La clasificación de proteínas mediante una aplicación informática podría ser útil en la investigación de cáncer de mama

Una aplicación informática que permite priorizar aquellas proteínas más representativas para cada grupo funcional puede ser útil para la investigación de metástasis en cáncer de mama, tal y como refleja un estudio publicado en Molecular Byosistem.

Carolina Vega Colina | 23/08/2012 17:00

Modelo de una red de interacción proteína-proteína construida a partir de los datos del perfil de expresión organoespecífica de la metástasis cerebral del cáncer de mama (Idibell)

MinerProt, la herramienta desarrollada por investigadores del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (Idibell), ayuda a clasificar las proteínas según la función que desempeñan y podría ayudar en el desarrollo de perfiles específicos de expresión de proteínas para diferentes mestástasis de cáncer de mama, en cerebro, pulmón, hueso e hígado.

Aunque se trata de una técnica de investigación pre-clínica, según Àngels Sierra investigadora de Idibell y coordinadora del proyecto, la selección de aquellas proteínas clave en el cáncer de mama abre las puertas a una investigación más profunda sobre la causa - efecto de la enfermedad. "Se acorta el trayecto de la investigación sobre cáncer de mama", afirma Sierra.

Las investigaciones previas, entre las que figura un estudio publicado en 2008 por Journal of proteome research de Berta Martín, también de Idibell, en colaboración con Sierra, sirvieron para extraer una serie de datos proteómicos útiles para construir el clasificador funcional.

La aplicación, cuyo software se basa en un trabajo de fin de carrera de un estudiante de informática, señala las funciones celulares que pueden estar más representadas en una célula metastásica. "Sobre estas funciones, el clasificador nos indica qué proteína puede ser más importante para la función que hemos integrado", explica Sierra. Se parte de genes/proteínas que han sido identificadas con anterioridad según el grado de expresión diferencial (significación estadística) para luego organizarse "en una red de interacción proteína-proteína". Se filtra de este modo la información, seleccionado las proteínas clave para definir funciones importantes.

En la investigación preclínica este tipo de aplicaciones cada vez tiene un peso mayor ya que permite realizar una depuración de aquellas proteínas no relevantes.

La herramienta, cuya principal ventaja frente a aplicaciones similares es la priorización de las proteínas, se trata de momento de un método casero utilizado en modelo murino aunque se podría comercializar en un futuro. De echo, la metodología de la aplicación se puede utilizar en cualquier listado de datos de distintos cánceres, no sólo en el de mama.

Se trata, en definitiva, de un importante avance en la línea de investigación sobre el estudio patogénico del cáncer de mama que el equipo de científicos pretende continuar en el futuro.