Surface enhanced laser desorption/ionization (SELDI): tecnología proteómica y su aplicación en oncología

Espejel, Fulgencio; Carlos Roa, Juan

doi:10.1016/S0025-7753(08)72265-6

ISSN: 0025-7753

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Fig. 1. Flujo y amplificación de la información del genoma humano. A partir de un gen, el ácido ribonucleico (ARN) puede empalmarse (splice) diferencialmente y producir varios ARN mensajeros (ARNm) y, por consiguiente, diversos productos proteínicos. Además, las proteínas pueden verse afectadas por más de 200 modificaciones químicas postransduccionales (fosforilación, acetilación, etc.) y por procesos como la translocación, compartimentalización, etc. MPt: modificaciones postransduccionales.

Fig. 2. Esquema general de la técnica SELDI (surface-enhanced laser desorption-ionisation): a) chips de proteínas con superficie cromatográfica de unión específica; b) aplicación de mezcla de proteínas y unión específica de proteínas; c) ionización por láser; d) proteínas o péptidos ionizados; e) detector de proteínas ionizadas, y f) espectro de masas, separación de proteínas de acuerdo con su relación masa/carga (m/z).

TABLA 1. Biomarcadores de cáncer establecidos (diagnóstico, pronóstico o control del tratamiento)

Fig. 3. Espectros de masa/carga generados por espectrometría de masas. A: gráfico típico del espectro de masa/carga generado por espectrometría de masas22. B: picos de biomarcadores seleccionados al comparar espectros de masas y geles en casos de cáncer de mama y personas sanas. Los números 1-3 son casos independientes de cáncer de mama, y los números 4-6, casos independientes sanos. Los paneles superiores indican represión del biomarcador de 4,3 kDa en el cáncer de mama, mientras que en los paneles inferiores hay sobreexpresión del biomarcador de 8,1 kDa. (Reproducción parcial modificada de Li J, Zhang Z, Rosenzweig J, Wang YY, Chan DW. Proteomics and bioinformatics approaches for identification of serum biomarkers to detect breast cancer. Clin Chem. 2002;48:1296-304).

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La proteómica es el estudio de los proteomas a través del análisis global de perfiles de expresión proteínica, además de la identificación de proteínas y sus funciones biológicas, en un tejido, órgano u organismo determinado. La oncoproteómica se ha definido como la aplicación de la tecnología proteómica al campo de la oncología, lo cual promete acelerar el descubrimiento de nuevas dianas terapéuticas y biomarcadores útiles para el diagnóstico, el pronóstico y el tratamiento de enfermedades, entre ellas el cáncer. En este sentido, SELDI (surface-enhanced laser desorption-ionization) es una de las técnicas proteómicas que mejor se han adaptado al desarrollo de herramientas con utilidad clínica, como, por ejemplo, el descubrimiento de nuevas moléculas biomarcadoras que sirvan como indicadores de estados fisiológicos normales o de enfermedad. En esta revisión se abordan aspectos generales de las técnicas proteómicas y, en particular, se describen los resultados de algunos estudios que han utilizado SELDI para la generación de patrones proteómicos con la finalidad de identificar grupos de potenciales biomarcadores relacionados con el diagnóstico y el pronóstico de diversos tipos de cáncer.

Palabras clave:

Proteómica

Cáncer

Biomarcador

Proteomic is the study of proteomes and it involves the global analysis of protein expression profiles, the identification of them and their function in any tissue, organ or organism. Oncoproteomic is the application of proteomics technologies in oncology, which promises to accelerate the discovery of new therapeutics targets and useful biomarkers for diagnosis, prognostic and medical treatment of diverse diseases including cancer. In this context, SELDI (surface-enhanced laser desorption-ionization) is one of the more used techniques for the development of new tools with clinical utility, among them the discovery of new biomarker molecules that could serve as indicators of both physiological and disease states. This review covers general aspects of the proteomic techniques and particularly we describe the findings of some studies that used SELDI for the generation of proteomic patterns in order to identify potential biomarkers associated with the diagnosis and prognosis of a variety of cancers.

Keywords:

Proteomic

Cancer

Biomarker