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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Más de 5000 proteínas de las células madres pluripotenciales del ratón han sido caracterizadas con un novedoso método y sus resultados son divulgados en un recurso de acceso abierto. Puede leer al respecto en Christoforou A, Mulvey CM, Breckels LM, Geladaki A, Hurrell T, Hayward PC, et al. A draft map of the mouse pluripotent stem cell spatial proteome. Nature Communications 2016;7:9992.
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La combinación de técnicas transcriptómicas e inmunohistoquímicas en muestras de tejido endometrial permitió encontrar cuatro genes con muy altos niveles de expresión, en comparación con otros tejidos. Lea al respecto en Zieba A, Sjöstedt E, Olovsson M, Fagerberg L, Hallström BM, Oskarsson L, et al. The Human Endometrium-Specific Proteome Defined by Transcriptomics and Antibody-Based Profiling. OMICS: A Journal of Integrative Biology. November 2015;19(11):659-668.
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Por medio de la espectrometría de masa se ha revelado una red de 23744 interacciones entre 7668 proteínas en una línea celular, la mayoría de ellas no documentadas hasta ahora. Algunas aplicaciones médicas de este resultado son comentadas en Huttlin EL, Ting L, Bruckner RJ, Gebreab F, Gygi MP, Szpyt J, et al. The BioPlex Network: A Systematic Exploration of the Human Interactome. Cell 16 July 2015;162(2):425–440.
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La integración de las técnicas genómicas y proteómicas, que incluye la generación de bases de datos, incrementa las posibilidades de identificación de proteínas y la definición de modelos de interacción entre genes. El tema puede ser revisado en Nesvizhskii AI. Proteogenomics: concepts, applications and computational strategies. Nature Methods 2014;11:1114–1125.
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Las potencialidades de la combinación de las técnicas genómicas con la espectrometría de masa para identificar péptidos mutados altamente específicos para diferentes tipos de cáncer, puede conducir a su empleo como marcadores tumorales útiles en el diagnóstico y el seguimiento de la enfermedad. Así se discurre en Diamandis EP. Towards identification of true cancer biomarkers. BMC Medicine 2014;12:156.
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El empleo de técnicas proteómicas ha llevado a cuestionar si muchas secuencias génicas son realmente codificadoras y, por la misma razón, a estimar que el genoma humano contiene un número menor de genes, calculado ahora en alrededor de 19000. Así se presenta en Ezkurdia I, Juan D, Rodriguez JM, Frankish A, Diekhans M, Harrow J, et al. Multiple evidence strands suggest that there may be as few as 19 000 human protein-coding genes. Hum Mol Genet. 2014 Jun 16; doi: 10.1093/hmg/ddu309.
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Los dos estudios recientemente publicados sobre la caracterización del proteoma humano deben ser tomados con cautela, pues se han encontrado inconsistencias a partir del análisis de la familia de los receptores olfatorios. Tal es la opinión central de Ezkurdia I, Vázquez J, Valencia A, Tress M. Analyzing the First Drafts of the Human Proteome. J Proteome Res 2014;13(8):3854–3855.
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Disponible la versión digital del libro "Cuba indígena hoy: rostros y ADN"
(Nota en CubaDebate)
