Inferência de Interações Proteína-Proteína em Cenários de Baixa Disponibilidade de Dados: Aplicação à Família Trypanosomatidae

As interações proteína-proteína (PPIs) são fundamentais para praticamente todos os processos biológicos, mediando a sinalização celular, as vias metabólicas e a montagem de complexos macromoleculares. Compreender essas interações é, portanto, essencial para elucidar mecanismos celulares, caracterizar doenças e identificar potenciais alvos terapêuticos [1, 2]. Entretanto, a determinação experimental de PPIs permanece custosa, trabalhosa e de difícil escalabilidade para proteomas inteiros. Por esse motivo, diversos métodos computacionais vêm sendo desenvolvidos para inferir interações proteicas a partir de sequências e de outras informações biológicas. Neste relatório, descreve-se o trabalho desenvolvido ao longo do projeto PIBIC 2025-2026, cujo objetivo foi investigar a combinação de abordagens complementares de predição de PPIs por meio da agregação de seus ranqueamentos em um ranking de consenso, buscando aproveitar os pontos fortes de cada método individual e aprimorar a inferência de interações em cenários de baixa disponibilidade de dados. Essa estratégia foi avaliada em proteínas da família dos tripanosomatídeos (Trypanosomatidae), com o intuito de gerar predições de interação mais confiáveis, capazes de facilitar a identificação de interações proteicas biologicamente relevantes.