NBT| 解锁人类蛋白质相互作用网络，探究疾病突变的全新视界

本文介绍了由康奈尔大学和凯斯西储大学联合开发的新一代深度学习框架PIONEER，该系统旨在解析人类蛋白质相互作用网络中的疾病突变影响。PIONEER通过整合共晶体结构和同源模型，生成了包含282,095个跨物种的蛋白质相互作用，覆盖了16,232种人类蛋白质的146,138个实验验证的相互作用。该系统通过混合深度学习架构，结合图卷积网络和递归神经网络，实现了对蛋白质相互作用界面的精确预测。研究结果显示，PIONEER不仅优于现有方法，还通过实验验证了其预测精确性，识别了586个与癌症预后和药物反应显著相关的蛋白质相互作用。PIONEER的开发为精准医学提供了新的工具，有助于更高效地研究疾病靶点，加速个体化治疗的发展。