Una aplicación informática identifica proteínas representativas en metástasis de cáncer de mama

Canal: Profesional

Investigadores del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL) han creado una aplicación informática, llamada MinerProt, que permite la clasificación de proteínas según su función. El programa clasifica las funciones celulares más representadas en diversos tipos de células metastásicas.

Una aplicación informática identifica proteínas representativas en metástasis de cáncer de mama
Especialidades relacionadas: General, Oncología Médica

El sistema, creado en colaboración con investigadores de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y la Universitat Pompeu Fabra (UPF), resulta útil para priorizar la importancia de ciertas proteínas. El estudio ha sido publicado en la revista Molecular BioSystems.

El equipo, coordinado por la investigadora del IDIBELL Àngels Sierra, ha empleado esta herramienta junto con redes de interacción proteína-proteína para crear perfiles específicos de expresión de proteínas para diferentes metástasis de cáncer de mama, en cerebro, pulmón, hígado y hueso, estableciendo funciones prioritarias en cada una de ellas. La aproximación funcional, basada en la selección de las proteínas más representativas, puede servir para encontrar marcadores para predecir la evolución del proceso canceroso, así como para desarrollar futuras dianas terapéuticas.

El principal objetivo de la investigación ha sido buscar un clasificador funcional que ayude a interpretar todos los datos referentes a las proteínas relacionadas con las metástasis del cáncer de mama, dado el gran número que se encuentra diferencialmente expresado y su complejidad de estudio. El clasificador indica las funciones celulares que pueden estar más representadas en un determinado tipo de célula metastásica. “Sobre estas funciones, el clasificador nos indica qué proteína puede ser más importante para la función que hemos integrado”, explica Sierra, y continúa: “partiendo de genes/proteínas previamente identificadas se clasifican atendiendo al grado de expresión diferencial (significación estadística) para luego organizarse en una red de interacción proteína-proteína. Es una forma práctica de filtrar la información, seleccionando las proteínas clave para definir funciones relevantes. Hemos seguido un enfoque basado en discriminar las funciones de las metástasis de cáncer de mama atendiendo a su organoespecificidad que permitiría el crecimiento celular en microambientes de órganos distantes como hueso, cerebro, hígado y pulmón”.

Existen otros programas clasificadores similares, pero MinerProt prioriza la proteína mas representativa de cada grupo funcional, cosa que “ha ayudado a conocer los mecanismos moleculares característicos de la organoespecificidad de las metástasis”, explica la Dra. Sierra.

La metástasis depende de múltiples y complejas interacciones. Sólo las células adaptadas tienen la capacidad de sobrevivir y crecer en un órgano distante. “Identificar interacciones letales entre proteína y proteína en las células cancerosas es una vía prometedora para futuros desarrollos de dianas terapéuticas y de fármacos cada vez más potentes y selectivos”, concluye Sierra.

El trabajo, financiado por la UE, el Instituto de Salud Carlos III, INCA, el Ministerio de Educación y Ciencia, y la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC), se podría comercializar en un futuro.

¿Te ha parecido interesante? ¡Compártelo!

Recibe nuestro boletín semanal

*Al suscribirte estás aceptando las condiciones de uso y política de privacidad

Artículos recomendados

MedicinaTV no se hace responsable de las opiniones expresadas por los usuarios de esta web en sus comentarios, se reserva el derecho a publicar o eliminar los comentarios que considere oportunos.

Uso de cookies

Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información.

ACEPTAR