Publican estudio más grande jamás realizado sobre el proteoma plasmático
Se publica el estudio más grande jamás realizado sobre el proteoma plasmático: podemos saber más sobre enfermedades humanas
La medición de los niveles de una gran cantidad de proteínas en plasma a escala poblacional cuando se combina con datos sobre diversidad de secuencias y expresión de ARN aumenta exponencialmente los conocimientos sobre enfermedades humanas.
En un estudio publicado hoy en Nature Genetics, los científicos de deCODE genetics, han utilizado niveles de 5.000 proteínas en plasma dirigidas a una amplia escala poblacional para desentrañar sus determinantes genéticos y su relación con las enfermedades humanas y otros rasgos.
deCODE: descifrando la enfermedad
La proteómica puede ayudar a resolver uno de los principales desafíos en los estudios genéticos: determinar qué gen es responsable del efecto de una variante de secuencia en una enfermedad.
Utilizando niveles de proteína en plasma medidos con el ensayo de proteómica Somascan, los científicos de deCODE genetics probaron la asociación de 27 millones de variantes de secuencia con niveles plasmáticos de 4.719 proteínas en 35.559 islandeses. Encontraron 18.084 asociaciones entre variantes en la secuencia y niveles de proteínas, donde el 19% son variantes raras identificadas con la secuenciación del genoma completo.
En general, el 93% de las asociaciones son nuevas. Además, replicaron el 83% y el 64% de las asociaciones informadas de los estudios proteómicos plasmáticos más grandes existentes, basados en el método Somascan y el ensayo Olink basado en anticuerpos, respectivamente.
Se analizaron los niveles de proteínas en el plasma en busca de asociaciones con 373 enfermedades y otros rasgos y se obtuvieron 257.490 de tales asociaciones. Integraron asociaciones de variantes de secuencia con niveles de proteínas y enfermedades y otros rasgos, y encontraron que el 12% de alrededor de cincuenta mil variantes informadas se asocian con enfermedades y otros rasgos también se asocian con niveles de proteínas.
