Abstract
Nylig har det blitt vist at kreft mutasjoner selektivt målet protein-protein interaksjoner. Vi antok at mutasjoner som påvirker forskjellige protein interaksjoner som involverer etablerte kreftgener kan bidra til tumor heterogenitet, og at nye mekanistiske innsikt kan oppnås i tumorigenesis ved å undersøke protein interaksjoner under positivt utvalg i kreft. Å identifisere protein interaksjoner under positivt utvalg i kreft, kartla vi over 1,2 millioner nonsynonymous somatiske kreft mutasjoner bort på 4896 eksperimentelt bestemte proteinstrukturer og analysert deres romlige fordeling. I alt ble 20% av mutasjoner på overflaten av kjente kreftgener opprørt protein-protein interaksjoner (PPI), og dette berikelse for PPI grensesnitt observert for begge kreftbeskyttelse (odds ratio 1,28, P-value 10
– 4) og onkogener (odds ratio 1,17, P-value 10
-3). For å studere dette nærmere, bygget vi et todelt nettverk representerer strukturelt løst PPIs fra alle tilgjengelige menneskelige komplekser i Protein Data Bank (2,864 proteiner, 3072 PPIs). Analyse av ofte muterte kreftgener innenfor dette nettverket viste at tumor-undertrykkere, men ikke onkogener, er betydelig beriket med funksjonelle mutasjoner i homo-oligomeriseringsprosessen regioner (odds ratio 3,68, P-verdi 10
-8). Vi presenterer to viktige eksempler, TP53 og beta-2-mikroglobulin, for hvilke mønstre av somatiske mutasjoner ved grensesnitt gir innsikt i spesielt perturbed biologiske kretser. Hos pasienter med TP53 mutasjoner, pasient overlevelse korrelert med de spesifikke interaksjoner som ble perturbed. Videre undersøkte vi mutasjoner på grenseflaten av protein-nukleotid-interaksjoner og observert en uventet antall missense mutasjoner men ikke stille mutasjoner som forekommer i DNA og RNA-bindingsseter. Til slutt gir vi en ressurs av 3.072 PPI grensesnitt rangert i henhold til deres mutasjon priser. Analyse av denne listen høydepunkter 282 nye kandidat kreft gener som koder for proteiner som deltar i interaksjoner som er opprørt recurrently over svulster. I sammendraget, mutasjon av spesifikke protein interaksjoner er en viktig bidragsyter til tumor heterogenitet og kan ha viktige implikasjoner for klinisk utfall
Citation. Engin HB, Kreisberg JF, Carter H (2016) Struktur basert analyse avslører kreft missense mutasjoner Target Protein Interaksjons grensesnitt. PLoS ONE 11 (4): e0152929. doi: 10,1371 /journal.pone.0152929
Redaktør: Narayanaswamy Srinivasan, Indian Institute of Science, INDIA
mottatt: 9 januar 2016; Godkjent: 20 mars 2016; Publisert: 04.04.2016
Copyright: © 2016 Engin et al. Dette er en åpen tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Data Tilgjengelighet:. All relevant data er i avisen og dens saksdokumenter filer
finansiering:.. Dette arbeidet ble støttet av National Institutes of Health DP5 OD017937-01 til HC og P50 GM085764 til JFK
Konkurrerende interesser: The forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer.
Innledning
Tumor genomsekvense blir i økende grad brukt til å informere kliniske avgjørelser for kreftpasienter. Dette er motivert for en stor del av tilgjengeligheten av målrettet terapi som selektivt dreper celler som spesifikt protein-koding mutasjoner. Imidlertid er hver tumor kjennetegnet ved en unik profil av muterte gener med liten overlapping mellom pasienter. Få av disse genene kan være effektivt målrettet og nesten en fjerdedel av pasientene ikke havna noen klinisk handlings mutasjoner [1]. Den nylige oppdagelsen av at protein-protein-grensesnitt er beriket med kreftmutasjoner antyder at interaksjons-spesifikke forstyrrelser kan spille en kritisk rolle i tumorgenese [2]. Dermed undersøkelse av mønstre av mutasjon på protein interaksjons grensesnitt i svulster kan gi ny innsikt i mekanismen for tumordannelse og inn i faktorer som påvirker pasientens utfallet og effekten av behandlingen.
