“现代遗传学技术能帮助我们对癌症或者精神疾病患者的基因组进行常规测序，但是科学家们依然不是很了解受到疾病相关遗传突变影响的细胞系统，”文章作者之一，Broad研究院项目负责人之一Kasper Lage博士说，如果有更完整的人体蛋白物理相互作用图谱，将能帮助我们探索细胞进程，更高分辨分析疾病的影响。
虽然绘制大规模蛋白互作网络的重要性已经是共识了，但是大部分近期的实验针对的都是少于30,000个直接相互作用，从最保守的估计来说，这只代表了四分之一的相互作用总数。
Lage研究组与丹麦，英国的科学家们合作，研发了一个计算机框架，能从超过43,000篇公布的论文中抓取数据，这包括了8个已有蛋白互作数据库。研究人员利用这些数据创建了 InWeb_IM， InWeb_IM目前已经达到了625,500个相互作用（2015年论文投递时相互作用数量为586,000）。
文章第一作者，Lage实验室李泰伯（Taibo Li，音译）说，“就像人类社会一样，蛋白也喜欢在团队中完成功能，通过蛋白网络与其它蛋白相互作用。如果将这种蛋白相互作用比喻成人类社会网，比如通过Facebook就能了解与他人互动的模式，那么构建蛋白相互作用网络就能了解基因簇群和分子途径，促进我们对人体细胞的了解。”
基因组测序成本迅速下降，已远远快过了我们对各种基因突变的理解，在蛋白水平和疾病基因水平上探讨相互作用网络，可以帮助临床医师们了解遗传数据的模式，理解癌症或者自闭症论文中的生涩概念。比如说，大约有30个基因参与了心肌病，但许多患者并没有出现这些基因的突变，如果能看看这30个基因表达的蛋白之间的相互作用模式，那么就能发现基于“心肌病网络”的新候选基因，从而对这种疾病产生新的理解。 InWeb_IM 就是这样作为临床解释的一种重要资源，未来将会应用到更多的领域。
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