Antecedentes

Desde la finalización del Proyecto del Genoma Humano, la comunidad de las ciencias de la vida se ha centrado en esclarecer cómo aproximadamente 20.000 genes que codifican proteínas sostienen las precisas actividades vitales del cuerpo humano. El principio central de la biología molecular clásica, que establece que un solo gen se expresa como una sola proteína a través del proceso de transcripción, experimentó una expansión tras el descubrimiento del empalme alternativo (Alternative Splicing). Esto se debió a la demostración de que múltiples ARN mensajeros (ARNm) pueden derivarse de un único gen, lo que aumenta la variedad de proteínas.

A pesar de ello, la brecha entre la información de la secuencia del genoma y el conjunto de proteínas que funcionan dentro de las células reales sigue sin haberse cerrado. Esto se debe a que el código genético convencional por sí solo no puede explicar completamente por qué las células con la misma información genética exhiben diferentes funciones y reactividades. Los estudios de proteómica existentes se han basado principalmente en el análisis de masas bottom-up. Dado que este método consiste en fragmentar las proteínas en unidades de péptidos para alinear sus secuencias, presenta una limitación inherente: no logra conservar por completo la estructura entera de los proteoformas, es decir, la combinación completa de variantes presentes en una sola molécula de proteína. Esta era la razón por la que se necesitaba urgentemente una plataforma para medir sistemáticamente la cantidad total de diversidad funcional real, resultante de la combinación de diferencias estructurales debidas a variaciones genéticas y variaciones no genéticas como las modificaciones postraduccionales (PTM).

Hallazgos clave

En este estudio publicado en Nature, un equipo de investigación internacional construyó una plataforma de perfilado proteómico multidimensional de alta resolución para rastrear la diversidad funcional del proteoma dentro de las células humanas con una resolución sin precedentes. El equipo de investigación analizó cuantitativamente cómo los factores no genéticos, incluidas la traducción no estándar del ribosoma y las modificaciones postraduccionales, junto con las variaciones en la secuencia de aminoácidos basadas en el código genético, contribuyen a la formación del conjunto de proteínas funcionales.

Los resultados experimentales confirmaron que las variantes proteicas funcionales, que forman estructuras tridimensionales intrínsecas estables dentro de la célula real y poseen actividad bioquímica, son al menos cinco veces más abundantes en comparación con la lista básica de proteínas predicha a partir de la información del genoma. Es un punto destacado que los variantes surgidos por factores no genéticos hayan contribuido en mayor medida a la expansión de la diversidad proteómica que las proteínas homólogas derivadas de mutaciones del código genético. Aunque las proteínas se originen a partir del mismo transcrito de ARNm, mostraron afinidades de unión y actividades enzimáticas completamente diferentes según la combinación de fosforilación, glicosilación y ubiquitinación, así como por la regulación fina durante el proceso de traducción.

El equipo de investigación combinó el análisis de resonancia plasmónica superficiales (SPR) con la técnica de determinación estructural mediante criomicroscopía electrónica (crio-EM) para validar más de 40 tipos de complejos de proteínas de señalización inmunitaria representativas y enzimas metabólicas. Entre ellos, se identificó que muchas variantes proteicas que han pasado por vías de modificación no genéticas forman nuevas redes de interacción proteína-proteína (PPI), además de los socios de unión ya conocidos. Se ha demostrado, con base en datos empíricos, que pequeñas desviaciones en el patrón de agrupación de fosforilación pueden acelerar la velocidad de señalización más de tres veces o alterar las vías de transporte intracelular, a pesar de la ausencia de mutaciones en la propia secuencia de aminoácidos.

Significado y perspectivas

Este logro ha marcado un punto de inflexión al desplazar el eje central de la medicina de precisión, que hasta ahora se había limitado a la secuenciación genética, hacia el análisis de isoformas proteicas completas como unidades funcionales reales. En efecto, se han obtenido nuevas pistas teóricas para explicar por qué operan ciertos mecanismos patológicos en pacientes con enfermedades intratables donde no se han detectado anomalías genéticas. Si se encuentran variaciones proteómicas no genéticas generadas de manera específica de la enfermedad, también se podría abrir una vía de escape en el área del diagnóstico temprano, que hasta ahora era difícil de distinguir con los biomarcadores existentes.

Se prevé un cambio significativo en el pipeline de desarrollo de nuevos fármacos. Se ha vuelto claro que, al dirigirse a proteínas diana de tumores o enfermedades autoinmunes, es difícil superar los problemas de variabilidad de la eficacia del fármaco o la resistencia asumiendo únicamente un modelo de diana única basado en secuencias genéticas. Esto explica el contexto detrás de la necesidad de estrategias de desarrollo de terapias dirigidas de nueva generación que se unan selectivamente solo a variantes específicas.

Al mismo tiempo, también existen barreras técnicas que deben superarse. La tecnología para cuantificar con alta sensibilidad los variantes proteicos no genómicos presentes en cantidades traza dentro de las células en un entorno clínico rutinario aún se encuentra en una fase de perfeccionamiento. Asimismo, se ha identificado como una tarea de investigación posterior la construcción de un sistema de cribado de validación funcional que permita distinguir claramente entre las variantes patogénicas que causan enfermedades reales y el simple ruido biológico (noise) entre los numerosos proteoformas.