De fleste svulst genom-analyser for å date tildele en binær funksjonell status til et gen eller sti hvis det havner en mutasjon spådd til å endre protein aktivitet; Dette kan imidlertid enkel klassifisering være utilstrekkelig. Nyere studier av mendelsk sykdommer, en klasse av genetiske sykdommer som inkluderer kreft predisponerende syndromer, har funnet at forskjellige mutasjoner i det samme gen kan føre til forskjellige fenotyper. I 2009 Zhong
et al
. [3] antydet at mutasjoner som helt forstyrrer et protein aktivitet har ulike funksjonelle konsekvenser enn mutasjoner som påvirker en undergruppe av protein-protein interaksjon (PPI). Denne ideen om «edgetic» forstyrrelser ved sykdommer motivert flere grupper å integrere strukturelle bioinformatikk med biologiske nettverk for å konstruere strukturelt løses PPI nettverk [4, 5]. Ved hjelp av disse nettverkene, tre uavhengige grupper observert at mange mendelsk sykdoms mutasjoner er plassert på samhandlingsgrensesnitt [5-7]. Spesielt, mutasjoner som påvirker ulike grensesnitt på samme proteinet ble noen ganger forbundet med forskjellige sykdoms fenotyper, mens mutasjoner på samspill partnere oftere forårsaket samme fenotype [5, 8]. Mer nylig Sahni
et al
. [9] eksperimentelt bekreftet at mutasjoner som påvirker forskjellige protein-protein og protein-DNA interaksjoner forårsake forskjellige molekylære fenotyper.
Somatiske mutasjoner som oppstår i tumorer har egenskaper som ligner på mendelsk sykdoms mutasjoner [10], og dermed kan også føre til grensesnitt-spesifikke molekylære fenotyper. Under tumorigenesis, kreftgener-onkogener og tumor dempere-er ofte feilaktig aktivert eller inaktivert av mutasjoner hhv. Proteinsekvensen endringer er mer sannsynlig å inaktivere et protein enn å aktivere den [11]. Faktisk er onkogener preget av hyppig mutert hotspots (
e
.
g
., PIK3CA rester E542, E545 og H1047 eller KRAS rester G12, G13 og Q61), mens tumor suppressors en tendens til å vise en tilfeldig fordeling av protein forandre mutasjoner [12]. Imidlertid har tumor-suppressorer også vist seg å huse ikke-tilfeldige mønstre av somatisk mutasjon på nivå med proteindomener [13, 14]. Miller
et al
. nylig gruppert mutasjoner fra Kreft Genome Atlas (TCGA) av Gene familier med felles homologe domener for å identifisere sjeldne funksjonelle mutasjoner tilsvar perturbing et domenenavn [15]. I videre forstand, kreftgener har ulike somatiske mutasjon priser i funksjonelt viktige områder [16], havn et overskudd av mutasjoner på protein interaksjons grensesnitt [2], og romlig lokalisering av en mutasjon er korrelert med onkogenisitet [17].
for å hjelpe forskere i å utforske mutasjon distribusjon på deres protein av interesse, Vazquez
et al
. [18] nylig kartlagt over 170 000 kreftspesifikke single nucleotide varianter (SNVs) på Interactome3D. Flere tidligere studier demonstrert nytten av denne fremgangsmåten for å analysere mutasjoner kreft; både analyser ved hjelp av 3D proteinstruktur
4 og tidlig innsats ved hjelp strukturelt løst PPIs [19, 20] gitt klare bevis for at mutasjoner som endrer PPIs er viktig for fenotypiske utfall. Vi har nylig rapportert en strategi for å få ut mer spesifikke kreft trasé fra en PPI nettverk ved hjelp av kantspesifikke kreft mutasjoner profiler [21]. Førti-tre kreftgener ble funnet å nære mutasjoner ved kjernerester og /eller ved forskjellige proteingrenseflater, og således potensielt kan bidra til flere molekylære fenotyper. Men i hvilken grad kreft mutasjoner forurolige protein interaksjonsnettverk og hvordan disse forstyrrelsene bidra til fenotypisk mangfold forblir stort sett uutforsket.
