Abstract


Background: Homodimerisation is a production of protein-protein complex composed of two identical molecules. Dimerisation is a phenomenon that often occurs in the regulation of biochemical systems like signal transduction pathways. We investigated if the existence of a homodimer-activated receptor and the activation of homodimer transducers is the general pattern in cell signaling.
Methods: We developed a workflow to merge the data from the Gene Ontology and the BOND database to produce a list of interactions between homodimer receptors and homodimer proteins. To decide whether the results are significant from a statistical point of view, we performed two additional analysis. Furthermore, we verified the suspected affinity of homodimer receptors to homodimer transducers through χ² test and Yates’ correction.
Results: With the analysis of Gene Ontology and BOND database, twenty-two interactions were detected between 12 potential homodimer receptors and 22 potential homodimer transducers. The ratio of homodimeric protein transducers interacting with the randomly selected receptors was 5.1% of the total number of interacting transducers, whereas the ratio in the homodimer-homodimer list was 23.9%. The p-value of homodimer receptors to interact with homodimer transducers was 2×10-5. Similarly, we calculated the ratio of homodimer receptors in the interactions with homodimer transducers and non-homodimer transducers. From the statistical test, the ratio of homodimer receptors was 60% and its p-value was 5.3×10-4.
Conclusions: Our analysis indicates that homodimer receptor-homodimer transducer interactions are a frequent pattern in cell signaling. We detected a significant amount of these interactions and confirmed that there is a prevalence of such interactions when comparing their frequency with randomly selected non-homodimeric interactions between receptors and protein transducers.


I. 들어가는 말


  단백질 이량체 형성(Protein dimerisation)은 동종(Homodimerisation) 또는 이종(Heterodimerisation)의 단백질 소단위가 결합하여 복합체를 형성하는 것으로 정의할 수 있다.
Klemm[1] 등은 이합체 형성이 신호전달체계에 있어서 단백질-단백질 상호작용의 방향을 유도하거나, 단백질 전송의 위치를 결정하거나, 단백질이 단량체에서 이량체로 전이하는 것을 조절하는 등의 생물학적 기능을 갖고 있음을 밝혔다. 뿐만 아니라, 효소, 이온채널, 수용체, 전사조절인자와 같은 단백질의 조절에 있어서 핵심적인 역할을 하고 있다[2].

일례로, Brenda enzyme database(http://www.brenda.uni-koeln.de/)를 검색해보았을 때 452개의 인체 유래 효소 중 125개의 효소가 동종이량체의 구조를 갖고 있었다. Caspase는 apoptosis 중에 세포의 사멸을 조절하는 효소인데 한 개의 사슬구조를 갖고 있다. 그러나 실제 단백질 분해 작용을 할 때는 동종 이량체를 형성하여 작용한다. 그 외에도 많은 제한효소와 전사조절인자와 같은 DNA 결합 단백질들이 동종 이량체 구조를 갖고 있다.

동종 이량체를 형성하는 또 다른 한가지 예가 세포 표면의 수용체인데, 작용물질(Agonist)에 반응하고 신호를 전달하는 과정에서 다량체(Oligomer)를 형성한다. 이때, 동종이량 수용체는 신호전달에 관여하는 kinase와 전사조절인자의 이량체 형성과 활성에 관여하는 것으로 밝혀졌다[3][4]. 그 대표적인 예가 JAK2/STAT5 경로이다[5]. 이때, 활성화된 동종이량 수용체인 EpoR은 전사인자인 STAT5의 활성화와 동종이량체 형성을 유도한다(Figure 1).

활성화된 동종이량 수용체와 동종이량 전달체의 활성이 존재한다는 보고는 이러한 일련의 과정이 매우 일반적인 과정일 것임을 시사해준다.
본 글에서 우리는 동종이량 수용체-동종이량 전달체 상호작용이 신호전달 체계에서 일반적인 현상인지 알아보았다. 이를 위해 공개 데이터베이스를 검색하기 위한 생물정보학적 분석을 기획하고 수행하였다.

II. 몸 말


우리는 인간 세포에서의 신호전달체계에 초점을 맞추었기 때문에 분석대상은 데이터베이스의 정보 중 Homo sapiens에 대한 정보로 제한하였다. 생물정보학적 검색을 위해 단백질의 특성과 상호작용을 대상으로 하였다(Figure 2). Gene Ontology(GO) 상에서 수용체로 분류된 단백질만을 수용체로 정의하였다. 이 수용체들의 상호작용 정보가 BOND(Biomolecular Object Network Databank)[6] 데이터베이스에 있는데 수용체 자신과 상호작용(Self-interaction)하는 경우 동종이량 수용체로 보았다(Figure 2의 R-R 상호작용).

그 다음으로 신호전달에 있어서 동종이량 수용체와 상호작용하는 모든 단백질을 찾았다(Figure 2; A, B, P). 이 단백질 중에서 또 다시 자기 상호작용(Self-interaction)하는 단백질들을 선택하였다. 그 결과, 우리는 동종이량 수용체와 동종이량 전단체 간의 동종이량-동종이량 상호작용만을 볼 수 있게 되었다.

