma Consorcio combinado Internacional del Cáncer (ICGC) [22] y el Catálogo de mutaciones somáticas en el Cáncer (cósmica) [23] bases de datos fueron asignadas en las estructuras de proteínas humanas desde el banco de datos de proteínas (PDB ) [24] (figura 1a) cuando estén disponibles. Cada posición de aminoácido en cada estructura de la proteína fue etiquetado como base, intermedia o superficial a base de disolvente accesibilidad. El uso de estructuras co-cristalinas de las interacciones proteína, se determinó además la interfaz de residuos en cada proteína responsable de mediar la interacción física entre parejas de unión. Observamos una proporción similar de mutaciones (16%) de mapeo para los residuos en la superficie de oncogenes y supresores de tumor, mientras que oncogenes tienden a tener menos mutaciones en los residuos intermedios (13% vs 19%) y el núcleo (12% vs 18%) ( Fig 1b). Curiosamente, los supresores de tumores albergan un poco más (17% vs 19%) mutaciones en los sitios de interfaz que oncogenes (figura 1c).
Missense Las mutaciones en los genes del cáncer son más frecuentes en el núcleo y la interfaz de Residuos
nuestro estudio se centró inicialmente en 138 genes conocidos por jugar un papel causal en el cáncer [12] (S1a-S1c figura). De los genes del cáncer 138, 103 (56 supresores de tumores, 47 oncogenes) tenía información estructural monomérica, y 89 tenían una o más estructuras co-cristalinas en el complejo con una pareja de unión. Se compararon los resultados de los genes del cáncer a otras proteínas humanas 4600 para los que teníamos información estructural. Dado que estos genes son más propensos predominantemente no relacionada con el cáncer, esperamos que sean representativas de una población no sometidos a una fuerte selección de mutaciones causales de cáncer.
Se utilizaron pruebas exactas a dos caras de Fisher para probar si la incidencia de mutado los residuos en un nicho estructural particular (central, intermedio, la superficie o interfaz) se desviaron de expectativa de azar para las proteínas que codifican los oncogenes, supresores de tumores u otros genes. Hemos observado que los residuos mutados tendieron a ocurrir en el núcleo de supresores tumorales (valor de p & lt; 3,6 x 10
-2, Odds Ratio 1,19) pero en la superficie de los oncogenes (valor de P & lt; 1.3x10
-6, Odds Ratio 1,30) y otros genes (P-value & lt; 2,2 x 10
-16, Odds Ratio 1,18) (figura 2a y el cuadro S1). Como mutaciones de núcleo están a menudo desestabilizando a la estructura 3D de una proteína [25], este hallazgo es consistente con los genes supresores de tumores que albergan frecuente de pérdida de mutaciones de función. El análisis de la frecuencia de mutaciones específicas en los tumores, se observó que las mutaciones más recurrentes en los supresores de tumores se produjeron principalmente en los residuos básicos (S1d FIG), mientras que las mutaciones en oncogenes recurrentes ocurrieron principalmente en los residuos de interfaz (S1e FIG).
prueba exacta de Fisher se realizaron por separado para cada conjunto de genes. Se muestran los odds ratios y los intervalos de confianza del 95% dentro de cada conjunto de genes al hacer la comparación del número de mutaciones localizadas en a) la superficie en comparación con residuos del núcleo, b) de la interfaz de superficie en comparación con los residuos no la interfaz de superficie.
a continuación centramos en los residuos superficiales, dividiéndolos en los residuos en las interfaces de interacción de proteínas en comparación con otros residuos en la superficie. En total el 20% (783) de las variantes genéticas 3837 mapeadas a la superficie los residuos en productos de los genes de cáncer producido en las interfases de PPI. El análisis de cada grupo de genes por separado, se observó un exceso de mutaciones sin sentido en la interfaz de residuos relativos a la superficie de interfaz de residuos no en ambos supresores tumorales (valor de P & lt; 1.4x10
-4, Odds Ratio 1,28) y oncogenes (P -valor & lt; 7.92x10
-3, Odds Ratio 1,17) (figura 2b y Tabla S1), pero no otros genes. Desde diferentes interfaces de mediar en las actividades de proteínas distintas, este hallazgo sugiere que las actividades específicas de ambos supresores de tumores y oncogenes están dirigidos en el cáncer, y la pérdida completa de la función puede no ser necesario para algunos genes supresores de tumores para promover la tumorigénesis.
