Abstract

Recentemente, foi mostrado que mutações cancerígenas alvejar seletivamente interações proteína-proteína. Trabalhamos com a hipótese de que as mutações que afetam as interações proteína distintos envolvendo genes do cancro estabelecidos poderia contribuir para a heterogeneidade do tumor, e que os novos conhecimentos mecanicistas pode ser adquirida em tumorigênese investigando interações proteína sob selecção positiva no câncer. Para identificar proteínas interacções sob selecção positiva no cancro, mapeamos mais de 1,2 milhões nonsynonymous mutações somáticas câncer Onto 4.896 estruturas de proteínas determinadas experimentalmente e analisados ​​sua distribuição espacial. No total, foi observada 20% de mutações sobre a superfície de genes do cancro conhecidos interacções proteína-proteína (IBP), e este enriquecimento para as interfaces de PPI perturbado para ambos os supressores de tumor (odds ratio 1,28, valor de P 10

– 4) e oncogenes (odds ratio 1,17, P-value 10

-3). Para estudar este ainda mais, construímos uma rede bipartido representando PPIs estruturalmente resolvidos de todos os complexos humanos disponíveis no Protein Data Bank (2.864 proteínas, 3072 IBP). Análise dos genes do cancro frequentemente mutados dentro desta rede revelou que o tumor-supressores, mas não oncogenes, são significativamente enriquecida com mutações funcionais em regiões homo-oligomerização (odds ratio 3,68, P-Valor 10

-8). Nós apresentamos dois exemplos importantes, TP53 e beta-2-microglobulina, para os quais os padrões de mutações somáticas nas interfaces fornecem insights sobre circuitos biológicos especificamente perturbado. Em pacientes com mutações no gene TP53, a sobrevida do paciente correlacionada com as interações específicas que foram perturbados. Além disso, nós investigamos mutações na interface de interacções proteína-nucleótidos e observou-se um número inesperado de mutações missense mas não mutações silenciosas que ocorrem dentro de ADN e locais de ligação a ARN. Finalmente, nós fornecemos um recurso de 3.072 interfaces de PPI classificados de acordo com suas taxas de mutação. A análise desta lista destaca 282 genes do cancro candidato novos que codificam proteínas que participam nas interações que são perturbados recorrentemente através tumores. Em resumo, a mutação de interações específicas de proteínas é um importante contribuinte para a heterogeneidade do tumor e pode ter implicações importantes para os resultados clínicos

Citation:. Engin HB, Kreisberg JF, Carter H (2016) estrutura baseada em análise revela Cancer missense mutações alvo Interfaces de interação proteína. PLoS ONE 11 (4): e0152929. doi: 10.1371 /journal.pone.0152929

editor: Narayanaswamy Srinivasan, Instituto Indiano de Ciência, Índia |

Recebido: 09 de janeiro de 2016; Aceito: 20 de março de 2016; Publicação: 04 de abril de 2016

Direitos de autor: © 2016 Engin et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Data Availability:. Todos relevante os dados estão dentro do papel e a sua arquivos de suporte de informação

financiamento:.. Este trabalho foi financiado pelo National Institutes of Health DP5 OD017937-01 para GM085764 HC e P50 para JFK

Conflito de interesses: o os autores declararam que não existem interesses conflitantes.

Introdução

sequenciamento do genoma do tumor está cada vez mais sendo usado para informar decisões clínicas para pacientes com câncer. Isto é motivado em grande parte, pela disponibilidade de terapias específicas que matam selectivamente as células com mutações específicas de codificação de proteínas. No entanto, cada tumor é caracterizado por um perfil único de genes mutantes com pouca sobreposição entre os pacientes. Alguns desses genes podem ser eficazmente orientados e quase um quarto dos pacientes não abrigar qualquer mutação clinicamente acionáveis ​​[1]. A recente descoberta de que as interfaces proteína-proteína são enriquecidos com mutações de cancro sugere que as perturbações específicas da interacção pode desempenhar um papel fundamental na tumorigénese [2]. Assim, a investigação de padrões de mutação nas interfaces de interação proteína em tumores podem fornecer novos insights sobre mecanismo de desenvolvimento de neoplasias e em fatores que influenciam o resultado do paciente e resposta à terapia.