For å undersøke mekanismer som kreft mutasjoner peturb protein-protein interaksjoner, analyserte vi fordelingen av 1297414 somatiske missense mutasjoner ved hjelp av 3D-proteinstrukturer. Vi først fokusert på et sett med 103 gener som ofte mutert i kreft på grunn av sterk positiv utvelgelse i tumorer. Disse genene er sannsynlig å bli beriket for kausale mutasjoner. Vi utvidet vår analyse til samhandlingspartnere og til slutt til alle gener som proteinstrukturer var tilgjengelige. For å undersøke om somatiske mutasjoner bidratt til tumorigenesis av perturbing protein interaksjoner, bygde vi en PPI nettverk som omfatter atomnivå detaljer om grensesnitt, som også inkluderte protein-DNA og protein-RNA interaksjoner (fig 1a). Vi har funnet at spesifikke molekylære interaksjoner er rettet i løpet av tumorigenese i mange kjente kreftgener og at mutasjoner som påvirker forskjellige grensesnitt for den samme protein kan være forbundet med forskjellige behandlingsresultater. Disse funnene er i tråd med de av Porta-Pardo
et al
. [2], som nylig katalogisert kreft driver interaksjoner basert på mutasjoner fra en mindre kreft kohort ved hjelp av en hybrid strukturell proteomikk datasett som består av eksperimentelle og modellert protein komplekser.
a) En arbeidsflyt som beskriver databehandlings skritt fra proteinstrukturer i PDB og kreft-relaterte somatiske mutasjoner i COSMIC og ICGC til rest-nivå bi-partite protein interaksjonsnettverk. b) Andelen av rester innenfor overflaten, middels og kjerneområder som havn mutasjoner for onkogener (n = 56) og kreftbeskyttelse (n = 47) med 3D-strukturer. c) Med fokus bare på overflaten rester, prosentandelen av rester innenfor grensesnitt og ikke-grensesnitt regioner som havn mutasjoner for onkogener og tumor dempere med 3D-strukturer.
Resultater
Storskala analyse av missense mutasjoner påvirker kreftgener
Vi utførte en grundig analyse av lokalisering av kreft-assosiert missense mutasjoner på tredimensjonale proteinstruktur, vurderer bare somatiske mutasjoner som er til stede i svulsten exome men ikke i pasient -matched normalt vev. Totalt 1,297,414 somatiske mutasjoner observert i 17,028 tumor exomes fra den kombinerte International Cancer Genome Consortium (ICGC) [22] og Katalog av somatiske mutasjoner i kreft (COSMIC) [23] databaser ble kartlagt på menneskeproteinstrukturer fra protein databank (PDB ) [24] (figur 1a) der dette er tilgjengelig. Hver aminosyre posisjon i enhver proteinstruktur ble merket som kjerne, mellomliggende eller overflate basert på løsningsmiddel tilgjengelighet. Ved hjelp av co-krystallstrukturer av protein interaksjoner, vi videre bestemmes grensesnittet rester på hvert protein ansvarlig for formidling av fysisk interaksjon mellom bindingspartnere. Vi observerer en tilsvarende andel av mutasjoner (16%) tilordning til rester på overflaten av onkogener og tumor-suppressorer, mens onkogener har en tendens til å ha færre mutasjoner i det mellomliggende (13% mot 19%) og kjerne rester (12% vs 18%) ( figur 1b). Interessant, tumor suppressors havna litt mer (17% vs 19%) mutasjoner ved grensesnitt steder enn onkogener (fig 1c).
missense mutasjoner i kreftgener er hyppigere hos Kjerne og Interface Rester
vår studie fokuserte opprinnelig på 138 gener som er kjent for å spille en kausal rolle i kreft [12] (S1 A-S1c fig). Av de 138 kreftgener, 103 (56 tumor-suppressorer, 47 onkogener) hadde monomer strukturell informasjon, og 89 hadde én eller flere ko-krystallstrukturer i kompleks med en bindingspartner. Vi sammenlignet resultater for kreftgener til ytterligere 4600 humane proteiner som vi hadde strukturell informasjon. Siden disse genene er mest sannsynlig overveiende ikke kreft-relatert, forventer vi at de er representative for en befolkning ikke i sterk seleksjon for årsaks kreft mutasjoner.
