Proteómica: qué es y por qué depende de la bioinformática

La proteómica tiene un gran potencial para mejorar la medicina, ya que es la disciplina científica que se encarga del estudio de las proteínas a nivel global y, entre sus principales aplicaciones en biomedicina, contribuye a identificar biomarcadores y dianas terapéuticas para enfermedades. Con la ayuda de herramientas bioinformáticas, permite diagnósticos más precisos, tratamientos más eficaces y una medicina más personalizada.

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Qué es la proteómica

La proteómica es una rama de la biología que estudia a nivel global las proteínas de un organismo, su regulación, sus funciones y su expresión.

Las proteínas participan en la mayoría de los procesos biológicos: la estructura celular, el transporte de nutrientes, la comunicación entre células, la defensa inmunológica, etc. Por eso, su análisis es fundamental para comprender el comportamiento de los organismos en diferentes condiciones fisiológicas o patológicas.

Para entenderla, es importante saber qué es la genómica, ya que deriva de esta ciencia. La genómica estudia la totalidad del material genético de un organismo (lo que se conoce como “genoma”). Cada gen contiene la información necesaria para generar una proteína, que es la molécula que realiza la función biológica del gen. La genómica busca comprender cómo las instrucciones que contiene el ADN se transforman en las proteínas que realizan todas funciones biológicas de los organismos en conjunto.

Sin embargo, los estudios del genoma no son suficientes para comprender cómo funciona el conjunto de proteínas del organismo (lo que se conoce como “proteoma”) y, por ello, surge la proteómica, como disciplina derivada y complementaria a la genómica.

Herramientas para el estudio del proteoma

La proteómica combina una variedad de procedimientos y técnicas para poder estudiar la expresión, estructura y funcionamiento de las proteínas de manera global. Estos son algunas de las herramientas que se utilizan en esta disciplina:

• Extracción. Se extraen proteínas de muestras biológicas, como células, tejidos o fluidos corporales. Para preservar su integridad, se obtienen utilizando métodos como el tampón de lisis.
• Fraccionamiento y separación. Las muestras de proteínas pueden ser demasiado complejas para su análisis directo, por lo que es necesario separarlas. Esto se logra mediante técnicas como la electroforesis en gel y la cromatografía, fundamentalmente.
• Identificación. Una vez separadas, se utilizan técnicas como la espectrometría de masas para determinar qué proteínas están presentes y en qué cantidades.
• Caracterización. Además, es importante caracterizar las proteínas para poder comprender su estructura, función y las posibles modificaciones postraduccionales. Para ello, se usan técnicas como la cristalografía de rayos X, la resonancia magnética nuclear (RMN) y la espectroscopía de fluorescencia.
• Análisis de interacciones proteína-proteína. Las proteínas rara vez actúan solas, así que es crucial comprender sus interacciones con otras proteínas y moléculas. Esto se logra mediante técnicas como la co-inmunoprecipitación, la cromatografía de afinidad y los ensayos de dos híbridos.
• Bioinformática. Con la ayuda de herramientas bioinformáticas, podemos analizar las grandes cantidades de datos generados por las técnicas proteómicas. Además, podemos integrar estos datos con otros tipos de datos ómicos (genómica, transcriptómica, metabolómica y epigenómica). Sin la bioinformática sería imposible empezar a comprender los resultados obtenidos en estas ciencias (y mucho menos integrarlos), puesto que los volúmenes de datos que se generan son tan grandes que resulta muy difícil sacar conclusiones con los métodos de análisis de datos tradicionales.

Aplicaciones de la bioinformática en proteómica

La integración de la proteómica con la bioinformática proporciona una visión más completa de los procesos biológicos. Pero ¿qué es la bioinformática? Se trata de una disciplina que combina informática, estadística, matemáticas y biología para comprender mejor y predecir el funcionamiento de los organismos.

Haciendo uso de datos proteómicos, la bioinformática nos ayudaría en las siguientes áreas:

Diagnóstico temprano de enfermedades

La identificación de biomarcadores proteicos permite el diagnóstico temprano de enfermedades, incluso antes de que aparezcan los síntomas clínicos. Esto es especialmente relevante en casos de cáncer o enfermedades cardiovasculares, neurodegenerativas y autoinmunes.

Pronóstico y selección de tratamiento

Los perfiles proteómicos pueden utilizarse para predecir el pronóstico de enfermedades y la respuesta de los pacientes a tratamientos específicos. Esto permite una medicina más personalizada, con tratamientos adaptados a un perfil proteómico individual.

Monitorización del progreso de la enfermedad

Los cambios en los perfiles proteómicos pueden servir como indicadores del progreso de una enfermedad. Conociéndolos los médicos pueden ajustar el tratamiento según sea necesario y evaluar la eficacia de las intervenciones terapéuticas.

Identificación de nuevos objetivos terapéuticos

La proteómica puede ayudar a identificar nuevas dianas terapéuticas al revelar proteínas específicas involucradas en la patogénesis de enfermedades. Estas proteínas pueden convertirse en objetivos para el desarrollo de fármacos y terapias dirigidas.

Desarrollo de medicamentos personalizados

La proteómica ayuda a identificar biomarcadores predictivos de respuesta a fármacos. Esto proporciona información sobre la eficacia de los tratamientos en diferentes subgrupos de pacientes.

Vigilancia de efectos secundarios de medicamentos

La monitorización de perfiles proteómicos puede ayudar a identificar y prevenir efectos secundarios adversos de medicamentos, lo que permite una medicina más segura y personalizada.

El futuro de la proteómica

La investigación en proteómica está avanzando rápidamente, impulsada por el desarrollo de nuevas tecnologías y enfoques analíticos. Algunas de estas tendencias incluyen:

• Técnicas de espectrometría de masas de alta resolución: la espectrometría de masas de alta resolución permite la identificación y cuantificación más precisas de proteínas en muestras biológicas complejas.
• Proteómica de células únicas: esta técnica da información sobre las diferencias en la expresión proteica entre células individuales en poblaciones celulares complejas.
• Mejora del análisis bioinformático de datos: se siguen desarrollando algoritmos bioinformáticos para el análisis de secuencias y predicción de estructuras. El desarrollo de la bioinformática aplicada a la proteómica y su integración con las otras ciencias ómicas promete revolucionar en los próximos años la comprensión que tenemos del funcionamiento de los organismos vivos a nivel molecular.

Por último, cabe destacar que se espera que la proteómica desempeñe un papel cada vez más importante en la medicina del futuro, contribuyendo a mejorar la salud y el bienestar de la población.