Белки в клетке не существуют отдельно друг от друга: они объединены в комплексы, собраны в органеллы и формируют сигнальные и метаболические пути. Изучением совокупности белков занимается протеомика, а их взаимодействиями – интерактомика. С помощью интерактомики можно обнаружить сети белковых взаимодейсткий, в том числе задействованных в определенных заболеваниях.

Чтобы получить наиболее полный интерактом человека, авторы статьи использовали пайплайн, позволяющий вычислять взаимодействия около 500 белков в месяц: открытые рамки считывания брали из базы ORFeome, добавляли к ним аффинный таг и вводили меченный ген в клеточные линии при помощи лентивирусных конструкций. Затем осуществляли иммунопреципитацию – осаждали «белок-приманку» за аффинный таг, а с ним осаждались взаимодействующие белки, после чего вся компания отправлялась на масс-спектрометрический анализ. Чтобы разбить полученные белки на «коммьюнити», использовали Markov Cluster Algorithm (MCL), осуществляющий кластеризацию графа. Чтобы подтвердить действенность метода, авторы проверяли колокализацию предсказанных взаимодействующих белков с помощью флуоресцентных меток. 

Было проведено почти 6 тысяч таких экспериментов, в итоге получили более 56000 взаимодействий 11 тысяч белков, что на сегодняшний день является самой полной базой взаимодействий белков в человеческой клетке. Также было предсказано 442 группы взаимодействующих белков, которые могут быть задействованы более чем в двух тысячах заболеваний.