tosidig Fishers eksakte tester ble brukt for å teste om forekomsten av mutert rester i en bestemt strukturell nisje (kjerne, middels, overflate eller grensesnitt) avvek fra tilfeldige forventning for proteiner som koder onkogener, tumor dempere eller andre gener. Vi har observert at muterte rester tendens til å forekomme i kjernen av tumor-suppressorer (P-verdi 3,6 x 10
-2, Odds Ratio 1,19), men på overflaten av onkogener (P-verdi 1.3×10
-6, Odds Ratio 1,30) og andre gener (P-verdi 2,2 × 10
-16, Odds Ratio 1,18) (figur 2a og S1 tabell). Som kjerne mutasjoner er ofte destabilisering til en protein 3D-struktur [25], er dette funnet i samsvar med tumorsuppressorgener som bærer hyppig tap-av funksjonsmutasjoner. Analysere frekvensen av spesifikke mutasjoner over svulster, observerte vi at de mest tilbakevendende mutasjoner i tumor suppressors skjedde hovedsakelig i kjerne rester (S1d Fig), mens tilbakevendende mutasjoner i onkogener skjedde hovedsakelig i grensesnittet rester (S1E Fig).
Fishers eksakte tester ble utført separat for hvert sett av gener. Vist er odds ratio og 95% konfidensintervall innenfor hvert sett av gener når du lager sammenligne antall mutasjoner som ligger på en) overflate versus kjernerester, b) overflate grensesnitt mot overflaten non-grensesnitt rester.
Vi neste fokusert på overflaterester, dele dem inn i rester på protein interaksjons grensesnitt mot andre overflaterester. Totalt 20% (783) av de 3837 genetiske varianter kartlagt til overflaten rester på kreft genprodukter skjedde på PPI grensesnitt. Analysere hver gruppe av gener separat, observerte vi et overskudd av missense mutasjoner i grensesnittet rester i forhold til overflaten non-grensesnitt rester i begge svulstdempere (P-verdi 1.4×10
-4, Odds Ratio 1,28) og onkogener (P -verdi 7.92×10
-3, Odds Ratio 1,17) (fig 2b og S1 tabell), men ikke andre gener. Siden forskjellige grensesnitt megle forskjellige protein aktiviteter, tyder dette funnet at bestemte aktiviteter både kreftdempere og onkogener er målrettet i kreft, og fullstendig tap av funksjon kan ikke være nødvendig for noen tumorsuppressorgener å fremme tumorigenesis.
Silent mutasjoner er ofte brukt til å representere bakgrunnen mutasjonsraten i tumorigenesis [26-28], siden de fleste tause mutasjoner er usannsynlig å endre protein aktivitet, og derfor sannsynligvis ikke gjennomgår positiv utvelgelse. Vi gjentok våre tester bruker tause mutasjoner for å finne ut om tilfeldige mutasjoner viste lignende preferanse for kjerne, overflate og grensesnitt rester. Som vi ikke observere de samme trender (S2 Fig), tyder dette på at positiv utvelgelse handler spesifikt mot protein sekvensendringer til funksjonelt viktige områder på proteiner i kreft.
Kjerne og Interface regioner er mer sannsynlig å Harbor funksjonelle mutasjoner
Vi kommenterte alle somatiske missense mutasjoner med funksjonelle resultater generert av VEST [29]. Mens ikke-spesifikke kreft, kan VEST Stillingen likevel være nyttig for å bestemme hvorvidt de observerte mutasjoner er sannsynlig å forurolige proteinaktivitet (Methods). Vi observerte at mutasjoner i kjernen av proteiner og disse påvirker grensesnitt rester var mer sannsynlig å få funksjonelle VEST score, mens mutasjoner i overflate non-grensesnitt rester hadde en bimodal fordeling, noe som tyder på at disse mutasjonene kan påvirke hittil uoppdagede bindingsseter eller andre funksjonelt viktige klasser av rester på overflaten (S1f fig). Generelt ble funksjonelle mutasjoner anriket på grensesnitt rester sammenlignet med overflate ikke-grensesnitt rester (P-verdi 2,6 × 10
-2, Odds Ratio 1,06) (S2 Table), noe som kan tyde på at aminosyresubstitusjoner i en grensesnittet er mer sannsynlig å ha funksjonelle konsekvenser generelt, eller at funksjonelle mutasjoner ved grensesnittene er under positiv seleksjon i kreft, selv blant gener som ikke er ofte mutert.