이를 위해, GO와 BOND 데이터베이스로부터 실험적으로 검증되고 논문에 인용된 동종이량 수용체와 동종이량 전달체의 상호작용 목록을 만들었다. GO 데이터베이스는 유전자와 유전자의 생산물에 대해 공통적이고 구조적이며 명확한 용어를 제공하는데 신호전달 체계에 있어서 특별한 역할이 있는 단백질과 역할이 없는 단백질을 구분하는 것은 중요하였다. 수용체-전달체 상호작용을 찾기 위해 BOND를 사용하였는데 실험적으로 검증된 단백질과 다른 생물분자들과의 상호작용 정보를 갖고 있는 가장 완벽한 데이터베이스이다. GO 데이터베이스를 추출하기 위해 GO 검색 도구인 AmiGO(http://amigo. geneontology.org/cgi-bin/amigo/go.cgi)를 사용하였다. 한편, BOND 데이터베이스로부터 대량의 상호작용 정보를 가져오기 위해 BOND의 SOAP 인터페이스를 이용하였다. 본 연구에서 사용한 데이터 검색과 분석 파이프라인은 Figure 3에 순서대로 나타내었다.
데이터 분석은 두 단계로 이루어졌다.

먼저 GO 용어 중에서 Homo sapiens의 단백질 중 'receptor activity'를 갖는 것들을 찾았다(총 848개). 다음으로, 목록에 포함된 수용체 단백질들의 상호작용 대상 단백질들을 BOND 데이터베이스로부터 검색하였다. 이 리스트 중에서 자기 자신과 상호작용하는 수용체만을 선택하였는데 이들을 동종이량체를 만드는 수용체로 정의하였다. 이를 통해 24개의 동종이량 수용체 후보를 찾았다.

다음으로, GO에서 세포 신호전달과 연관되어 있고 BOND 데이터베이스에서 앞서 찾은 24개 동종이량 수용체 후보와 상호작용하는 단백질들을 검색하였다. 그 결과 146개의 상호작용 대상 단백질들을 동정하였다. 마지막으로, 146개 단백질 중 자기-상호작용(Self-interaction)을 하는 22개의 단백질들을 동종이량 전달체 후보로 선택하였다. 이들 동종이량 전달체와 상호작용하는 동종이량 수용체는 12개이었다. 최종 동종이량 수용체-동종이량 전달체 목록은 Figure 4에 나타내었다.
12개의 동종이량 수용체 후보와 22개의 동종이량 전달체 후보 사이에 22개의 상호작용이 있었다. 동종이량 수용체의 절반이 고유한 동종이량 전달체를 상호작용 대상으로 했으나, 20%의 동종이량 수용체는 세 개 이상의 동종이량 단백질과 상호작용하였다(Figure 4). 그 특별한 예가 TGFBR1 동종이량 수용체인데, 10개의 동종이량 전달체와 상호작용하였다. TGFBR1 수용체가 다른 수용체에 비해 동종이량 전달체와 더 많은 상호작용을 하는 이유는 명확하지 않다. 매우 재미있는 것은, TGFβ 수용체 시스템이 다른 수용체 시스템보다도 동종이량체 형성을 통한 신호전달을 더 선호한다는 것이다.

이상의 상호작용 분석에 대해 통계적 유의성을 검증하였다. 먼저, 동종이량 수용체와 상호작용하는 동종이량 전달체의 빈도를 무작위로 선택한 동종이량체를 형성하지 않는 수용체와 상호작용하는 동종이량 전달체의 빈도와 비교하였다. 이때 GO 데이터베이스로부터 수용체로 구성된 10개의 집합을 무작위로 생성한 뒤 앞서 서술한 방법을 통해 이들 수용체와 상호작용하는 단백질들을 BOND로부터 검색하였다. 또한, 이들 단백질들이 동종이량체를 생성하는지 여부를 BOND를 이용하여 확인하였고 동종이량 수용체-동종이량 전달체 목록과 비교하였다.
중복을 제거한 뒤 각 무작위 집합에서의 평균적인 수용체 개수는 42개였다. 무작위로 선택된 수용체와 상호작용하는 동종이량 전달체의 비율은 상호작용하는 전달체 중 5.1%인 반면에, 동종이량 수용체는 23.9%의 동종이량 전달체와 상호작용하였다. 이는 무작위로 선택된 수용체보다 5배나 높은 수치였다. 덧붙여, 무작위로 선택된 수용체는 평균적으로 0.21개의 동종이량 전달체와 상호작용하였는데 이는 동종이량 수용체(1.83개)보다 9배나 적은 수치였다. 이러한 동종이량 수용체의 동종이량 전달체에 대한 친화도를 검증하기 위해 χ2 테스트를 수행하였다. 또한 작은 표본 사이즈에 대한 보정을 위해 Yates 보정[7]을 하였다. 그 결과 2×10-5의 p-value를 얻었고 동종이량 수용체와 상호작용하는 전달체는 동종이량이 아닌 수용체와 상호작용하는 전달체와 많은 차이가 있음을 알 수 있었다.

