Un consorcio internacional de científicos participa en el Proyecto Proteoma Humano, cuyo objetivo principal es caracterizar todas las proteínas humanas. El proyecto, del que forma parte la facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid, también persigue identificar las proteínas perdidas, aquellas de cuya existencia no existen pruebas directas, pero sí indirectas.
Las denominadas proteínas perdidas representan entre un 15% y un 18% del total. “Son proteínas de las que se supone su existencia por los datos obtenidos de la secuenciación del genoma y de los estudios de transcriptómica (transcripción de genes), pero de las que no se tiene evidencia desde el punto de vista experimental”, explica Concha Gil, directora de la Unidad de Proteómica de la UCM, y que también participa en el estudio, en la nota de prensa de la universidad.
El equipo internacional ha desarrollado una herramienta para buscar estas proteínas. El consorcio español (sp-HPP) –liderado por Fernando Corrales, de la Universidad de Navarra– se encarga de caracterizar todas las proteínas codificadas por los genes del cromosoma 16, que suman 836. Aquí se incluyen tanto las 743 conocidas como las 93 perdidas. Los investigadores han desarrollado herramientas para buscar estas biomoléculas en muestras biológicas como suero, líquido cefalorraquídeo, orina, líneas celulares y tejidos.
Para facilitar la búsqueda de esta cantidad ingente de información, en el marco del
proyecto se ha creado el dasHPPboard, un portal web que recoge resultados experimentales provenientes del Proyecto Proteoma y también de otros proyectos como Encode e Illumina Human BodyMap.
“Estos resultados se han procesado y filtrado utilizando algoritmos muy novedosos y unificando su formato, ya que lidiar con diferentes identificadores de genes o proteínas, y formatos de ficheros suele ser un quebradero de cabeza a los investigadores experimentalistas”, destaca Carlos García, científico de la facultad de Informática de la UCM y uno de los autores de esta herramienta.
Los investigadores introducen el nombre de la proteína en el buscador y navegan por la lista de resultados hasta que encuentren un tejido o línea celular de su interés.
