Abstract Many proteins contain intrinsically disordered regions (IDRs) which carry out important functions without relying on a single well-defined conformation. IDRs are increasingly recognized as critical elements of regulatory networks and have been also associated with cancer. However, it is unknown whether mutations targeting IDRs represent a distinct class of driver events associated with specific molecular and system-level properties, cancer types and treatment options. Here, we used an integrative computational approach to explore the direct role of intrinsically disordered proteins/protein regions (IDPs/IDRs) driving cancer. We showed that around 20% of cancer drivers are primarily targeted through a disordered region. The detailed analysis of these IDRs revealed that they can function in multiple ways that are distinct from the functional mechanisms of ordered drivers. Disordered drivers play a central role in context-dependent interaction networks and are enriched in specific biological processes such as transcription, gene expression regulation and protein degradation. Furthermore, their modulation represents an alternative mechanism for the emergence of all known cancer hallmarks independently of the modulation of globular proteins. Disordered drivers are also highly relevant at the sample level, and their mutations can represent the key driving event in certain individual cancer patients. However, treatment options for such patients are currently severely limited. The presented study highlights a largely overlooked class of cancer drivers associated with specific cancer types that need novel therapeutic options.

Abstract Cancer is a heterogeneous genetic disease that alters the proper functioning of proteins involved in key regulatory processes such as cell cycle, DNA repair, survival or apoptosis. Mutations often accumulate in hot-spots regions, highlighting critical functional modules within these proteins that need to be altered, amplified or abolished for tumor formation. Recent evidence suggests that these mutational hotspots can not only correspond to globular domains but also to intrinsically disordered regions (IDRs), which play a significant role in a subset of cancer types. IDRs have distinct functional properties that originate from their inherent flexibility. Generally, they correspond to more recent evolutionary inventions and show larger sequence variations across species. In this work we analyzed the evolutionary origin of disordered regions that are specifically targeted in cancer. Surprisingly, the majority of these disordered cancer risk regions showed remarkable conservation with ancient evolutionary origin, stemming from the earliest multicellular animals or even beyond. Nevertheless, we encountered several examples, where the mutated region emerged at a later stage compared to the origin of the gene family. We also showed the cancer risk regions become quickly fixated after their emergence, but evolution continues to tinker with their genes with novel regulatory elements introduced even at the level of humans. Our concise analysis provides a much clearer picture of the emergence of key regulatory elements in proteins and highlights the importance of taking into account the modular organisation of proteins for the analyses of evolutionary origin.

Abstract Human protein networks have been widely explored but most binding affinities remain unknown, hindering quantitative interactome-function studies. Yet interactomes rely on minimal interacting fragments displaying quantifiable affinities. Here we measured the affinities of 65,000 interactions involving PDZ domains and their target PDZ-binding motifs (PBM) within a human interactome region particularly relevant for viral infection and cancer. We calculate interactomic distances, identify hot spots for viral interference, generate binding profiles and specificity logos, and explain selected cases by crystallographic studies. Mass spectrometry experiments on cell extracts and literature surveys show that quantitative fragmentomics effectively complement protein interactomics by providing affinities and completeness of coverage, putting a full human interactome affinity survey within realistic reach. Finally, we show that interactome hijacking by the viral PBM of human papillomavirus (HPV) E6 oncoprotein deeply impacts the host cell proteome way beyond immediate E6 binders, illustrating the complex system-wide relationship between interactome and function.

Abstract Leishmaniasis is a detrimental disease causing serious changes in quality of life and some forms lead to death. The disease is spread by the parasite Leishmania transmitted by sandfly vectors and their primary hosts are vertebrates including humans. The pathogen penetrates host cells and secretes proteins (the secretome) to repurpose cells for pathogen growth and to alter cell signaling via host-pathogen Protein-Protein Interactions (PPIs). Here we present LeishMANIAdb, a database specifically designed to investigate how Leishmania virulence factors may interfere with host proteins. Since the secretomes of different Leishmania species are only partially characterized, we collected various experimental evidence and used computational predictions to identify Leishmania secreted proteins to generate a user-friendly unified web resource allowing users to access all information available on experimental and predicted secretomes. In addition, we manually annotated host-pathogen interactions of 211 proteins, and the localization/function of 3764 transmembrane (TM) proteins of different Leishmania species. We also enriched all proteins with automatic structural and functional predictions that can provide new insights in the molecular mechanisms of infection. Our database, available at https://leishmaniadb.ttk.hu may provide novel insights into Leishmania host-pathogen interactions and help to identify new therapeutic targets for this neglected disease.

ABSTRACT The pathogenic tropical flagellates Leishmania belong to an early-branching eukaryotic lineage (Kinetoplastida) with several unique features. Here, we explore three ancient protein targeting linear motif systems and their receptors and demonstrate how they resemble or differ from other eukaryotic organisms, including their hosts. Secretory signal peptides, endoplasmic reticulum (ER) retention motifs (KDEL motifs), and autophagy signals (motifs interacting with ATG8 family members) are essential components of cellular life. Although expected to be conserved, we observe that all three systems show a varying degree of divergence from the eukaryotic version observed in animals, plants, or fungi. We not only describe their behavior but also build predictive models that allow the prediction of localization or function for several proteins in Leishmania species for the first time. Several of these critical protein-protein interactions could serve as targets of selective antimicrobial agents against Leishmaniasis due to their divergence from the host.

Abstract Cell polarity refers to the asymmetric organisation of cellular components in various cells. Epithelial cells are the best known examples of polarized cells, featuring apical and basolateral membrane domains. Despite huge efforts, the exact rules governing the protein distribution in such domains are still elusive. In this study we examined linear motifs accumulating in these parts and based on the results we prepared ‘Classical’ and Convolutional Neural Networks to classify human transmembrane proteins localizing into apical/basolateral membranes. Asymmetric expression of drug transporters results in vectorial drug transport, governing the pharmacokinetics of numerous substances, yet the data on how proteins are sorted in epithelial cells is very scattered. The provided dataset may offer help to experimentalists to characterize novel molecular targets to regulate transport processes more precisely.