Silencio mutaciones a menudo se utilizan para representar la tasa de mutación de fondo en la tumorigénesis [26-28], ya que es poco probable que altere la actividad de proteína mayoría de las mutaciones silenciosas y por lo tanto probablemente no son sometidos a selección positiva. Repetimos nuestras pruebas usando mutaciones silenciosas para determinar si las mutaciones al azar mostraron preferencia similar para los residuos del núcleo, de superficie y de interfaz. Como no se observan las mismas tendencias (S2 FIG), esto sugiere que la selección positiva está actuando para dirigirse específicamente a alteraciones de la secuencia de proteínas funcionalmente a los sitios importantes de proteínas en el cáncer.
Core e interfaz regiones son más susceptibles de albergar las mutaciones funcionales
Hemos anotado todas las mutaciones sin sentido somáticas con puntuaciones funcionales generados por CHALECO [29]. Aunque no es específica para el cáncer, las puntuaciones CHALECO todavía pueden ser útiles para determinar si las mutaciones observadas son propensos a perturbar la actividad de la proteína (Métodos). Hemos observado que las mutaciones en el núcleo de las proteínas y los interfaz de residuos que afectan eran más propensos a recibir las puntuaciones CHALECO funcionales, mientras que las mutaciones en los residuos no-interfaz de superficie, tuvieron una distribución bimodal, lo que sugiere que estas mutaciones pueden estar afectando los sitios de unión aún no descubiertos u otro funcionalmente importantes clases de residuos en la superficie (Fig S1f). En general, las mutaciones funcionales fueron enriquecidos en la interfaz de residuos en comparación con los residuos no la interfaz de superficie (valor de P & lt; 2,6 x 10
-2, Odds Ratio 1,06) (S2 tabla), lo que podría indicar que las sustituciones de aminoácidos en una interface son más propensos a tener consecuencias funcionales en general, o que las mutaciones funcionales en las interfaces están bajo selección positiva en el cáncer, incluso entre los genes que no están mutados con frecuencia.
Las mutaciones funcionales en las interfaces de interacción de proteínas podrían afectar a las afinidades de unión a proteínas . Nishi
et al
. [20] encontró que 97 mutaciones de sentido erróneo de 68 genes en general tuvieron un efecto desestabilizador sobre las afinidades de las interacciones proteína-proteína de unión. Para investigar esto a una escala mayor, se calculó el cambio en la energía libre vinculante entre el tipo salvaje y las secuencias de proteínas mutantes para el cáncer 5857 sustituciones de aminoácidos interfaz reportados en ICGC y cósmico (para este análisis se utilizó en todas las mutaciones cósmica). De estos, 1,225 alterado afinidad de unión (S1 File): 903 se predijo para desestabilizar las interacciones, mientras que el otro 322 se predijo para estabilizar las interacciones. Para determinar si el efecto sobre la afinidad de unión era coherente con la función de las interacciones que ellos anotados como activar o inhibidor usando la base de datos Reactome Pathway [30]. Ciento cincuenta y dos interacciones podrían anotarse como activar y 15 como inhibidor. Hemos observado que las interfaces de activación de los genes supresores de tumores fueron altamente enriquecido para desestabilizar mutaciones en comparación con la activación de las interfaces de oncogenes (prueba exacta de valor P de Fisher & lt; 8,36 × 10
-4, Odds Ratio 3,65) (S3 y S4 Tablas) .
