Approches nouvelles pour l’étude des interactions protéine-protéine

Résumé : > Le protéome est un système dynamique où les interactions protéine-protéine occupent une place essentielle pour modeler ensemble le phé-notype cellulaire. L'identification de ces interactions a toutefois longtemps représenté un obstacle important en protéomique tant les techniques disponibles ne permettaient pas de rendre compte de ces dynamiques d'interactions. Le développement récent du BioID et de l'APEX, deux technologies de marquage de proximité, ouvre aujourd'hui de nouvelles perspectives. Dans cette revue, nous décrivons les outils disponibles pour étudier les interactions protéine-protéine et discutons des progrès récents apportés par les marquages de proximité pour compléter notre vision du protéome et ainsi mieux comprendre les mécanismes cellulaires. < ces dernières années à des défis tech-nologiques importants. Ainsi, afin de répondre à ce challenge, plusieurs techniques ont été développées (Figure 1). Parmi elles, les techniques conventionnelles in vitro, comme la purification par affi-nité (ou l'immunoprécipitation) ou le système double hybride chez la levure, bien que performantes, apparaissent insuffisantes. En effet, ces techniques n'identifient que les interactions fortes sans tenir compte du contexte cellulaire, ne donnant ainsi qu'un reflet partiel des IPP. Elles permettent de mettre en évidence des interactions directes dans des complexes à forte affinité, mais elles ne tiennent pas compte, ou difficilement, de la dynamique spatio-temporelle. De nombreuses IPP ont toutefois pu être identifiées par ces techniques, dont beaucoup sont encore référencées dans des bases de données telles que BioGrid, IntAct, Mint ou DIP. Récemment, de nouvelles approches ont été proposées pour répondre à ces écueils et permettre d'identifier des interactions in cellulo et in vivo tout en tenant compte de leurs dimensions spatio-temporelle et transitoire. Il s'agit de techniques de marquage de proximité par des systèmes enzymatiques (ou proximity-dependent labeling) comme le BioID (proximity-dependent biotinylation identification) ou l'APEX (engineered ascorbate peroxidase). Ces approches ouvrent de nou-velles perspectives pour l'identification d'interacteurs en contextes physiologique et pathologique. Elles permettent d'affiner les carto-graphies des réseaux d'interactions protéiques au niveau cellulaire et appréhendent plus finement les dérégulations des IPP que l'on sait être impliquées dans de nombreuses pathologies. Les interactions protéine-protéine (IPP) jouent un rôle fondamental à tous les niveaux de la cellule que ce soit dans le métabolisme, la signalisation, la prolifération cellulaire, la communication intercellulaire ou encore dans le maintien de l'architecture membranaire. Tous ces processus et fonctions biologiques font intervenir une multitude de protéines qui agissent de concert dans des systèmes complexes et interconnectés. Mais la compréhension d'un processus cellulaire, qu'il soit physiologique ou pathologique, ne se résume plus à la simple identification des partenaires d'un complexe. Elle doit également permettre d'appréhender les prin-cipes d'association entre protéines au sein des réseaux d'interactions étudiés. L'analyse des réseaux biologiques et des connexions protéiques directes ou indirectes, transitoires ou durables, nécessite des approches sys-témiques complexes à la croisée entre différentes disciplines comme la biochimie, la protéomique, la biologie cellulaire ou la bio-informatique. La prise en compte de l'aspect multidimensionnel de l'étude des réseaux d'interaction, et notamment celui de la dynamique spatio-temporelle, pour l'identification des IPP et la construction des interactomes qui en résultent a conduit
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Contributeur : Alain Mangé <>
Soumis le : mercredi 20 novembre 2019 - 10:32:35
Dernière modification le : mardi 26 novembre 2019 - 01:26:15

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Benoît Beganton, Etienne Coyaud, Alain Mangé, Jérôme Solassol. Approches nouvelles pour l’étude des interactions protéine-protéine. médecine/sciences, EDP Sciences, 2019, 35 (3), pp.223-231. ⟨10.1051/medsci/2019035⟩. ⟨hal-02371907⟩

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