A maioria do genoma do tumor análises até agora atribuir um estado funcional binário para um gene ou via se abriga uma mutação previsto para alterar a actividade da proteína; no entanto, esta classificação simples pode ser inadequada. Estudos recentes de doenças Mendelian, uma classe de doenças genéticas que incluem o cancro de predisposição síndromes, descobriram que mutações diferentes no mesmo gene pode causar diferentes fenótipos. Em 2009, Zhong

et al

. [3] sugeriu que as mutações que perturbam completamente a actividade de uma proteína têm diferentes consequências funcionais do que as mutações que afetam um subconjunto de interação proteína-proteína (PPI). Esta ideia de perturbações “edgetic” em doenças motivado vários grupos de integrar bioinformática estrutural com redes biológicas para construir redes PPI estruturalmente Resolveu-se [4, 5]. Usando estas redes, três grupos independentes observado que muitas mutações doença Mendelian estão localizados nas interfaces de interacção [5-7]. Notavelmente, as mutações que afectam as interfaces diferentes na mesma proteína foram, por vezes, associada com condições clínicas distintas, enquanto que mutações nos parceiros de interacção mais frequentemente causada o mesmo fenótipo [5, 8]. Mais recentemente Sahni

et al

. [9] confirmada experimentalmente que as mutações que afetam as interações proteína-proteína e proteína-ADN distintas causar diferentes fenótipos moleculares.

mutações somáticas que surgem em tumores têm características semelhantes às mendeliana mutações doença [10] e, portanto, também podem causar fenótipos moleculares específicos de interface. Durante tumorigênese, cancro genes-oncogenes e tumorais supressores-se frequentemente inadequadamente ativada ou desativada por mutações, respectivamente. alterações na sequência de proteína são mais propensos a inactivar uma proteína do que a activá-la [11]. Na verdade, oncogenes são caracterizados por hotspots frequentemente mutados (

e

.

g

., Resíduos de PIK3CA E542, E545 e H1047 ou KRAS resíduos G12, G13 e Q61), enquanto supressores de tumores tendem a exibir um distribuição aleatória de mutações alterando proteína [12]. Contudo, supressores de tumor, também foram exibidas para abrigar padrões não aleatórios de mutação somática no nível de domínios de proteína [13, 14]. Miller

et al

. mutações recentemente agrupadas de The Cancer Genome Atlas (TCGA) por famílias de genes com domínios homólogas partilhadas para identificar mutações funcionais raras semelhante perturbadoras um domínio [15]. Mais amplamente, os genes do câncer têm diferentes taxas de mutação somática em regiões funcionalmente importantes [16], abrigam um excesso de mutações em interfaces de interação proteína [2], e localização espacial de uma mutação está relacionada com oncogenicity [17].

Para auxiliar pesquisadores em explorar a distribuição de mutação em sua proteína de interesse, Vazquez

et al

. [18] recentemente mapeada ao longo 170.000 câncer de variantes de um único nucleotídeo específicos (SNVS) sobre Interactome3D. Vários estudos anteriores demonstraram a utilidade desta abordagem para a análise de mutações de cancro; ambas as análises usando a estrutura da proteína 3D

4 e os primeiros esforços usando PPIs estruturalmente resolvidos [19, 20] fornecidos clara evidência de que mutações que alteram PPIs são importantes para os resultados fenotípicos. Recentemente, relatou uma estratégia de extrair vias de cancro mais específicos a partir de uma rede de PPI usando mutações cancerosas perfis específicos de ponta [21]. Quarenta e três genes do cancro eram portadores de mutações em resíduos de core e /ou nas interfaces de proteína distintas, e, assim, poderiam potencialmente contribuir para vários fenótipos moleculares. No entanto, a medida em que as mutações de câncer perturbam redes de interação de proteínas e como estas perturbações contribuir para a diversidade fenotípica permanece largamente inexplorado.