un bipartito de proteínas en residuos de interacción Patrones red Destacados mutación en genes cancerígenos
para investigar el grado en que las mutaciones en el cáncer de interfaz de residuos se dirigen a interfaces específicas de interacción de proteínas, hemos construido una red bipartito de proteína-interacciones. Esta red representa explícitamente los residuos que median los IBP sobre cada marca, por lo tanto la red incluye dos clases distintas de nodos: círculos representan las proteínas y los triángulos representan los residuos de aminoácidos (Fig 3a). Primero, nos centramos en la subred de los genes del cáncer con frecuencia alterados y sus compañeros de interacción (Figura 3), esta subred constaba de 185 nodos de proteínas, 65 de los genes del cáncer y 120 parejas de interacción. Los residuos que median homo-dimerización no se incluyeron en esta figura, pero están presentes en la red completa. En la figura 3b, se muestran todos los residuos que participan en las interfaces, mientras que la figura 3c muestra sólo la interfaz de residuos que están mutados en el cáncer.
Bordes involucrados en la auto-interacción no se muestran. a) Un ejemplo de una red que describe cómo las proteínas, residuos de interfaz y las mutaciones están representadas en el modelo de red bipartita. En una red de interacción proteína-proteína, los nodos que representan las proteínas A-D están conectados directamente entre sí. En nuestra red de interacción proteína de residuos bipartito, interfaz de residuos se muestran entre las proteínas. Por ejemplo, residuo 1 en la proteína A (A_1) participa en la interfaz de proteína-proteína entre A y B junto con A y C. Los residuos mutados en el cáncer se muestran en la red de interacción residuo de proteína bipartito mutado. Por ejemplo, A_1 está mutado en al menos un cáncer en un paciente mientras residuo B_1 -presente anteriormente pero ausente no aquí está. b) Una red bipartita que muestra los genes del cáncer y sus interactores inmediatos. c) Una red bipartito se presentan únicamente los residuos que fueron mutados en uno o más tumores. La interfaz de residuos dentro de círculos interactúan con múltiples proteínas.
Se encontró que, en promedio, 2.2 sitios de unión por genes albergado mutaciones del cáncer, con algunos supresores tumorales (FUBP1, KMT2D, NOTCH2 y MLH1) y oncogenes (CCND1 y SKP2) que no tengan mutaciones de interfaz y algunos genes de cáncer que tienen mutaciones en múltiples interfaces distintas (incluyendo TP53 con mutaciones en 8 interfaces de diferentes, CTNNB1 con mutaciones en 7 interafaces diferentes, APC con mutaciones en 6 diferentes interfaces y EGFR con mutaciones en 4 interfaces diferentes ). Esta observación sugiere que Pleiotropia fenotípica que surgen de distintas alteración de perfiles de interacción de los genes del cáncer podría ser contribuir a la heterogeneidad del tumor
.
Dos regiones particularmente interesantes del centro de la red bipartito en los genes supresores de tumores B2M y TP53. Estos módulos de red muestran distintos patrones de localización mutación en las interfaces que son indicativos de diferentes presiones selectivas que actúan para orientar las mutaciones en cada caso. Describimos estos dos módulos en más detalle en las siguientes secciones.
módulo de red de B2M
A diferencia de la mayoría de los genes del cáncer de nuestra red, las mutaciones que afectan a la interfaz supresor tumoral beta-2 microglobulina (B2M) eran localizan predominantemente en los genes asociados. La mayor parte de los socios compiten entre sí para unirse al mismo sitio en B2M (figura 4a). Las mutaciones observadas con mayor frecuencia entre los socios B2M eran residuos 121 y 33 en HLA-A y los residuos 140 y 118 en HLA-B.
a) un sistema bipartito de la B2M supresor de tumores, sus socios y la interfaz de residuos por el cual interactúan. b) Una red bipartita que muestra sólo el subconjunto de los residuos que se observaron para albergar mutaciones sin sentido en pacientes con cáncer. El tamaño aquí de los nodos de residuos representan el número de tumores en los que se mutó el residuo.