다음으로, 동종이량 전달체와 상호작용하는 동종이량 수용체 개수와 무작위로 선택된 동종이량이 아닌 전달체와 상호작용하는 동종이량 수용체의 갯수를 비교하였다. 이를 위해 평균 28개의 전달체로 구성된 10개의 전달체 집합을 무작위로 선택하였고 이들과 상호작용하는 수용체의 목록을 얻기 위해 BOND 데이터베이스를 검색하였다. 동종이량 전달체와 동종이량 수용체의 상호작용은 60%(20개 중 12개)이었으나, 무작위 집합에서 전달체와 동종이량 수용체 상호작용의 비율은 5.58%이었다. 이는 11배나 높은 수치이었다. 더욱이, 무작위 전달체와 상호작용하는 동종이량 수용체의 비율은 0.04%에 불과했으나 동종이량 전달체와 상호작용하는 동종이량 수용체는 0.55%로 14배나 높았다. 이 결과에 대한 χ2 테스트와 Yates 보정을 하였다. 그 결과 5.3×10-4의 p-value를 얻었고 동종이량 전달체와 동종이량이 아닌 수용체와의 상호작용이 동종이량 전달체와 동종이량 수용체와의 상호작용과 많은 차이가 있음을 알 수 있었다. 결국, 동종이량 전달체는 다른 전달체보다 동종이량 수용체와 상호작용을 더 많이 한다고 추정할 수 있었다.

마지막으로, 우리는 동종이량 수용체-동종이량 전달체 상호작용의 실제적인 근거를 찾기 위해 BOND 데이터베이스에 기록되어 있는 상호작용의 근거와 단백질의 4차 구조를 참조하였다(Table 1). 그 결과, 대부분의 동종이량 수용체-동종이량 전달체 상호작용이 실험적, 구조적 근거가 있었지만 아직 실험적 근거가 부족한 것도 있었다. 또한 EGFR-GRB2의 경우처럼 상호작용의 실험적 근거는 있지만, 아직 GRB2의 단백질 4차 구조가 밝혀지지 않아 동종이량체 형성을 확인할 수 없는 경우도 있었다. 이러한 한계에도 불구하고, 향후 더 많은 단백질 상호작용 데이터와 단백질 4차구조가 축적된다면 본 연구에 의해 예측된 동종이량 수용체-동종이량 전달체 상호작용이 실험적인 근거를 갖게 될 것으로 기대한다. 또한 향후 본 연구에서 예측한 동종이량 수용체-동종이량 전달체 상호작용을 Yeast two hybrid, Co-immunoprecipitation, Affinity chromatography, 단백질 3차 구조 확인 등의 실험적인 방법으로 확인할 수도 있을 것이다.

III. 맺는 말


  이상의 분석을 통해 동종이량 수용체-동종이량 전달체 상호작용이 신호전달체계에 있어서 매우 흔한 현상임을 알 수 있었다. 우리는 이러한 상호작용을 찾아내었고 수용체와 전달체간의 무작위적인 상호작용과 비교하여 빈도가 높음을 증명하였다. 이러한 동종이량체-동종이량체 상호작용이 인간의 다른 신호전달 체계에서도 나타날 것으로 기대한다. 최근 Bornberg-Bauer 등의 연구에서도 신호전달 중심에 있는 신호전달 단백질들이 동종이량체를 생성하지 않는 경우보다 동종이량체를 생성하는 경우가 더 많음을 밝혔다[8][9].

Ⅳ. 참고문헌

1. Klemm, J.D. et al. 1998. Dimerisation as a regulatory mechanism in signal transduction. Annu. Rev. Immunol. 16:569-592.
2. Neelan J. et al. 2004. The power of two: protein dimerization in biology, Trends Biochem Sci. 24(11):618-625
3. Reich Z. et al. 1997. Ligand-specific oligomerisation of T-cell receptor molecules. Nature. 387:617-620.
4. Heldin C.H. 1995. Dimerization of cell surface receptors in signal transduction. Cell. 80:213-223.
5. Ferrajoli A. et al. 2006. The JAK-STAT pathway: a therapeutic target in hematological malignancies. Curr. Cancer Drug Targets. 6:671-679.
6. Bader G.D. et al. 2000. BOND-a data specification for storing and describing biomolecular interactions, molecular complexes and pathways. Bioinformatics. 16:465-477.
7. Yates F. 1934. Contingency table involving small numbers and the χ2 test. Supplement to the Journal of the Royal Statistical Society 1(2):217–235.
8. Amoutzias G.D. et al. 2004. The evolution of protein interaction networks in regulatory proteins. Comp. Funct. Genomics. 5(1):79-84.
9. Amoutzias G.D. et al. 2007. A protein interaction atlas for the nuclear receptors: properties and quality of a hub-based dimerisation network. BMC Syst. Biol. 1:34.1 was obtained from the published papers.