Proteínas de la sangre predicen el riesgo de padecer más de 60 enfermedades
La investigación de miles de proteínas presentes en una gota de sangre demuestra la capacidad de estas sustancias para detectar de forma precoz la aparición de multitud de enfermedades.
Por la Queen Mary University of London
Los científicos han hallado las firmas de proteína para al menos 67 enfermedades. Imagen generada con Copilot
La investigación, publicada en Nature Medicine, se llevó a cabo en el marco de una asociación internacional de investigación entre GSK, la Universidad Queen Mary de Londres, el University College de Londres, la Universidad de Cambridge y el Instituto de Salud de Berlín de la Charité Universitätsmedizin (Alemania).
Los investigadores utilizaron datos del UK Biobank Pharma Proteomics Project (UKB-PPP), el mayor estudio proteómico realizado hasta la fecha, con mediciones de aproximadamente 3.000 proteínas plasmáticas de un conjunto seleccionado al azar de más de 40.000 participantes en el citado UK Biobank.
Los datos proteínicos están vinculados a las historias clínicas electrónicas de los participantes. Los autores utilizaron técnicas analíticas avanzadas para identificar, para cada enfermedad, una firma de entre las cinco y las veinte proteínas más importantes para la predicción.
La firma de 67 enfermedades, como el mieloma múltiple y el linfoma no Hodgkin
Tras finalizar la investigación, los científicos han podido confirmar la capacidad de las firmas proteicas para predecir la aparición de 67 enfermedades, entre ellas, el mieloma múltiple; el linfoma no Hodgkin; las enfermedades de la neurona motora, que incluyen la esclerosis lateral amiotrófica; la fibrosis pulmonar; y la miocardiopatía dilatada o congestiva.
Los modelos de predicción de proteínas superaron a los basados en información clínica estándar. Las predicciones centradas en recuentos de células sanguíneas, colesterol, función renal y pruebas de diabetes (hemoglobina glucosilada) obtuvieron peores resultados que los modelos de predicción de proteínas en la mayoría de los ejemplos.
Gracias a las tecnologías proteómicas, se podrá identificar a través de un sencillo análisis de sangre individuos con alto riesgo de sufrir determinadas dolencias, algunas catalogadas dentro de las enfermedades raras. Imagen generada con Copilot
Los beneficios para el paciente de medir y comentar el riesgo de sufrir un infarto de miocardio o un ictus en el futuro —escalas de cálculo del riesgo cardiovascular— están sobradamente demostrados. Esta investigación abre nuevas posibilidades de predicción para una amplia gama de enfermedades, incluidas afecciones poco comunes. En la actualidad, el diagnóstico de muchas enfermedades raras puede llevar meses y años, y esta investigación ofrece oportunidades totalmente nuevas para realizar diagnósticos a tiempo.
Estos resultados deben validarse en distintas poblaciones, incluidas personas con y sin síntomas y signos de enfermedad y en diferentes grupos étnicos.
Impulso de la proteómica
“Medir una proteína por un motivo concreto, como la troponina para diagnosticar un infarto, es una práctica clínica habitual. Estamos muy ilusionados con la oportunidad de identificar nuevos marcadores para el cribado y el diagnóstico a partir de las miles de proteínas circulantes y ahora mensurables en la sangre humana —dice la autora principal del trabajo , la profesora Claudia Langenberg, directora del Instituto Universitario de Investigación Sanitaria de Precisión (PHURI) de la Universidad Queen Mary de Londres y catedrática de Medicina Computacional del Instituto de Salud de Berlín de la Charité Universitätsmedizin. Y añade—: Lo que necesitamos urgentemente son estudios proteómicos de diferentes poblaciones para validar nuestros hallazgos, y pruebas eficaces que puedan medir proteínas relevantes para la enfermedad, según los estándares clínicos, con métodos asequibles”.
Recordemos que la proteómica es el estudio a gran escala de las proteínas, especialmente de sus estructuras y funciones. Esta disciplina se centra en identificar y caracterizar todas las proteínas presentes en un organismo, tejido o célula en particular, así como en estudiar sus interacciones, modificaciones y niveles de expresión.
La proteómica utiliza técnicas avanzadas, como la espectrometría de masas y la bioinformática, para analizar y comprender los complejos sistemas de proteínas que forman la base de muchas funciones biológicas, así como de enfermedades.
“Un reto clave en el desarrollo de fármacos es la identificación de los pacientes con más probabilidades de beneficiarse de los nuevos medicamento”, asegura el doctor Robert Scott
“Varias de nuestras firmas proteínicas obtuvieron resultados similares o incluso mejores que los de proteínas ya ensayadas por su potencial como pruebas de cribado, caso del antígeno prostático específico para el cáncer de próstata —comenta otro de los autores del estudio, la doctora Julia Carrasco Zanini Sánchez, estudiante de investigación en GSK y la Universidad de Cambridge durante la fase de investigacion y ahora investigadora postdoctoral en el PHURI. Y continúa—: Por tanto, estamos muy ilusionados con las posibilidades que nuestras firmas proteínicas pueden ofrecer para la detección precoz y, en última instancia, la mejora del pronóstico de muchas enfermedades, incluidas dolencias graves como el mieloma múltiple y la fibrosis pulmonar idiopática. Hemos identificado tantos ejemplos prometedores que el siguiente paso es seleccionar enfermedades de alta prioridad y evaluar su predicción proteómica en un entorno clínico”.
En palabras del doctor Robert Scott, coautor del estudio y vicepresidente y director de Genética Humana y Genómica en GSK, “un reto clave en el desarrollo de fármacos es la identificación de los pacientes con más probabilidades de beneficiarse de los nuevos medicamentos”.
“Este trabajo demuestra lo prometedor del uso de las tecnologías proteómicas a gran escala para identificar a los individuos de alto riesgo en una amplia gama de enfermedades, y se ajusta a nuestro planteamiento de utilizar la tecnología para profundizar en nuestra comprensión de la biología humana y las enfermedades. Otros trabajos ampliarán estos conocimientos y mejorarán nuestra comprensión de la mejor manera de aplicarlos para mejorar las tasas de éxito y aumentar la eficiencia en el descubrimiento y desarrollo de fármacos”, concluye Scott. ▪️
Información facilitada por la Queen Mary University of London -Adaptación: Enrique Coperías / RexMolón Producciones
Fuente: Carrasco-Zanini, J., Pietzner, M., Davitte, J. et al. Proteomic signatures improve risk prediction for common and rare diseases. Nature Medicine (2024). DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-024-03142-z
