Diagnóstico de las enfermedades mediante el análisis de los patrones de expresión de las proteínas plasmáticas

Un estudio de prueba de concepto demostró que los patrones de expresión de proteínas en muestras de plasma eran indicativos de muchos problemas de salud diferentes, y que combinar el escaneo de proteínas a gran escala con el aprendizaje automático era un método viable para el desarrollo de nuevas herramientas de diagnóstico y pronóstico.

Las proteínas representan un enorme recurso potencial para el diagnóstico, prevención, seguimiento y tratamiento personalizado, sistémico y basado en datos. Sin embargo, jamás se ha puesto a prueba el concepto de usar proteínas plasmáticas para la evaluación individualizada de la salud en muchas condiciones de salud simultáneamente.

Para evaluar el potencial del análisis de proteínas plasmáticas a gran escala, investigadores de la Universidad de Cambridge (Reino Unido) y colegas de instituciones en los Estados Unidos y en la empresa de biotecnología SomaLogic (Boulder, CO, EUA), desarrollaron y validaron modelos de fenotipo proteico para 11 indicadores de salud diferentes. Estos incluyeron grasa hepática, filtración renal, porcentaje de grasa corporal, masa de grasa visceral, masa corporal magra, aptitud cardiopulmonar, actividad física, consumo de alcohol, tabaquismo, riesgo de diabetes y riesgo de evento cardiovascular primario.

Los investigadores emplearon una técnica que utilizaba fragmentos de ácidos nucleicos conocidos como aptámeros para unirse a proteínas diana. Los aptámeros son especies de ácido nucleico que se han diseñado mediante rondas repetidas de selección in vitro para que se unan a varios objetivos moleculares, como moléculas pequeñas, proteínas, ácidos nucleicos e incluso células, tejidos y organismos. Los aptámeros son útiles en aplicaciones biotecnológicas y terapéuticas, ya que ofrecen propiedades de reconocimiento molecular que rivalizan con las de los anticuerpos. Además de su reconocimiento discriminatorio, los aptámeros ofrecen ventajas sobre los anticuerpos, ya que se pueden diseñar completamente en un tubo de ensayo, se producen fácilmente mediante síntesis química, poseen propiedades de almacenamiento deseables y provocan poca o ninguna inmunogenicidad en aplicaciones terapéuticas. En comparación con los anticuerpos monoclonales, los aptámeros de ADN son pequeños, estables y no inmunogénicos.

Los investigadores utilizaron la tecnología de secuenciación genética de SomoLogic para cuantificar los aptámeros y determinar qué proteínas estaban presentes y en qué concentraciones. Para el estudio actual, se escanearon 5.000 proteínas en muestras de plasma aportadas por casi 17.000 participantes en cinco cohortes de observación, lo que resultó en la medición de aproximadamente 85 millones de objetivos de proteínas.

Los resultados de este estudio de prueba de concepto demostraron que los patrones de expresión de proteínas codifican de manera confiable para muchos problemas de salud diferentes, y que el escaneo de proteínas a gran escala junto con el aprendizaje automático fue un método viable para explotar esta información.

“Las proteínas que circulan en nuestra sangre son una manifestación de nuestra composición genética, así como muchos otros factores, como los comportamientos o la presencia de enfermedades, incluso si aún no se han diagnosticado”, dijo la autora colaboradora, la Dra. Claudia Langenberg, líder del programa en la Facultad de Medicina Clínica de la Universidad de Cambridge. “Esta es una de las razones por las que las proteínas son tan buenos indicadores de nuestro estado de salud actual y futuro y tienen el potencial de mejorar la predicción clínica en diferentes y diversas enfermedades”.

“Es notable que los patrones de proteínas plasmáticas por sí solos puedan representar fielmente una variedad tan amplia de problemas de salud comunes e importantes, y creemos que esto es solo la punta del iceberg”, dijo el primer autor, el Dr. Stephen Williams, director médico de SomaLogic. “Tenemos más de cien pruebas en nuestro portafolio de SomaSignal y creemos que el escaneo de proteínas a gran escala tiene el potencial de convertirse en una única fuente de información para evaluaciones de salud individualizadas”.

El estudio de análisis de proteínas plasmáticas se publicó en la edición en línea del 2 de diciembre de 2019 de la revista Nature Medicine.

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