Organizm może mieć tysiące różnych białek, a te białka muszą współpracować, aby zapewnić zdrowie organizmu. Białka wiążą się z innymi białkami i tworzą kompleksy, które pełnią swoje funkcje. Wiele białek oddziałuje z wieloma innymi białkami, tworząc złożoną sieć interakcji białkowych.

Interakcje te można przedstawić za pomocą map przedstawiających sieci interakcji białko-białko, reprezentowane jako węzły i krawędzie. Węzły to okręgi, które są reprezentatywne dla białka, a krawędzie to linie łączące dwa oddziałujące białka. Sieci te umożliwiają wizualizację złożoności interakcji białko-białko w systemie. Mapy te mogą obejmować zarówno oddziaływania stabilne, takie jak te powstające w kompleksach białkowych, jak i oddziaływania przejściowe. Interakcje białkowe zachodzące w komórce, organizmie lub określonym kontekście biologicznym można zbiorczo nazwać "interaktomem".

Sieci białkowe można badać przy użyciu różnych metod biochemicznych i obliczeniowych. Jednym z pierwszych kroków w badaniu interakcji białkowych jest wyizolowanie interesującego białka wraz z innymi powiązanymi białkami. Można to przeprowadzić, oznaczając interesujące białko znacznikiem powinowactwa, takim jak znacznik histydyny. Ten znacznik może być następnie użyty do oddzielenia białka wraz z innymi białkami za pomocą chromatografii powinowactwa. Wyizolowane białka są następnie trawione za pomocą proteazy, takiej jak trypsyna, a następnie analizowane za pomocą chromatografii cieczowej ze spektrometrią mas (LC-MS). Masę peptydu można następnie porównać z bazą danych ze znanymi sekwencjami białek w celu określenia jego tożsamości.

Obliczeniowo interakcje białko-białko mogą być analizowane przy użyciu baz danych, a także narzędzi predykcyjnych. Istnieją różne bazy danych, takie jak IntAct zarządzana przez EMBL-EBI, które składają się z eksperymentalnie zweryfikowanych i przewidywanych interakcji białek. Inne narzędzia, takie jak STRING Szwajcarskiego Instytutu Bioinformatyki, mogą być wykorzystane do przewidywania tych sieci interakcji.

Badanie sieci białkowych może prowadzić do odkryć naukowych, takich jak określenie funkcji nieznanego białka. Badanie zmian w tych sieciach może pomóc w wyjaśnieniu różnic między zdrowymi i chorymi komórkami. Informacje te mogą być również wykorzystane do kluczowych zastosowań, takich jak projektowanie leków do leczenia chorób. Analiza sieci białkowych może zidentyfikować wysoce połączone węzły, które mogą mieć kluczowe znaczenie dla przeżycia komórek, które mogą być celem w przypadku nowotworów i chorób, w których śmierć komórki jest pożądana, ale byłyby nieodpowiednie dla większości chorób. Z drugiej strony, mniej połączone węzły, które oddziałują tylko z kilkoma określonymi szlakami, mogą być celem ataku, jeśli zaburzona jest określona funkcja komórki, a projektowanie leków, które wchodzą w interakcje z tymi mniej połączonymi węzłami, może prowadzić do mniejszej liczby skutków ubocznych.