Las potencialidades del análisis proteómico y de filogenia molecular basado en proteínas humanas, para el estudio de la historia evolutiva que llevó al Homo sapiens, es comentada en Warren M. Move over, DNA: ancient proteins are starting to reveal humanity’s history. Nature 2019;570:433-436.
Un estudio de asociación proteómica ha identificado al menos 38 proteínas que no se relacionan con trastornos neurológicos y se asocian con la trayectoria cognitiva de adultos mayores. Los detalles son divulgados en Wingo AP, Dammer EB, Breen MS, Logsdon BA, Duong DM, Troncosco JC, et al. Large-scale proteomic analysis of human brain identifies proteins associated with cognitive trajectory in advanced age. Nature Communications 2019;10:1619.
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La clasificación actual de los tumores malignos de mama parece ser incompleta, y el conocimiento sobre algunos subtipos raros podría mejorar, todo a partir del estudio de cerca de mil proteínas expresadas en esta enfermedad. También se han estudiado algunas secuencias no codificadoras y los niveles de ARNm específicos, según aparece en Johansson HJ, Socciarelli F, Vacanti NM, Haugen MH, Zhu Y, Siavelis I, et al. Breast cancer quantitative proteome and proteogenomic landscape. Nature Communications 2019;10:1600.
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El líquido uterino puede influir en la salud fetal a través de cambios epigenéticos y ser una fuente de biomarcadores con múltiples aplicaciones clínicas. Así opinan los autores del trabajo Zhang Y, Wang Q, Wang H, Duan E. Uterine Fluid in Pregnancy: A Biological and Clinical Outlook. Trends in Molecular Medicine 2017;23(7):604–614.
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Los avances en las aplicaciones de la proteómica en la búsqueda de biomarcadores anuncian las posibilidades de esta tecnología para avanzar hacia estudios de alcance población. Tal es la opinión expresada en Benson MD, Sabatine MS, Gerszten RE. The Prospects for Cardiovascular Proteomics, A Glass Approaching Half Full. JAMA Cardiol. 2016;1(3):245-246.
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MPLEx es un protocolo para la extracción de metabolitos, proteínas y lípidos, aplicable a muestras de cultivos celulares, microorganismos y tejidos. La descripción y un ejemplo aparecen en Nakayasu ES, Nicora CD, Sims AC, Burnum-Johnson KE, Kim YM, Kyle JE, et al. MPLEx: a Robust and Universal Protocol for Single-Sample Integrative Proteomic, Metabolomic, and Lipidomic Analyses. mSystems 2016; DOI: 10.1128/mSystems.00043-16.
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La disponibilidad y aplicaciones de las tecnologias ómicas para los estudios de nivel celular, particularmente en oncología, son revisadas en Heath JR, Ribas A, Mischel PS. Single-cell analysis tools for drug discovery and development. Nature Reviews Drug Discovery 2016;15:204–216.
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Cerca de la mitad de las proteínas de eucariotas y virus contienen regiones de las que no se ha dilucidado ni modelado su estructura por homología. Ese “proteoma oscuro” es estudiado en Perdigão N, Heinrich J, Stolte C, Sabir KS, Buckley MJ, Tabor B, et al. Unexpected features of the dark proteome. PNAS 2015;112(52):15898–15903.
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El análisis proteómico de 320 proteínas condujo al hallazgo de seis moléculas con potencial diagnóstico para los trastornos depresivos. El reporte aparece en Frye MA, Nassan M, Jenkins GD, Kung S, Veldic M, Palmer BA, et al. Feasibility of investigating differential proteomic expression in depression: implications for biomarker development in mood disorders. Translational Psychiatry 2015;5:e689; doi:10.1038/tp.2015.185.
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