Para investigar os mecanismos pelos quais o câncer mutações peturb interações proteína-proteína, analisamos a distribuição de 1.297.414 mutações somáticas usando estruturas de proteínas 3D. Nós primeira focada em um conjunto de 103 genes que são frequentemente mutados no câncer devido à forte selecção positiva em tumores. Estes genes são susceptíveis de ser enriquecida para mutações causais. Em seguida, estendemos nossa análise aos parceiros de interação e, finalmente, a todos os genes para os quais estruturas de proteínas estavam disponíveis. Para explorar se as mutações somáticas contribuiu para tumorigênese perturbando interações proteína, construímos uma rede PPI incorporando detalhes nível atômico de interfaces, que também incluía proteína-DNA e interações RNA-proteína (Fig 1A). Descobrimos que as interacções moleculares específicos são segmentados durante a tumorigénese para muitos genes do cancro conhecidas e que as mutações que afectam as interfaces diferentes na mesma proteína pode ser associada a resultados distintos paciente. Estes resultados são consistentes com os de Porta-Pardo

et al

. [2], que recentemente catalogado interações motorista de câncer com base em mutações de uma coorte de câncer menores usando um conjunto de dados de proteômica estrutural híbrido consistindo de complexos de proteínas experimentais e modelados.

a) Um fluxo de trabalho descrevendo as etapas de processamento de dados de estruturas de proteínas no APO e câncer relacionado ao mutações somáticas no COSMIC e ICGC ao resíduo de nível de redes de interação de proteínas bi-partite. b) A percentagem de resíduos no interior das regiões de superfície, intermédio e do núcleo que abrigam mutações para oncogenes (n = 56) e supressores de tumor (n = 47) com estruturas 3D. c) Concentrar-se apenas em resíduos de superfície, a percentagem de resíduos dentro de regiões de interface e não de interface que abrigam mutações para oncogenes e supressores de tumor com estruturas 3D.

Resultados

Large-scale análise do missense mutações que afetam os genes do câncer

Foi realizada uma análise em profundidade da localização das mutações missense associados ao câncer na estrutura da proteína em três dimensões, considerando apenas as mutações somáticas que estão presentes no exome tumor, mas não no paciente -matched tecido normal. Um total de 1,297,414 mutações somáticas observada em 17,028 exomes tumorais do Genome Consortium combinada Internacional de Câncer (ICGC) [22] e Catálogo do Somatic mutações em Câncer (COSMIC) [23] bases de dados foram mapeados em estruturas de proteínas humanas do Protein Data Bank (PDB ) [24] (Fig 1a) quando disponíveis. Cada posição do aminoácido em cada estrutura da proteína foi identificada como núcleo, intermediário ou de superfície com base na acessibilidade ao solvente. Usando estruturas de co-cristal de interações proteína, determinou-se ainda mais os resíduos de interface em cada proteína responsável por mediar a interação física entre parceiros de ligação. Observa-se uma proporção semelhante de mutações (16%) de mapeamento de resíduos sobre a superfície de oncogenes e supressores tumorais, enquanto que os oncogenes tendem a ter menos mutações nos resíduos intermédios (13% vs 19%) e do núcleo (12% vs 18%) ( Fig 1b). Curiosamente, supressores de tumor abrigar um pouco mais (17% vs 19%) mutações em locais de interface que oncogenes (Fig 1C).

missense mutações no cancro da Genes são mais frequentes no núcleo e interface de Resíduos

nosso estudo centrou-se inicialmente em 138 genes conhecidos por desempenhar um papel causal no câncer [12] (S1a-s1c Fig). Dos genes do cancro 138, 103 (56 tumor-supressores, 47 oncogenes) tinha informações estruturais monomérico, e 89 tinham uma ou mais estruturas de co-cristal em complexo com um parceiro de ligação. Nós comparamos os resultados para os genes do câncer para outros 4.600 proteínas humanas para os quais tivemos informações estruturais. Uma vez que esses genes são mais prováveis ​​predominantemente não relacionadas com o cancro, que esperamos que seja representativa de uma população não submetidos a forte seleção de mutações cancerígenas causais.

