Identifican proteínas clave en células infectadas con SARS-CoV-2

   \'ViralLink\', presentada en la revista \'PloS Computational Biology\', conecta los puntos, revelando las interacciones clave que tienen lugar dentro de las células después de la infección con el virus SARS-CoV-2. La única entrada que se requiere del usuario son los datos de recuentos transcriptómicos, cuya facilidad permite una investigación rápida y multidisciplinaria.

   La aplicación de \'ViralLink\' a diferentes conjuntos de datos de transcriptómica ayudará a descubrir cómo varían las respuestas del SARS-CoV-2 en diferentes condiciones, como tipos de células, organismos o pacientes.

   Un estudio de caso que utilizó el flujo de trabajo destacó diez proteínas clave involucradas en una amplia gama de funciones en las células bronquiales y traqueales. Entre ellos estaban la proliferación celular, apoptosis, adhesión celular, exocitosis y respuestas inmunes proinflamatorias, mediadas más notablemente por las vías de señalización MAPK / ERK y PI3K / AKT.

   Así, se ha invitado a los investigadores de todo el mundo a utilizar este recurso, que está disponible en GitHub en un contenedor Docker de fácil acceso, como un script de envoltura de Python o como scripts de Python y R modulares personalizables.

   "La ciencia colaborativa y multidisciplinaria es especialmente importante en la actualidad debido a la urgencia de COVID-19 --resalta la primera autora Agatha Treveil, investigadora científica de la IE--. Este flujo de trabajo ayuda a eso al proporcionar una herramienta fácil de usar para modelar el efecto de las proteínas virales en una célula infectada, que puede adaptarse fácilmente cuando haya nuevos datos disponibles".

   Utilizando información disponible públicamente sobre qué proteínas humanas pueden interactuar con proteínas virales, \'ViralLink\' predice cómo una célula infectada transmite señales de interacciones proteína humana-proteína viral a través de vías de señalización y factores de transcripción para finalmente cambiar la expresión de genes dentro de la célula.

   Específicamente, \'ViralLink\' emplea un algoritmo de difusión de calor (TieDIE) junto con recursos de interacciones moleculares disponibles públicamente (OmniPath y DoRothEA) para identificar posibles interacciones reguladoras y de señalización dentro de la célula infectada. Para ayudar a los usuarios a interpretar los datos, \'ViralLink\' también incluye funciones de análisis funcional y análisis de topología de red.

   Otro aspecto útil del flujo de trabajo de \'ViralLink\' es que integra y conecta datos de fuentes dispares. Aunque se han publicado decenas de miles de artículos durante el curso de la pandemia de COVID-19, muchos de ellos a menudo no están relacionados. Eso plantea un cuello de botella para que la investigación se traduzca en aplicaciones médicas.

   \'ViralLink\' es solo una de las herramientas que está desarrollando el Grupo Korcsmaros en la lucha contra COVID-19. Como parte del esfuerzo internacional COVID-19 Disease Map, el equipo está trabajando en un conjunto de aplicaciones de biología de red para comprender los efectos sistémicos de COVID-19, con un enfoque en la tormenta de citocinas. Otras herramientas están dirigidas a medicamentos que tal vez ya existen pero que aún no se están aplicando al COVID-19.

   "Esta enfermedad afecta a las personas de muchas formas diferentes --resalta el doctor Tamas Korcsmaros, líder del grupo EI / QIB--. Las herramientas que estamos desarrollando ayudarán a los investigadores de todo el mundo a conectar los puntos para que la identificación de los factores de riesgo y el tratamiento de la enfermedad sea mucho más manejable. Estamos proporcionando los medios para unir el trabajo de la comunidad científica internacional".