Identificación computacional de complejos proteicos a partir de interacciones en red: Estado actual, desafíos y el camino a seguir

Las proteínas que interactúan físicamente forman complejos macromoleculares que impulsan diversos procesos celulares. Los avances en técnicas experimentales que capturan interacciones entre proteínas nos proporcionan redes de interacción proteína-proteína (PPI) de varios organismos modelo. Estos conjuntos de datos han permitido la predicción y otros análisis computacionales de complejos proteicos. Aquí ofrecemos una revisión sistemática de los algoritmos de vanguardia para la predicción de complejos proteicos a partir de redes PPI propuestos en las últimas dos décadas. Los enfoques existentes que resuelven este problema se clasifican en tres grupos, incluyendo: basados en la calidad de clusters, basados en afinidad de nodos, y basados en incrustación de redes, y comparamos y contrastamos las ventajas y desventajas. Además, incluimos un análisis comparativo al calcular el rendimiento de dieciocho métodos basados en doce medidas de rendimiento bien establecidas en cuatro redes de interacción proteína-proteína de referencia ampliamente utilizadas. Finalmente, se discuten las limitaciones y desventajas tanto de los datos actuales como de los enfoques, junto con las soluciones potenciales en este campo, con énfasis en los puntos que allanan el camino para futuros esfuerzos de investigación en este ámbito.