Foram utilizados os testes exatos dois lados de Fisher para testar se a incidência da mutação resíduos em um nicho estrutural particular (core, intermediário, de superfície ou interface) desviou da expectativa aleatória para as proteínas que codificam oncogenes, supressores de tumor ou outros genes. Observou-se que os resíduos mutados tendem a ocorrer no núcleo de supressores de tumor (P-valor 3,6 x 10

-2, Odds Ratio 1,19), mas na superfície de oncogenes (P-value 1.3×10

-6, Odds Ratio 1,30) e de outros genes (P-value 2,2 × 10

-16, Odds Ratio 1,18) (Fig 2a e S1 Tabela). Como mutações fundamentais são muitas vezes desestabilizar a estrutura 3D de uma proteína [25], este achado é consistente com genes supressores de tumor que abrigam perda de mutações de função frequente. Analisando a frequência de mutações específicas em tumores, observamos que as mutações mais recorrentes em supressores de tumor ocorreu principalmente em resíduos nucleares (S1d FIG), enquanto que mutações recorrentes em oncogenes ocorreu principalmente em resíduos de interface (S1E FIG).

teste exato de Fisher foram realizadas separadamente para cada conjunto de genes. São mostrados os odds ratio e intervalos de confiança de 95% dentro de cada conjunto de genes ao fazer a comparação do número de mutações localizadas em a) de superfície contra resíduos nucleares, b) interface de superfície contra resíduos não interface de superfície.

a seguir, focada em resíduos de superfície, dividindo-os em resíduos nas interfaces de interação de proteínas em comparação com outros resíduos da superfície. No total, 20% (783) das 3837 variantes genéticas mapeadas para a superfície resíduos em produtos de genes de câncer ocorreu em interfaces PPI. Analisando cada grupo de genes separadamente, observou-se um excesso de mutações missense em resíduos de interface em relação à superfície resíduos não de interface em ambos os supressores de tumor (P-value 1.4×10

-4, Odds Ratio 1,28) e oncogenes (P -valor 7.92×10

-3, Odds Ratio 1,17) (Fig 2b e S1 Table), mas não de outros genes. Desde diferentes interfaces mediar atividades de proteínas distintas, este achado sugere que as atividades específicas de ambos os supressores tumorais e oncogenes são alvo no cancro, e perda completa de função pode não ser necessário para alguns genes supressores de tumores para promover tumorigênese.

Silencioso mutações são muitas vezes utilizados para representar a taxa de mutação de fundo na tumorigênese [26-28], uma vez que a maioria das mutações silenciosas não são susceptíveis de alterar a atividade da proteína e, portanto, provavelmente não estão passando por seleção positiva. Nós repetimos nossos testes usando mutações silenciosas para determinar se as mutações aleatórias mostraram preferência semelhante para os resíduos nucleares, de superfície e de interface. Como não observamos as mesmas tendências (S2 FIG), isto sugere que a selecção positiva está agindo para alvejar especificamente alterações da sequência de proteína para funcionalmente locais importantes nas proteínas no câncer.

núcleo e interface Regiões são mais propensos a Porto mutações funcionais

Nós anotado todas as mutações missense somáticas com escores funcionais gerados por VEST [29]. Embora não específico do cancro, as pontuações VEST ainda pode ser útil para determinar se as mutações observadas são susceptíveis de afectar a actividade da proteína (Métodos). Observou-se que as mutações no núcleo das proteínas e esses resíduos de interface que afectam foram mais propensos a receber pontuações VEST funcionais, enquanto que as mutações nos resíduos não interface de superfície tinha uma distribuição bimodal, o que sugere que estas mutações podem estar a afectar os locais de ligação que ainda não descobertas ou outra funcionalmente importantes classes de resíduo na superfície (Fig S1F). Em geral, as mutações funcionais foram enriquecidos em resíduos de interface em comparação com resíduos não-interface de superfície (P-valor 2,6 × 10

-2, Odds Ratio 1,06) (S2 Table), o que poderia indicar que as substituições de aminoácidos em um Interface são mais propensos a ter consequências funcionais em geral, ou que mutações funcionais nas interfaces estão sob selecção positiva no cancro, mesmo entre os genes que não são frequentemente mutados.