Además de LILRB1 y LILRB2, los otros 10 socios de la interacción de B2M (figura 4b) están todos involucrados con el antígeno presentación. Estos incluyen MHC de clase 1 proteínas (HLA-A, HLA-B, HLA-G, HLA-E) y los miembros de una clase de proteínas estrechamente relacionadas involucradas en la presentación de antígenos no peptídicos (CD1A, CD1b, CD1D, HFE, MR1 y FCGRT). La expresión en superficie y la presentación de antígenos de MHC de clase I requiere la unión a B2M [31]. MHC de clase 1 genes son altamente polimórficos, lo que les permite presentar una variedad de diferentes péptidos endógenos [31]. Las mutaciones que afectan a la unión con los socios en la ruta de presentación de antígenos podría disminuir la eficacia de la presentación autoantígeno y por lo tanto B2M facilitan la evasión de la respuesta inmune de las células tumorales. El enriquecimiento de las mutaciones en las interfaces asociadas puede reflejar que la selección en los tumores está actuando para interferir específicamente con la presentación de antígenos propios, de tal manera que los tumores con diferentes perfiles de mutación deben interferir con diferentes aspectos de la ruta de presentación de antígeno.
TP53 módulo de red
TP53 es el gen más comúnmente mutado en los cánceres humanos con mutaciones distribuidas en todo el marco de lectura abierto
3. Las mutaciones en este gen se han notificado a tener diferentes consecuencias para la actividad TP53 [32]; algunas de las mutaciones causan ganancia de función, mientras que otros suprimir TP53. Incluso las sustituciones de aminoácidos distintos en el mismo residuo pueden dar lugar a diferentes fenotipos [32]. Aquí hemos utilizado la red de interacción proteína-bipartita residuo de TP53 para examinar los posibles efectos biológicos de las mutaciones distintas.
Varios de la interfaz de residuos mutados en el módulo de red TP53 median múltiples interacciones proteína. Mutado TP53 los residuos 18 y 27 interactúan tanto con MDM2 y EP300 (Fig 5a y 5b). residuos compartidos son particularmente interesantes porque las mutaciones en estos sitios podrían interferir simultáneamente con múltiples señales intracelulares, o podrían desplazar el equilibrio de la unión entre compañeros de interacción. Según el modelo de 2 estados de Kohn [33] EP300 tiene dos funciones en la red de TP53. Cuando en el estado inactivo (en ausencia de estrés celular), TP53 puede ser inactivado mediante la ubiquitinación por cualquiera de MDM2 o EP300. En este escenario, EP300 coopera con MDM2. Sin embargo en el estado activo (provocada por daño en el ADN) fosforilación de TP53 (residuos 18 ó 20) inhibe la unión de MDM2, mientras que promueve la unión EP300. MDM2 es un regulador negativo de TP53 mientras EP300 estimula la actividad transcripcional de TP53. Por lo tanto EP300 tiene un papel opuesto a MDM2 en el estado activo TP53. Al desestabilizar la interacción TP53-EP300, que es desfavorable para la progresión del tumor, las mutaciones en estos residuos podrían inhibir específicamente la unión EP300, liberando de este modo el sitio de unión para interactuar con MDM2
.
a) Una red bipartita del supresor de tumor TP53, sus socios y la interfaz de residuos mediante el cual interactúan. b) Una red bipartita que muestra sólo el subconjunto de los residuos observados para albergar mutaciones de sentido erróneo en pacientes con cáncer. El tamaño aquí de los nodos de residuos representan el número de tumores en los que se mutó el residuo. c) Un diagrama de supervivencia de Kaplan Meier de los pacientes de TCGA que alberga mutaciones en TP53 en los residuos 175, 248 o 273. d) El TP53 mutaciones R175, R273 y R248 muestra en la estructura cristalina de TP53 como un homotetrámero.
