Resumen:
Las viás de señalización son responsables de la regulación de los procesos celulares, tales como el monitoreo del ambiente externo, la transmisión de información a través de la membrana celular, y la toma de desiciones en torno al destino de la célula. Dada la cantidad creciente de información biológica disponible y los descubrimientos recientes sobre el hecho que muchas enfermedades están relacionadas con la interrupción de las señalizaciones en cascada, modelar vías de señalización en biología celular ha llegado a ser un tema activo de investigación en los últimos años. A pesar de esto, la reconstrucción de vías de señalización contin ´ua siendo un gran desaf´ıo, principalmente debido a la falta de enfoques sistem´ aticos para predecir estas relaciones, tales como orientación de interacciones y la activación o inhibición entre interacciones de proteínas en el flujo de una vía. Este trabajo propone un enfoque para predecir vías de señalización que integran interacciones de proteínas, expresión de genes, fenotipos, e información de complejos proteicos. Primero, nuestro método encuentra vías candidatas, usando un algoritmo de orientación de aristas, y define un modelo de grafos para incluir las relaciones de activación entre proteínas en las vías candidatas, usando expresión de genes en el ciclo celular y fenotipos, para inferir pathways consistentes. Después, incorporamos un algoritmo de cubrimiento de complejos proteicos para elegir las vías de señalización predichas finales. Mostramos que nuestro enfoque mejora los resultados de los enfoques de previas investigaciones, entre un 21 y un 50%, usando diferentes métricas de ranking.