mutações funcionais nas interfaces de interação proteína poderia afetar afinidades de ligação de proteínas . Nishi

et al

. [20] verificou que 97 mutações missense de 68 genes, em geral, tinha um efeito destabilizador em afinidades de interacções proteína-proteína de ligação. Para investigar esta em uma escala maior, calculou-se a mudança na energia livre de ligação entre o tipo selvagem e sequências proteicas câncer de mutantes para 5857 substituições interface de aminoácidos relatados em ICGC e cósmica (para esta análise utilizou-se todas as mutações em COSMIC). Destes, 1225 afinidade alterada de ligação (Ficheiro S1): 903 foram previstos para desestabilizar interacções, enquanto que a outra 322 foram previstos para estabilizar as interacções. Para determinar se o efeito sobre a afinidade de ligação era consistente com a função das interacções que anotados-los como activação ou de inibição utilizando a base de dados Reactome Caminho [30]. Cento e cinquenta e dois interações podem ser anotados como ativar e 15 como inibidor. Observou-se que as interfaces de ativação de genes supressores de tumor foram altamente enriquecido para desestabilizar mutações em comparação com a ativação interfaces em oncogenes (P-valor do teste exato de Fisher 8,36 × 10

-4, Odds Ratio 3,65) (S3 e S4 Quadros) .

a Bipartite Protein-Resíduo interação Padrões rede Destaques mutação em genes do cancro

para investigar a extensão em que as mutações de câncer nos resíduos de interface alvo interfaces específicas de interação proteína, construímos uma rede bi-partite de proteína de interações. Esta rede descreve explicitamente os resíduos que medeiam IPP em cada parceiro, assim, a rede inclui duas classes distintas: os nós de círculos representam proteínas e os triângulos representam os resíduos de aminoácidos (Fig 3A). Estamos focados em primeiro lugar na sub-rede de genes do cancro frequentemente alterados e os seus parceiros de interação (Fig 3), essa sub-rede composta de 185 nós de proteína dos quais 65 genes do cancro e 120 parceiros de interação. Resíduos que medeiam homo-dimerização não foram incluídos nesta figura, mas estão presentes em toda a rede. Na figura 3b, todos os resíduos que participam nas interfaces são mostrados, enquanto a Fig 3c mostra apenas os resíduos de interface que são mutados no câncer.

Bordas envolvido em auto-interação não são mostrados. a) Um exemplo de uma rede descrevendo como as proteínas, resíduos de interface e as mutações estão representados no modelo de rede bipartido. Numa rede de interacção proteína-proteína, os nós representam proteínas A-D estão directamente ligados um ao outro. Em nossa rede de interação resíduo de proteína bi-partite, resíduos de interface são exibidos entre proteínas. Por exemplo, um resíduo de proteína A (A_1) está envolvido na interface proteína-proteína entre A e B, juntamente com A e C. Os resíduos mutados em cancro são mostrados na rede de interacção proteína resíduo bipartido mutado. Por exemplo, A_1 sofre mutação em pelo menos um câncer em um paciente enquanto resíduo B_1 -presente acima, mas ausente aqui não está. b) A rede bipartida mostrando genes do cancro e seus interagentes imediatos. c) Uma rede bipartido visualizadas apenas os resíduos que foram mutadas em uma ou mais tumores. Os resíduos de interface circulados interagir com várias proteínas.

Descobrimos que, em média, 2,2 sítios de ligação por mutações genéticas abrigava câncer, com algumas supressores tumorais (FUBP1, KMT2D, Notch2 e MLH1) e oncogenes (CCND1 e Skp2) que não tenham mutações de interface e alguns genes do cancro com mutações em várias interfaces distintos (incluindo TP53 com mutações em 8 interfaces diferentes, CTNNB1 com mutações em 7 interafaces diferentes, a APC com mutações em 6 diferentes interfaces e EGFR com mutações em 4 diferentes interfaces ). Esta observação sugere que pleiotropia fenotípica provenientes de uma alteração distinta de perfis de interacção dos genes de câncer poderia ser contribuir para a heterogeneidade do tumor.