funksjonell mutasjoner ved protein interaksjons grensesnitt kan påvirke proteinbinding slektskap . Nishi
et al
. [20] fant at 97 missense mutasjoner fra 68 gener generelt hadde en destabiliserende effekt på bindende slektskap av protein-protein interaksjoner. For å undersøke dette i større målestokk, beregnet vi endring i binding fri energi mellom villtype og muterte kreft proteinsekvenser for 5857-grensesnitt aminosyresubstitusjoner rapportert i ICGC og kosmisk (for denne analysen vi brukte alle mutasjoner i kosmisk). Av disse 1225 endret binding affinitet (S1 File): ble 903 spådd å destabilisere interaksjoner, mens den andre 322 ble spådd til å stabilisere interaksjoner. For å avgjøre om effekten på bindende affinitet var i samsvar med funksjonen til samspillet vi kommenterte dem til å aktivere eller hemmende bruker Reactome Pathway Database [30]. Ett hundre femtito interaksjoner kan bli kommentert som aktiverer og 15 som hemmende. Vi observerte at aktiverende grensesnitt på tumorsuppressorgener ble høyanriket for å destabilisere mutasjoner sammenlignet med aktivering grensesnitt på onkogener (Fishers Exact Test P-verdi 8,36 × 10
-4, Odds Ratio 3,65) (S3 og S4 Tables) .
en todelt protein-Residue interaksjons~~POS=TRUNC Network Høydepunkter Mutasjons Oppskrifter i kreftgener
for å undersøke i hvilken grad kreft mutasjoner ved grensesnitt rester målrette bestemte protein interaksjons grensesnitt, bygget vi en bi-partite nettverk av protein-interaksjoner. Dette nettverket eksplisitt beskriver restene som medierer PPIer på hver partner, således at nettverket omfatter to distinkte klasser av noder: sirkler representerer proteiner og trekanter representerer aminosyrerester (figur 3a). Vi fokuserte først på subnettet over ofte endret kreftgener og deres interaksjonspartnere (figur 3), Dette subnettet besto av 185 protein noder hvorav 65 er kreftgener og 120 er interaksjonspartnere. Rester som medierer homo-dimerisering ble ikke tatt med i denne figur, men er til stede i hele nettverket. I figur 3b, er alle rester deltar i grensesnittene vist, mens figur 3c viser bare grensesnittet rester som er mutert i kreft.
Kanter involvert i selv interaksjon vises ikke. a) Et eksempel på et nettverk som beskriver hvordan proteiner, grensesnitt rester og mutasjoner er representert i den todelte nettverksmodellen. I en protein-protein interaksjon nettverk, nodene som representerer proteinene A-D er direkte forbundet med hverandre. I vår bi-partite protein rester samhandling nettverk, er grensesnittet rester vises mellom proteiner. For eksempel blir en rest på protein A (A_1) som er involvert i protein-protein grensesnitt mellom A og B sammen med A og C. Rester muterte i kreft er vist i den bi-partite protein muterte rester interaksjon nettverk. For eksempel er mutert A_1 i det minste en kreft i en pasient, mens rest B_1 -present ovenfor, men fraværende her-er ikke. b) En todelt nettverk viser kreftgener og deres umiddelbare interactors. c) En todelt nettverk viser bare rester som ble mutert i en eller flere tumorer. De sirklet grensesnitt rester samhandle med flere proteiner.
Vi fant ut at i gjennomsnitt 2,2 bindingsseter per kreft genet næret mutasjoner, med noen tumor dempere (FUBP1, KMT2D, NOTCH2 og MLH1) og onkogener (CCND1 og SKP2) har ingen grensesnitt mutasjoner og enkelte kreftgener som har mutasjoner i flere forskjellige grensesnitt (inkludert TP53 med mutasjoner på 8 forskjellige grensesnitt, CTNNB1 med mutasjoner i 7 forskjellige interafaces, APC med mutasjoner i 6 forskjellige grensesnitt og EGFR med mutasjoner i 4 forskjellige grensesnitt ). Denne observasjonen tyder på at fenotypiske pleiotropi oppstår fra distinkt endring av interaksjons profiler av kreftgener kan være bidra til tumor heterogenitet.
