Prédiction grande échelle des interactions protéine/protéineà la prédiction grande échelle des interactions protéines/protéines

On présente ici des travaux en cours, s'inscrivant dans le cadre du projet "Large scale investigation of protein-protein, protein-DNA and protein-ligand interactions leading to drug targeting" (Décrypthon AFM-CNRS-IBM).

Le but de cette recherche consiste à pratiquer une discrimination automatique de partenaires au sein d'une base de protéines, et donc de reconstruire des réseaux d'interactions protéiques jusqu'ici inconnus. Des travaux préliminaires ont montré qu'un algorithme de docking "gros grain" (MAXDO) pratiquant une exploration exhaustive d'un espace de conformation discrétisé, pouvait s'avérer suffisant pour discriminer ces partenaires, si toutefois des informations suffisantes sur les surfaces d'interaction étaient disponible. Par ailleurs, une approches évolutive (JET) pour la détection de ces surfaces d'interactions, basée sur la détection de zones de conservation différentielles, s'est révélée d'une spécificité remarquable (~80%), et d'une sensibilité acceptable (~35%). On combine alors ces deux approches pour, d'une part, limiter la combinatoire des conformations explorées par MAXDO à celles présentes autour des surfaces d'interaction prédîtes par JET et, d'autre part, prédire des couples de protéines partenaires. On présente les résultats ainsi obtenus, à l'aube du lancement sur les 20 000 processeurs de la World Community Grid d'IBM d'une base de donnée de 2246 protéines, pour la plupart impliquées ou reliées à la dystrophie musculaire.