Duas regiões particularmente interessantes do centro de rede bi-partite em genes supressores de tumor B2M e TP53. Estes módulos de rede mostram padrões distintos de localização mutação nas interfaces que são sugestivos de diferentes pressões selectivas que actuam como alvo para mutações em cada caso. Nós descrevemos estes dois módulos em mais detalhes nas seções seguintes.

Módulo de Rede B2M

Ao contrário da maioria genes do cancro em nossa rede, as mutações de interface que afetam o supressor de tumor microglobulina beta-2 (B2M) foram localizado predominantemente nos genes de parceiros. A maioria desses parceiros competem entre si para se ligar ao mesmo site no B2M (Fig 4a). As mutações mais frequentemente observadas entre os parceiros B2M eram resíduos 121 e 33 sobre HLA-A e os resíduos 140 e 118 no HLA-B.

a) A rede bipartido do B2M supressor de tumor, os seus parceiros e os resíduos de interface pelo qual eles interagem. b) A rede bipartida mostrando apenas o subconjunto de resíduos que foram observados para abrigar mutações missense em pacientes com câncer. O tamanho dos nodos aqui resíduos representam o número de tumores em que o resíduo foi mutado.

Para além da LILRB1 e LILRB2, os outros parceiros de interacção 10 de B2M (Fig 4b) estão todos envolvidos com antigénio apresentação. Estes incluem MHC de classe 1 proteínas (HLA-A, HLA-B, HLA-G, HLA-E) e membros de uma classe de proteínas intimamente relacionadas envolvidas com a apresentação de antigénios não-peptídicos (CD1a, CD1B, CD1d, HFE, MR1 e FCGRT). A expressão de superfície e a apresentação de antigénios de MHC de classe I requer a ligação a B2M [31]. De MHC de classe 1 genes são altamente polimórficas, o que lhes permite apresentar uma variedade de péptidos endógenos diferentes [31]. Mutações que afetam B2M ligação com os parceiros na via de apresentação de antígenos poderia diminuir a eficiência da apresentação de auto-antigénios e, assim, facilitar a evasão resposta imune por células tumorais. O enriquecimento de mutações nas interfaces parceiras pode reflectir que a seleção em tumores está agindo para interferir especificamente com a apresentação de auto-antigénios, de modo a que os tumores com diferentes perfis de mutação necessidade de interferir com os diferentes aspectos da via de apresentação de antigénio.

TP53 Módulo de Rede

TP53 é o gene mais comumente mutado em cancros humanos com mutações distribuídos por todo o quadro de leitura aberta

3. Mutações neste gene têm sido relatados para ter consequências diferentes para a actividade TP53 [32]; algumas das mutações causar ganho de função, enquanto outros suprimir TP53. Mesmo as substituições de aminoácidos distintas, ao mesmo resíduo pode levar a fenótipos diferentes [32]. Aqui usamos a rede de interação bipartite proteína de resíduo de TP53 para examinar os possíveis resultados biológicos de mutações distintas.

Vários dos resíduos de interface mutantes no módulo de rede TP53 mediar múltiplas interações proteína. Mutante TP53 resíduos 18 e 27 de interagir tanto com MDM2 e EP300 (Fig 5A e 5B). resíduos compartilhados são particularmente interessantes porque mutações nesses locais pode interferir simultaneamente com vários sinais intracelulares, ou poderia mudar o equilíbrio de ligação entre parceiros de interação. De acordo com o modelo 2-estado de Kohn [33] EP300 tem duas funções na rede TP53. Quando no estado inactivo (na ausência de stress celular), TP53 pode ser inactivada através de ubiquitinação, quer por MDM2 ou EP300. Neste cenário, EP300 coopera com MDM2. No entanto, no estado ativo (desencadeada por danos no DNA) fosforilação de TP53 (resíduos 18 ou 20) inibe a ligação MDM2, ao mesmo tempo que promove a ligação EP300. MDM2 é um regulador negativo da TP53 enquanto EP300 estimula a atividade transcricional do TP53. Assim EP300 tem um papel oposto ao MDM2 no estado ativo TP53. Desestabilizando a interacção TP53-EP300, o qual é desfavorável para a progressão do tumor, mutações nessas resíduos especificamente poderia inibir a ligação EP300, libertando, assim, o local de ligação para interagir com MDM2.