To særlig interessante områder av bi-partite nettverk senter på tumorsuppressorgener B2M og TP53. Disse nettverksmoduler viser tydelige mønstre av mutasjon lokalisering på grensesnitt som er forenlig med forskjellige selektive presset som virker å målrette mutasjoner i hvert enkelt tilfelle. Vi beskriver disse to moduler i mer detalj i de følgende avsnittene.
B2M Network Module
I motsetning til de fleste kreftgener i nettverket vårt, grensesnitt mutasjoner som påvirker tumor suppressor beta-2 mikroglobulin (B2M) var ligger hovedsakelig på partner gener. De fleste av disse partnerne konkurrere med hverandre for å binde det samme området på B2M (fig 4a). De hyppigst observerte mutasjoner blant B2M partnere var rester 121 og 33 på HLA-A og rester 140 og 118 på HLA-B.
a) En todelt nettverk av svulst suppressor B2M, dets partnere og grensesnittet rester der de samhandler. b) En todelt nettverk viser bare den delen av rester som ble observert til båtplass missense mutasjoner i kreftpasienter. Størrelsen her av resten nodene representerer antall svulster der resten ble mutert.
Bortsett fra LILRB1 og LILRB2, de andre 10 interaksjonspartnere B2M (figur 4b) er alle involvert med antigen presentasjon. Disse omfatter MHC klasse 1 proteiner (HLA-A, HLA-B, HLA-G, HLA-E) og medlemmer av en klasse av nært beslektede proteiner involvert med presentasjon av ikke-peptid antigener (CD1a, CD1B, CD1d, HFE, MR1 og FCGRT). Overflate-ekspresjon og antigen presentasjon av MHC klasse I krever binding til B2M [31]. MHC klasse 1 gener er svært polymorfe, noe som gjør dem i stand til å presentere en rekke forskjellige endogene peptider [31]. Mutasjoner som påvirker B2M binding med partnere i antigen presentasjon veien kan redusere effektiviteten av selv-antigen presentasjon og dermed legge til rette immunrespons unndragelse av kreftceller. Berikelse av mutasjoner ved partner grensesnitt kan gjenspeile at utvalget i tumorer opptrer å forstyrre spesielt med presentasjon av selvantigener, slik at svulster med forskjellige mutasjoner profiler må forstyrre med ulike aspekter av antigen presentasjon veien.
TP53 Network Module
TP53 er den hyppigst muterte genet i humane kreftformer med mutasjoner fordelt over hele den åpne leseramme
3. Mutasjoner i dette gen har blitt rapportert å ha forskjellige konsekvenser for TP53 aktivitet [32]; noen av de mutasjoner forårsaker forsterkningen av funksjon, mens andre undertrykke TP53. Selv forskjellige aminosyresubstitusjoner i den samme rest kan føre til forskjellige fenotyper [32]. Her har vi brukt proteinrester bipartite interaksjon nettverk av TP53 å undersøke mulige biologiske utfall av forskjellige mutasjoner.
Flere av de muterte grensesnitt rester i TP53 nettverksmodulen megle flere protein interaksjoner. Mutert TP53 rester 18 og 27 samhandle med både MDM2 og EP300 (fig 5a og 5b). Delte rester er spesielt interessante fordi mutasjoner i disse områdene kan samtidig påvirke flere intracellulære signaler, eller kan forskyve likevekten av bindingen mellom interaksjonspartnere. Ifølge Kohn er to-state modellen [33] EP300 har to roller i TP53-nettverket. Når du er i inaktiv status (i fravær av cellulært stress), kan TP53 inaktiveres via ubiquitinering enten MDM2 eller EP300. I dette scenariet, samarbeider EP300 med MDM2. Men i aktiv tilstand (utløst av DNA-skade) fosforylering av TP53 (rester 18 eller 20) hindrer MDM2 bindende, mens det fremmer EP300 bindende. MDM2 er en negativ regulator av TP53 mens EP300 stimulerer TP53 er transkripsjonen aktivitet. Dermed EP300 har en motsatt rolle å MDM2 i TP53 aktiv tilstand. Ved å destabilisere TP53-EP300 interaksjon, noe som er ugunstig for tumorprogresjon, kan mutasjoner i disse rester spesifikt hemmer EP300 bindende, og dermed frigjøre bindingsstedet for å samhandle med MDM2.