TP53 residuos 181, 247 y 249 interactúan con TP53BP1 y TP53BP2 (figura 5a y 5b). TP53BP1 contribuye a la reparación del ADN y el control del ciclo celular, así como la mejora de la actividad transcripcional mediada por TP53 [34], y TP53BP2 mejora el daño inducido por la apoptosis [35]. En contraste con el ejemplo MDM2-EP300, el resultado más ventajoso para el tumor parece resultar si las mutaciones en los residuos 181, 247 y 249 en peligro las interacciones tanto TP53BP1 y TP53BP2. Curiosamente, las mutaciones en el residuo 249 se predijo para estabilizar la interacción con TP53BP1 pero desestabilizar la interacción con TP53BP2 (File S1) que sugiere un papel más complejo para estos TP53 socios en la tumorigénesis
residuo TP53 45 es importante para la unión a la unión RPA1 y HGMB1. El complejo TP53-RPA1 es importante para la recombinación homóloga y esencial para la supresión de tumores [36], mientras que la HMGB1 tiene actividades tanto oncogénicas y tumorigénicos [37]. Se ha propuesto que, en ausencia de TP53, HMBG1 promueve la autofagia y la autofagia HMGB1 mediada estimula la supervivencia de las células tumorales a través de procesos de TP53 dependiente de [38]. La interrupción de las interacciones tanto RPA1 y HMBG1 con TP53 tanto, puede ser ventajoso para el mantenimiento tumor.
Ciertas mutaciones en TP53 se sabe que tienen un valor de pronóstico para pacientes con cáncer. Estas mutaciones se clasifican en función de si afectan a la capacidad de unión de ADN (R248Q, R273H) o la estabilidad de proteínas en general (R249S, G245S, R175H y R282W) [39]. Poeta
et al
. [40] clasificado TP53 mutaciones como perjudiciales o no disruptivas en función de si o no se encuentran en el ADN de dominio (DBD) de unión. Las mutaciones en la categoría disruptiva se asociaron con una menor supervivencia. hotspots particular de mutación (248, 273 y 175) se observaron recientemente para influir en la sensibilidad de la quimioterapia y la supervivencia global en el cáncer de ovario [41]. A pesar de que la unión del ADN y dominios de oligomerización de TP53 generalmente se tratan por separado, nuestras asignaciones de interfaz destacan que muchos aminoácidos implicados en la dimerización TP53 están dentro del DBD, un hecho que se ha informado anteriormente [42].
Mientras tanto los residuos 248 y 273 contribuyen a la unión al ADN, su topológica afecta en la red PPI diferir. Observamos 3 puntos calientes de mutación (residuos mutados con frecuencia) que están involucrados con diferentes conjuntos de interacciones: residuo TP53 273 afecta específicamente de unión a ADN, el residuo 175 afecta específicamente TP53 oligomerización y residuos 248 es importante para la oligomerización, la unión a ADN y las interacciones con dos compañeros de la proteína , TP53BP1 y TP53BP2. Cuando los pacientes se agruparon de acuerdo a la mutación en estos tres sitios, se observó una diferencia estadísticamente significativa en las tendencias de supervivencia (Chi-cuadrado = 11.1, valor P & lt; 3,8 × 10
-3, log-rank test) (Figura 5c ). La localización tridimensional de residuos 175, 248 y 273 en un tetrámero TP53 se muestra en la figura 5d.