a) Uma rede bipartida do supressor tumoral TP53, seus parceiros e os resíduos de interface através da qual eles interagem. b) A rede bipartida mostrando apenas o subconjunto de resíduos observados para abrigar mutações missense em pacientes com câncer. O tamanho dos nodos aqui resíduos representam o número de tumores em que o resíduo foi mutado. c) Um gráfico de sobrevivência de Kaplan-Meier de doentes de TCGA com mutações em TP53 nos resíduos 175, 248 ou 273. d) O TP53 mutações R175, R273 e R248 exibido na estrutura de cristal de TP53 como um homotetrâmero.

TP53 resíduos 181, 247 e 249 interagem com TP53BP1 e TP53BP2 (Fig 5A e 5B). TP53BP1 contribui para a reparação do DNA e o controlo do ciclo celular, bem como aumentar a actividade de transcrição mediada por TP53 [34], e TP53BP2 intensifica a apoptose induzida por danos [35]. Em contraste com o exemplo de MDM2-EP300, o resultado mais vantajoso para o tumor parece resultar se as mutações nos resíduos 181, 247 e 249 comprometidos interacções tanto TP53BP1 e TP53BP2. Curiosamente, mutações no resíduo 249 foram previstos para estabilizar a interacção com TP53BP1 mas desestabilizar a interacção com TP53BP2 (Ficheiro S1), sugerindo um papel mais complexo para estes parceiros TP53 na tumorigénese

TP53 resíduo 45 é importante para a ligação à ligação RPA1 e HGMB1. O complexo TP53-RPA1 é importante para a recombinação homóloga e essencial para a supressão de tumores [36], enquanto que a HMGB1 tem actividades tanto oncogénicos e tumorigénicas [37]. Tem sido proposto que, na ausência de TP53, HMBG1 promove autofagia e autofagia mediada por HMGB1 estimula a sobrevivência das células de tumor por meio de processos dependentes de TP53 [38]. Perturbando tanto as interações RPA1 e HMBG1 com TP53 pode, portanto, ser vantajoso para manutenção tumor.

Certas mutações no gene TP53 são conhecidos por terem um valor de prognóstico para pacientes com câncer. Estas mutações são categorizados de acordo com se eles afetam a capacidade de ADN de ligação (R248Q, R273H) ou a estabilidade global da proteína (R249S, G245S, R175H e R282W) [39]. Poeta

et al

. [40] classificadas TP53 mutações como perturbadores ou sem interrupções de acordo com se ou não eles estão localizados no DNA de domínio (DBD) vinculativo. As mutações na categoria de ruptura estavam associados com a sobrevivência mais curto. hotspots especial de mutação (248, 273 e 175) foram observados recentemente para influenciar a sensibilidade quimioterapia e sobrevida global no cancro do ovário [41]. Embora a ligação do DNA e domínios de oligomerização de TP53 são normalmente tratados separadamente, nossos mapeamentos de interface destacar que muitos aminoácidos envolvidos na TP53 dimerização estão dentro do DBD, um fato que foi relatado anteriormente [42].

Embora ambos os resíduos 248 e 273 contribuem para a ligação de ADN, a sua topológica na rede afecta PPI diferem. Observamos 3 hotspots de mutação (resíduos frequentemente mutados) que estão envolvidos com diferentes conjuntos de interacções: resíduo TP53 273 afeta especificamente ligação ao DNA, o resíduo 175 afeta especificamente TP53 oligomerização e resíduo 248 é importante para a oligomerização, ligação ao DNA e as interações com dois parceiros de proteína , TP53BP1 e TP53BP2. Quando os pacientes foram agrupados de acordo com mutação nesses três locais, observou-se uma diferença estatisticamente significativa nas tendências de sobrevivência (Qui-quadrado = 11,1, P-value 3,8 × 10

-3, a Log-Rank Test) (Fig 5c ). A localização tridimensional de resíduos 175, 248 e 273 em um tetrâmero TP53 é mostrado na figura 5d.

