Машинное обучение для идентификации функциональных фосфосайтов человека

Исследователи из Европейского института биоинформатики EMBL (EMBL-EBI) создали крупнейший на сегодняшний день референсный фосфопротеом человека, содержащий почти 120 000 фосфосайтов. Чтобы определить наиболее вероятные критически важные сайты, они использовали подход машинного обучения, способный ранжировать их по функциональной значимости.

Белки — это основные молекулярные машины клетки, регуляция которых может осуществляться с помощью модификаций, подобных молекулярным переключателям. Фосфорилирование белков — один из таких молекулярных переключателей, который может изменять структурную конформацию белка, приводя к его активации, деактивации или изменению функции. Несмотря на десятилетия работы, общее количество таких модификаций и то, какие из них действительно критичны для жизни, остаётся загадкой.

Это исследование, опубликованное в Nature Biotechnology, создаёт свободно доступный ресурс, который учёные могут использовать для лучшего понимания того, какие белки фосфорилируются и какие фосфосайты имеют функциональную значимость. Доступ к этим данным имеет серьёзные последствия для ускорения прогресса исследований многих биологических процессов и заболеваний.

Машинное обучение и обмен данными

«Этот новый ресурс не был бы возможен, если бы учёные по всему миру не делились своими исследовательскими данными и результатами», — говорит Педро Белтрао, руководитель группы в EMBL-EBI. «Потребовалось бы более 500 последовательных дней работы одной машины, чтобы провести все эксперименты по масс-спектрометрии, использованные для создания этой базы данных. Применив машинное обучение к этому огромному набору данных, мы создали систему оценки, которая, надеемся, поможет исследователям определить, какие малоизвестные фосфосайты изучать дальше».

Исследователи из EMBL-EBI обработали более 100 общедоступных фосфо-обогащённых наборов данных человека, содержащих более 6000 экспериментов по масс-спектрометрии из базы данных PRoteomics IDEntifications (PRIDE) EMBL-EBI. Этот масштабный проект сгенерировал самую большую на сегодняшний день базу данных референсного фосфопротеома с открытым доступом.

Функциональные фосфосайты человека

Для идентификации фосфосайтов, наиболее критичных для клеток человека, машинное обучение использовалось для интеграции различных аннотаций для каждого сайта, таких как степень консервативности. Функциональная оценка фосфосайта, сгенерированная в этом исследовании, имеет огромный потенциал, чтобы помочь другим учёным узнать больше об интересующих их белках. Её можно использовать для ранжирования известных фосфосайтов, чтобы отличить те, которые функционально значимы для молекулярных процессов и заболеваний.

Например, исследователи смогли продемонстрировать практичность своей модели функциональной оценки, идентифицировав два высоко оценённых фосфосайта, которые играют роль в регуляции нейрональной дифференцировки.

«Модель функциональной оценки, созданная в этом исследовании, может быть использована для обнаружения множества новых функциональных фосфосайтов, которые могут играть решающую роль в заболеваниях», — говорит Дэвид Очоа, координатор проекта в Open Targets. «Мы уже знаем о нескольких группах, которые используют модель оценки, поэтому мы хотели бы призвать исследователей по всему миру изучить ресурс и использовать его».