Drug effect prediction requires understanding of protein functions and interactions, and protein interactions are affected by cell types and post-translational modification, namely phosphorylation. A specific post-translationally modified form of protein product is called a proteoform and should be distinguished from other proteoforms arising from the same protein. A cell line-specific and retinoic acid treatment-specific protein-protein interaction network was constructed by integrating the traditional protein-protein interaction information and proteoform information and experimental transcriptome and phosphoproteome profiles for two breast cancer cell lines MCF-7 (retinoic acid-sensitive) and BT-474 (retinoic acid-resistant) each before and after treatment. The effect of retinoic acid was computed from measuring the shortest path length from the drug targets to the sample-specific network comparing the length before and after the treatment. Despite the lack of statistical significance, the decrease of the average shortest path length to MCF-7-specific proteins may reflect the sample-specific proteins to be affected in favor of retinoic acid treatment compared to that of BT-474-specific proteins.
약물 효과 예측은 단백질 기능과 상호작용의 이해를 필요로 하고, 단백질 상호작용은 세포 종류와 인산화로 대표되는 전사 후 수정 과정에 의해 영향을 받는다. 전사 후 수정이 일어난 특정한 단백질 결과물 형태를 프로티오폼(proteoform)이라 부르며 이는 같은 단백질로부터 파생된 다른 프로티오폼들과 구분되어야 한다. 기존의 단백질 상호작용 정보와 두 가지 유방암 세포주 (MCF-7, BT-474 )에 레티노산 처리 전후로 얻어진 전사체와 인산화단백체 실험 정보를 통합함으로써 세포주-특이적이며 약물 처리-특이적인 단백질 상호작용 네트워크가 구축되었다. 레티노산의 효과는 각각의 특이적 네트워크 상 약물 목표로부터의 최단거리를 측정하고 약물 처리 전후의 최단거리를 비교함으로써 계산되었다. 통계적 유의미함이 발견되지는 않았으나, 레티노산에 민감한 MCF-7 세포주-특이적 단백질들로의 평균 거리가 내성이 있는 BT-474 세포주-특이적 단백질들로의 평균 거리보다 감소하였다.
