研究深入蛋白质社交网络

斯坦利·米尔格拉姆(StanleyMilgram)开创性的“六度分离”实验证明了20世纪60年代人类之间惊人的密切联系。现在，由马克斯·普朗克生物化学研究所(MPI)的马蒂亚斯·曼(MatthiasMann)教授领导的研究小组表明，我们细胞中的蛋白质同样具有良好的连接性。

目前的研究结果发表在《自然》杂志上，是蛋白质研究向前迈出的决定性一步，代表了蛋白质-蛋白质相互作用的第一个全面观点，代表了生物体网络的第一个全面视图。

米尔格拉姆20世纪60年代著名的实验表明，平均而言，人们只通过六次认识米尔格拉姆在20世纪60年代的著名实验表明，平均而言，人们仅通过六次个人联系。最近对Facebook等社交网络的分析表明，我们之间的联系比最初想象的更加紧密，我们之间平均只有四次半“握手”。

将我们细胞中的每种蛋白质想象为一个巨大社交网络中的一种节点，就像社会中的个人一样。就像社会中人与人之间一样，蛋白质之间的联系和交换至关重要。更重要的是，这些相互作用决定了我们的蛋白质是否能够正确执行其功能和任务，从而决定我们是否保持健康。

为了研究我们体内的这些相互作用以及由此产生的网络，科学家们迄今为止只能使用非常不完整的方法。这使得几乎不可能获得有关蛋白质社交网络的深入分析和有意义的结果。

渔夫的方法

为了深入研究这个蛋白质社交网络，MPI生物化学团队使用了一种创新方法，可以从网络中过滤掉单个节点并研究它们与哪些其他节点交互。该方法缩写为AP-MS，将质谱法与亲和纯化相结合，可以说，这是一种从所有蛋白质的海洋中捞出待研究关系的目标蛋白质的方法。

与目标蛋白相互作用的蛋白质的亲和力也直接导致它们被拉出。然后质谱仪可以准确测量涉及哪些蛋白质。通过这种方式，这些蛋白质可以被鉴定为目标蛋白质的直接相互作用伙伴。

类似于渔夫根据自己喜欢的猎物选择诱饵，研究人员用一种小的荧光蛋白(鱼竿)标记目标蛋白(诱饵)，然后通过抗体的作用将其从蛋白质组(海)中拉出。作为钓鱼者，拖动其他蛋白质(鱼)。

最小输入，最大输出

在当前的研究中，研究人员成功地将之前大量的4升细胞材料减少到仅1.5毫升。由于活细胞在细胞培养物中生长需要一定的时间，因此这项研究的新方法可以更快、更精确地研究细胞中的蛋白质网络。因此，新的工作流程提供了更深入的结果和蛋白质结构的映射表​​示，而细胞输入更少，因此所需的时间也更少。

该研究强调了酵母作为模式生物的关键作用，因为它与人类具有相似性。尽管酵母是自然界最简单的生命形式之一，但它们与我们共享重要的细胞功能。酵母的分子相互作用表明，绝大多数蛋白质都是紧密相连的，每种蛋白质平均形成16个关系，使它们之间只有大约4次“握手”间隔。因此，蛋白质的社交行为似乎与我们人类在社交网络中的行为一样。

在健康和疾病方面

“为了了解患病细胞中到底出了什么问题，有必要了解健康细胞中蛋白质如何相互作用。在我们的研究中，我们能够发现人类细胞中也存在的蛋白质与蛋白质之间的许多新联系。与癌症或亨廷顿氏舞蹈病等疾病有关，”该研究的第一作者安德烈·米凯利斯(AndréMichaelis)解释道。

这些对对我们的健康至关重要的蛋白质相互作用伙伴的研究也可用于得出有关未来可能的新治疗方法的结论。这将使对每个人的疾病起源采取更加个性化的方法成为可能。

马蒂亚斯·曼(MatthiasMann)总结道：“我们的研究结果让我们对细胞的蛋白质网络有了前所未有的了解。我相信，我们所发现的联系和相互作用对于未来治疗由错误的蛋白质相互作用。这是一个令人兴奋的项目，具有令人难以置信的详细结果。”