近日，一部豆瓣評分9.2的韓國電影《寄生蟲(chóng)》廣受大家的好評。故事也正如片名一樣，講述了一個(gè)貧困家庭“寄生”于富人家庭的故事。說(shuō)到寄生，其實(shí)人體內的寄生事件更是數不勝數，最常見(jiàn)的便是病毒的感染。
病毒是一種比真菌和細菌小得多的感染性微生物，要想生存，它就必須找到合適的活體細胞作為“宿主”寄生于其內部，再利用復雜的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPI）來(lái)強占宿主細胞的生存功能來(lái)汲取養分。宿主細胞也不甘示弱，也通過(guò)PPI來(lái)啟動(dòng)激活先天抗病毒防御和適應性免疫系統來(lái)控制病毒復制。但在這場(chǎng)較量中，一旦被寄生的宿主細胞“戰亡”，在其體內迅速繁殖的大量“寄生”病毒便會(huì )傾斜而出，重新踏上新的“寄生”之旅，感染更多健康細胞。
圖片來(lái)源：參考資料[1]
因此，蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)相互作用(PPI)的相關(guān)知識對于理解病毒與宿主之間的關(guān)系至關(guān)重要。目前，科學(xué)家主要通過(guò)高通量方法來(lái)研究蛋白質(zhì)間的相互作用，雖然獲取了很多新發(fā)現，但這種方法在可擴展性方面的不足也限制了進(jìn)一步的研究。
8月29日，來(lái)自美國哥倫比亞大學(xué)醫學(xué)中心的生物學(xué)家在《Cell》雜志上所發(fā)表的一篇論文表示，研究人員已開(kāi)發(fā)了一種新開(kāi)發(fā)的計算框架，稱(chēng)為P-HIPSTer。它能利用蛋白質(zhì)結構信息推斷病毒蛋白和人類(lèi)蛋白之間的相互作用，能有效彌補高通量方法擴展性不足的缺陷。
研究人員表示，目前已通過(guò)P-HIPSTer對已知的1000余種可感染人類(lèi)的病毒及其編碼的大約13000種蛋白質(zhì)進(jìn)行了研究。該算法預測了大約28.2萬(wàn)個(gè)可能的相互作用蛋白對，其準確度接近80％，代表了人類(lèi)-病毒蛋白質(zhì)相互作用的綜合目錄。這一圖譜的誕生，標志著(zhù)建立不同生物間物理相互作用綜合制圖的第一步，對人類(lèi)免疫學(xué)和傳染病的進(jìn)一步研究提供非凡的貢獻。
除此之外，研究人員表示，通過(guò)P-HIPSTer他們還意外發(fā)現了大量關(guān)于病毒如何感染人類(lèi)細胞并導致疾病的信息，包括雌激素受體在調節寨卡（ZIKA）病毒感染中的作用、人乳頭瘤（HPV）病毒如何導致癌癥、病毒如何影響人類(lèi)基因組等等。
該研究領(lǐng)導者哥倫比亞大學(xué)Vagelos醫生和外科醫生學(xué)院系統生物學(xué)系與和微生物學(xué)和免疫學(xué)系的助理教授Sagi Shapira博士表示，通過(guò)該研究所繪制的人類(lèi)-病毒蛋白互作圖鑒，可以幫助科學(xué)家突破目前研究的瓶頸，更加深入地了解病毒蛋白質(zhì)與人類(lèi)蛋白質(zhì)間相互作用。接下來(lái)，P-HIPSTer將被使用于一些更復雜病原體的得研究，如寄生蟲(chóng)和細菌的研究；未來(lái)，關(guān)于農作物或牲畜的病毒或病原體的研究也會(huì )在P-HIPSTer技術(shù)的推動(dòng)下不斷深入。
參考資料：
[1] A Structure-Informed Atlas of Human-Virus Interactions
[2] Detailed Map Gives Scientists a New Window into how Human-Infecting Viruses Work
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