インシリコヒトサーフェスエーム

細胞表面タンパク質は、DrugBank データベースに掲載されている承認済みのヒト用医薬品の 66% が細胞表面タンパク質を標的としていることからも明らかなように、バイオメディカルの重要性が高いです。このバイオメディカルの関連性にもかかわらず、ヒトサーフェスエームの包括的な評価は行われておらず、予測される 5000 のヒト膜貫通タンパク質のうち、プラズマ膜に位置することが示されているものはごく一部です。ヒトサーフェスエームの分析を可能にするために、機械学習に基づいたサーフェスエーム予測ツール SURFY を開発しました。トレーニングセットとして、Cell Surface Protein Atlas (CSPA) から実験的に確認された高信頼性の細胞表面タンパク質を使用し、131 の特徴ごとに、具体的にはトポロジー的領域ごとにランダムフォレスト分類器をトレーニングしました。SURFY を用いて、人間のサーフェスエームとして 2886 のタンパク質を 93.5% の精度で予測し、既知の細胞表面タンパク質クラス（すなわち、受容体）との優れたオーバーラップが示されました。蓄積された mRNA データでは、癌細胞株で発現したサーフェスエーム遺伝子は 543 から 1,100 の範囲で、胚性幹細胞およびその誘導系では最大 1,700 のサーフェスエーム遺伝子が発現していることが分かりました。したがって、サーフェスエームの多様性は細胞型に依存し、非表面プロテオームよりもダイナミックであるようです。予測されたサーフェスエームを研究コミュニティが容易に利用できるように、直感的なインタロゲーション用の可視化ツールを提供しています（wlab.ethz.ch/surfaceome）。インシリコサーフェスエームは、マルチオミクススクリーニングで生成されたデータのフィルタリングを可能にし、サーフェスエームのナノスケールの組織構造の解明をサポートします。