a) En todelt nettverk av tumor suppressor TP53, dets samarbeidspartnere og grensesnitt rester som de samhandler. b) En todelt nettverk viser bare den delen av rester observert til båtplass missense mutasjoner i kreftpasienter. Størrelsen her av resten nodene representerer antall tumorer i hvilken resten ble mutert. c) En Kaplan Meier overlevelse plott av pasienter fra TCGA mutasjoner i TP53 ved restene 175, 248 eller 273. d) TP53 mutasjoner R175, R273 og R248 vises på krystallstrukturen av TP53 som homotetramer.
TP53 rester 181, 247 og 249 samhandle med TP53BP1 og TP53BP2 (fig 5a og 5b). TP53BP1 bidrar til DNA-reparasjon og cellesykluskontroll, samt styrke TP53-mediert transkripsjonen aktivitet [34], og TP53BP2 forbedrer skade-indusert apoptose [35]. I motsetning til MDM2-EP300 eksempel, ville det mest fordelaktige resultatet for tumoren synes å resultere om mutasjoner ved stene 181, 247 og 249 kompromitterte både TP53BP1 og TP53BP2 interaksjoner. Interessant, ble mutasjoner ved rest 249 spådd å stabilisere samspillet med TP53BP1 men destabilisere interaksjonen med TP53BP2 (S1 File) tyder på en mer kompleks rolle for disse TP53 bindingspartnere i tumorigenesis
TP53 rest 45 er viktig for å binde seg til RPA1 og HGMB1. TP53-RPA1 komplekset er viktig for homolog rekombinasjon og viktig for svulst undertrykkelse [36], mens HMGB1 har både onkogene og tumorigene aktiviteter [37]. Det har blitt foreslått at i fravær av TP53, fremmer HMBG1 autofagi og HMGB1-mediert autofagi stimulerer svulst celle overlevelse gjennom TP53-avhengige prosesser [38]. Forstyrre både RPA1 og HMBG1 interaksjoner med TP53 kan derfor være fordelaktig for tumor vedlikehold.
Visse mutasjoner i TP53 er kjent for å ha en prognostisk verdi for kreftpasienter. Disse mutasjonene er kategorisert etter om de påvirke DNA bindingskapasitet (R248Q, R273H) eller generell protein stabilitet (R249S, G245S, R175H og R282W) [39]. Poeta
et al
. [40] klassifisert TP53 mutasjoner som forstyrrende eller ikke-forstyrrende i henhold til hvorvidt de er plassert i den DNA-bindende domene (DBD). Mutasjoner i den nedbrytende kategori er assosiert med kortere overlevelse. Bestemt mutasjon hotspots (248, 273 og 175) ble nylig observert å påvirke kjemoterapi følsomhet og total overlevelse i eggstokkreft [41]. Selv om DNA-bindende og oligomeriseringsprosessen domener av TP53 er vanligvis behandles separat, våre grensesnitt kartlegginger markere at mange aminosyrer er involvert i TP53 dimerization er innenfor DBD, et faktum som er blitt rapportert tidligere [42].
Mens både rester 248 og 273 bidra til DNA bindende, deres topologiske innvirkning på PPI nettverk forskjellig. Vi observerte 3 mutasjons hotspots (ofte muterte rester) som er involvert med ulike sett av interaksjoner: TP53 rest 273 spesifikt påvirker DNA-bindende, rester 175 spesielt påvirker TP53 oligomerisering og rester 248 er viktig for oligomerisering, binding til DNA og interaksjoner med to protein partnere , TP53BP1 og TP53BP2. Når pasientene ble gruppert etter mutasjon på disse tre områdene, observerte vi en statistisk signifikant forskjell i overlevelse trender (Chi-Square = 11,1, P-verdi 3,8 × 10
-3, log-rank test) (fig 5c ). Den tredimensjonale lokalisering av rester 175, 248 og 273 på en TP53 tetramer er vist i figur 5d.