Las mutaciones funcionales se enriquecen en supresores de tumores, pero no oncogén homo-oligomerización Sitios
Las mutaciones podrían ser trazadas en los sitios homo-oligomerización de 46 genes del cáncer. Desde la cristalización a veces detecta contactos proteína-proteína que no ocurren en la célula, nuestro análisis se centró en 23 de los genes del cáncer que fueron confirmados para formar oligomerizaciones biológicos por PISA [43], y directamente de la literatura (Tablas S5 y S6). Dado que es probable que interfiera con la función de la proteína falta de oligomerize, nos pareció interesante que los sitios de oligomerización mutados fueron aproximadamente igualmente representados entre los oncogenes y supresores tumorales (Figura 6). Especulamos que las mutaciones en estos sitios en los supresores de tumores, pero no oncogenes se enriquecen de las sustituciones de aminoácidos funcionales. Para probar esto, chaleco puntuación de las distribuciones de las mutaciones se compararon a través de sitios de oligomerización en oncogenes, supresores de tumores y otros genes. Se encontró que los supresores de tumores son considerablemente enriquecido con mutaciones funcionales en sus regiones homo-oligomerización en comparación con otros genes (P-value & lt; 1,73 × 10
-8, Odds Ratio 3,68) (S7 Tabla), pero no observaron este enriquecimiento de oncogenes (figura 6).
Los bordes son de color de acuerdo a las predicciones hechas usando funcionales CHALECO. Las líneas rojas indican que las mutaciones que afectan a ese residuo se prevé que ser funcional (Vest & gt; 0,75), las líneas azules indican una predicción neutra (Vest & lt; 0,25), y las líneas de puntos grises indican las mutaciones no podían con confianza pueden asignar una etiqueta funcional o neutral.
de ácido nucleico sitios de unión Harbor un número inesperado de sentido erróneo mutaciones
a continuación examinó sitios de nuestra red de unión a proteínas de ADN. mutaciones mendelianas en sitios de unión de ADN se encontraron experimentalmente ya sea para abrogar de unión a ADN o para alterar la especificidad de unión de ADN de motivos de unión en la secuencia de ADN [9]. El AP incluye estructuras para 10 supresores de tumores, 2 oncogenes y 168 genes adicionales ligados al ADN (Tabla S8). Entre estos, 9 supresores tumorales, 1 oncogén y otros 131 genes tenían mutaciones en sus regiones de unión a ADN (S9 Tabla). ADN vinculante regiones generalmente no se superponen con las regiones de la proteína que interacciona con las proteínas en enfermedades mendelianos [9]. Las proteínas en nuestra red de manera similar mostraron casi ningún solapamiento de los sitios de interacción de proteínas con interfaces de unión de ADN estructuralmente resuelto (valor de P & lt; 8,86 × 10
-5, Odds Ratio 0,77). Además, un número inesperado de mutaciones de sentido erróneo, pero no mutaciones silenciosas se produjo dentro de los sitios de unión de ADN (P-value & lt; 3,38 × 10
-3, Odds Ratio 1,19) (S10 Tabla), lo que sugiere que el ADN actividad de unión de algunos de estas proteínas podrían ser importantes para la tumorigénesis.
de las 180 proteínas de unión al ADN de nuestra red, diez eran reguladores maestros de la transcripción (ETS1, SRF, foxo4, GATA3, HNF1B, HNF4A, MAX, MYC, y NFKB1 NFATc1 [44, 45]), ocho de los cuales (SRF y HNF1B son las excepciones) tenían mutaciones en sus regiones de unión a ADN. Transcripcional reguladores maestros, los genes en la parte superior de la jerarquía normativa, son capaces de controlar la expresión de múltiples genes diana y son determinantes del destino celular. Así, las mutaciones en estos genes que o bien derogar unión al ADN o alterar su especificidad es probable que causen cambios generalizados a la expresión génica.
La hipótesis de que las mutaciones alterar ARN sitios de unión a proteínas tendría consecuencias similares a las que la alteración de los sitios de unión de ADN . Nuestra red incluye un oncogén de unión al ARN y 73 de unión a ARN otros genes soportados por estructuras de co-cristal en el AP (S11 Tabla). A diferencia de lo que se ha reportado para los dominios de unión a ADN, que no observó la exclusividad mutua entre los residuos que median las interacciones proteína-proteína y aquellos que median las interacciones proteína-ARN. Cincuenta y seis de los genes, incluyendo el único oncogén, albergado mutaciones en su región de unión de ARN (S12 tabla).