Mutações funcionais são enriquecidas pelo supressor de tumor, mas não oncogene Sites Homo-oligomerização

mutações poderiam ser mapeados em sites de homo-oligomerização de 46 genes do cancro. Desde a cristalização, por vezes detecta proteína-proteína contatos que não acontecem na célula, a nossa análise incidiu sobre 23 dos genes do câncer que foram confirmados para formar oligomerizations biológicos por PISA [43], e directamente a partir da literatura (Tabelas S5 e S6). Desde a falta de oligomerizar é susceptível de interferir com a função da proteína, achamos interessante que os sites de oligomerização mutantes foram aproximadamente igualmente representados entre os oncogenes e supressores tumorais (Figura 6). Especulamos que as mutações nesses locais em supressores de tumor, mas não oncogenes seria enriquecido para substituições de aminoácidos funcionais. Para testar isso, distribuições de pontuação veste por mutações foram comparados através de sites de oligomerização em oncogenes, supressores de tumor e outros genes. Descobrimos que os supressores de tumor são significativamente enriquecida com mutações funcionais em suas regiões homo-oligomerização em comparação com outros genes (P-valor 1,73 × 10

-8, Odds Ratio 3,68) (S7 Table), mas não observou este enriquecimento para oncogenes (Fig 6).

As arestas são coloridas de acordo com previsões feitas funcionais usando colete. linhas vermelhas indicam que as mutações que afetam esse resíduo foram previstos para ser funcional (VEST 0,75), linhas azuis indicam uma previsão neutro (VEST 0,25), e as linhas tracejadas cinza indicam mutações não poderia confiantemente ser atribuído um rótulo funcional ou neutro.

ácido nucleico sítios de ligação Harbor um inesperado Número de missense mutações

a seguir, analisou sites de nossa rede de ligação proteína-DNA. mutações mendeliana em sítios de ligação de DNA foram experimentalmente encontrados tanto no sentido de revogar ligação a DNA ou para alterar a especificidade de ligação de DNA para motivos obrigatório em sequência de ADN [9]. A APO incluiu estruturas para 10 supressores de tumor, 2 oncogenes e 168 genes adicionais ligados a DNA (S8 Tabela). Entre estes, 9 supressores de tumor, um oncogene e 131 outros genes tinham mutações em suas regiões de ligação ao DNA (S9 tabela). ADN regiões de ligação geralmente não se sobrepõem a regiões que interagem com proteínas de proteínas em doenças Mendelian [9]. As proteínas em nossa rede mostrou semelhante quase nenhuma sobreposição dos sítios de interação da proteína com interfaces de ligação de DNA estruturalmente resolvida (P-valor 8,86 × 10

-5, Odds Ratio 0,77). Além disso, um número inesperado de mutações missense mas não mutações silenciosas ocorreu dentro de locais de ligação de ADN (valor de P 3,38 x 10

-3, Odds Ratio 1,19) (S10 Tabela), o que sugere que a actividade de ligação a ADN de alguns destas proteínas pode ser importante para tumorigênese.

das 180 proteínas de ligação de ADN em nossa rede, dez eram master reguladores de transcrição (ETS1, SRF, FOXO4, GATA3, HNF1B, HNF4A, MAX, MYC, NFKB1 e NFATc1 [44, 45]), oito dos quais (SRF e HNF1B são as exceções) tinham mutações em suas regiões de ligação ao DNA. master reguladores transcricionais, os genes no topo da hierarquia de regulação, são capazes de controlar a expressão de múltiplos genes alvo e são determinantes do destino celular. Assim, mutações nestes genes que ou anulam ligação ao DNA ou alterar a sua especificidade são susceptíveis de causar mudanças generalizadas a expressão do gene.

A hipótese de que as mutações alterando RNA locais de proteínas de ligação teria consequências semelhantes às alterando locais de ligação de ADN . Nossa rede incluiu um oncogene de ligação de RNA e 73 de ligação a ARN outros genes suportados por estruturas de co-cristal do APO (S11 Tabela). Ao contrário do que foi relatado para os domínios de ligação ao ADN, não observamos exclusividade mútua entre os resíduos que medeiam as interacções proteína-proteína e aquelas que medeiam as interacções proteína-RNA.