Funksjonell Mutasjoner er beriket ved Tumor lyddemper men ikke onkogen Homo-oligomeriseringsprosessen sider
Mutasjoner kunne kartlegges på homo-oligomeriseringsprosessen nettstedene til 46 kreftgener. Siden krystallisering noen ganger oppdager protein-protein kontakter som ikke skjer i cellen, vår analyse fokusert på 23 av de kreftgener som ble bekreftet å danne biologiske oligomerizations av PISA [43], og direkte fra litteraturen (S5 og S6 Tables). Siden unnlatelse av å oligomerisere er sannsynlig å påvirke protein funksjon, fant vi det interessant at muterte oligomeriseringsprosessen områder var omtrent likt representert blant onkogener og tumor dempere (fig 6). Vi spekulert i at mutasjoner i disse områdene i tumor suppressors men ikke onkogener vil bli beriket for funksjonell aminosyresubstitusjoner. For å teste dette, ble VEST rille distribusjoner for mutasjoner sammenlignes på tvers oligomeriseringsprosessen steder i onkogener, tumor suppressors og andre gener. Vi fant at kreftdempere er betydelig beriket med funksjonelle mutasjoner i sine homo-oligomerisering regioner sammenlignet med andre gener (P-verdi 1,73 × 10
-8, Odds Ratio 3,68) (S7 tabell), men ikke observere dette berikelse for onkogener (fig 6).
Kantene er farget i henhold til funksjonelle spådommer gjort ved hjelp VEST. Røde linjer viser at mutasjoner som påvirker at rester ble spådd å være funksjonelle (VEST 0,75), blå linjer viser en nøytral prediksjon (VEST 0,25), og stiplede grå linjer angir mutasjoner kan ikke med sikkerhet bli tildelt en funksjonell eller nøytral etikett.
nukleinsyrebindende nettsteder Havn en uventet Antall missense mutasjoner
Vi neste undersøkt protein-DNA bindingsseter i nettverket vårt. Mendelsk mutasjoner i DNA-bindingsseter ble eksperimentelt funnet enten å oppheve DNA-binding eller for å forandre DNA-bindende spesifisitet for binding av motivene i DNA-sekvensen [9]. PDB inkludert strukturer for 10 kreftdempere, 2 onkogener og 168 flere gener bundet til DNA (S8 tabell). Blant disse, 9 tumor dempere, en onkogen og 131 andre gener hadde mutasjoner i sine DNA-bindende regioner (S9 Table). DNA-bindende regioner generelt ikke overlapper med protein-veksel regioner av proteiner i mendelsk sykdommer [9]. Proteinene i nettverket vårt på samme måte viste nesten ingen overlapping av protein interaksjons nettsteder med strukturelt løst DNA-bindende grensesnitt (P-verdi 8,86 × 10
-5, Odds Ratio 0,77). I tillegg er en uventet antall missense mutasjoner men ikke stille mutasjoner oppsto innen DNA-bindingsseter (P-verdi 3,38 × 10
-3, Odds Ratio 1,19) (S10 Table), noe som tyder på at DNA-bindende aktivitet av noe av disse proteinene kan være viktig for tumordannelse.
av de 180 DNA-bindende proteiner i vårt nettverk, ti var transkripsjonsmester regulatorer (ETS1, SRF, FOXO4, GATA3, HNF1B, HNF4A, MAX, MYC, NFKB1 og NFATC1 [44, 45]), hvorav åtte (SRF og HNF1B er unntakene) hadde mutasjoner i deres DNA-bindende regioner. Transkripsjonsmester regulatorer, gener på toppen av regelverket hierarkiet, er i stand til å kontrollere uttrykket av flere mål gener og er determinanter for celle skjebne. Dermed mutasjoner i disse genene som enten oppheve DNA-binding eller endre sin spesifisitet vil sannsynligvis føre til omfattende endringer i genuttrykk.
Vi antok at mutasjoner endre RNA bindende områder av proteiner ville ha lignende konsekvenser for dem å endre DNA bindingssteder . Vårt nettverk inkludert en RNA-bindende onkogen og 73 RNA-bindende andre gener som støttes av co-krystall-strukturer i PDB (S11 tabell). I motsetning til det som er blitt rapportert for DNA-bindende områder, gjorde vi ikke observere gjensidig eksklusivitet mellom restene formidler protein-protein interaksjoner og de formidler protein-RNA interaksjoner.
