Proteómica

Publican estudios del proteoma humano

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Nuevas interacciones entre proteínas, asociaciones genotipo-fenotipo, variantes con significado clínico, y varios recursos en línea para el estudio del proteoma humano, son resultados de estudios recién publicados:
– Plasma proteomic associations with genetics and health in the UK Biobank. Nature, 2023; https://doi.org/10.1038/s41586-023-06592-6
– Large-scale plasma proteomics comparisons through genetics and disease associations. Nature, 2023; https://doi.org/10.1038/s41586-023-06563-x
– Rare variant associations with plasma protein levels in the UK Biobank. Nature, 2023; https://doi.org/10.1038/s41586-023-06547-x

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Proteínas sanguíneas podrían anunciar el cáncer de pulmón

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Un conjunto de 36 proteínas plasmáticas se asociaron con riesgo inminente de diagnóstico de cáncer de pulmón. Entre ellas, factores de crecimiento (HGF, IGFBP-1, IGFP-2), citocinas (TNFRSF6B, TNFRSF13B) y quimiocinas (CXL17), según The Lung Cancer Cohort Consortium. The blood proteome of imminent lung cancer diagnosis. Nature Communications, 2023;14:3042.

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Proponen Proyecto Proteoforma Humano

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Para abordar la diversidad de formas de las proteínas humanas, a partir de los polimorfismos genéticos, las variantes de procesamiento de ARN y las modificaciones postraduccionales, se propone iniciar el Proyecto Proteoforma Humano. Su estrategia es presentada en Smith LM, Agar JN, Chamot-Rooke J, Danis PO, Ge Y, Loo JA, et al. The Human Proteoform Project: Defining the human proteome. Science Advances, Nov 2021;7(46); DOI: 10.1126/sciadv.abk0734.

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Modelan estructuras del proteoma humano

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Un método de inteligencia artificial ha expandido el número de estructuras predichas para el 98.5 % de las proteínas humanas, lo cual beneficiará el desarrollo de fármacos, entre otras aplicaciones. El reporte y dos comentarios están disponibles en:
– Highly accurate protein structure prediction for the human proteome
– New public database of AI-predicted protein structures could transform biology
– DeepMind’s AI predicts structures for a vast trove of proteins

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Proteoma sanguíneo muestra asociación con obesidad

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ObeseEl estudio de más de mil proteínas que circulan en la sangre ha mostrado la relación del índice de masa corporal con algunas de aquellas, como son LEPR/LEP, IGFBP1, WFIKKN2, AGER, DPT y CTSA. Podrían generar algunas dianas terapéuticas, según Zaghlool SB, Sharma S, Molnar M, Matías-García PR, Elhadad MA, Waldenberger M, et al. Revealing the role of the human blood plasma proteome in obesity using genetic drivers. Nature Communications 2021;12:1279.

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Publican resultados del Proyecto Proteoma Humano

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HUPOEl 90,4 % de las 19773 proteínas que se estima codifica el genoma humano, ha sido caracterizado por espectrometría de masa o inmunoensayos, entre otros métodos. Este avance, que ha tomado diez años del Proyecto Proteoma Humano (HUPO), es comentado en Adhikari S, Nice EC, Deutsch EW, Lane L, Omenn GS, Pennington SR, et al. A high-stringency blueprint of the human proteome. Nature Communications 2020;11:5301.

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Divulgan fase III de Proyecto ENCODE

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ENCODEEntre los elementos recién publicados de ENCODE (Encyclopedia of DNA Elements) están una nueva plataforma de acceso, llamada SCREEN, así como un mapa funcional de proteínas que se unen a ARN humanos. Puede ver un listado cronológico de publicaciones de ENCODE, o el artículo líder The ENCODE Project Consortium, Moore JE, Purcaro MJ, Pratt HE, Epstein CB, Shoresh N, et al. Expanded encyclopaedias of DNA elements in the human and mouse genomes. Nature, 2020;583:699–710.

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PWAS, nuevos estudios de asociación con función proteica

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PWASLos estudios de asociación de proteoma completo (en inglés Proteome-Wide Association Study, PWAS) buscan relaciones genotipo-fenotipo mediadas por alteraciones en la función de las proteínas. Emplean técnicas de aprendizaje automático y modelos probabilísticos, de acuerdo con la descripción en Brandes N, Linial B, Linial M. PWAS: proteome-wide association study—linking genes and phenotypes by functional variation in proteins. Genome Biology, 2020;21:173.

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