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Actualizado el 2025-08-12. Las cifras y descripciones siguen la literatura publicada, no el material promocional.
==== Microarrays de proteínas en fase inversa ==== Se trata de una nueva y prometedora aplicación de microarrays para el diagnóstico, estudio y tratamiento de enfermedades complejas como el cáncer. La tecnología fusiona la microdisección de captura láser (LCM) con la tecnología de microarrays, para producir microarrays de proteínas de fase inversa. En este tipo de micromatrices, toda la colección de proteínas en sí se inmoviliza con la intención de capturar varias etapas de la enfermedad dentro de un paciente individual. Cuando se usa con LCM, las matrices de fase inversa pueden monitorear el estado fluctuante del proteoma entre diferentes poblaciones de células dentro de un área pequeña de tejido humano. Esto es útil para perfilar el estado de las moléculas de señalización celular, entre una sección transversal de tejido que incluye tanto células normales como cancerosas. Este enfoque es útil para controlar el estado de factores clave en el epitelio prostático normal y en los tejidos del cáncer de próstata invasivo. A continuación, LCM diseca estos tejidos y los lisados de proteínas se distribuyen en portaobjetos de nitrocelulosa, que se sondaron con anticuerpos específicos. Este método puede rastrear todo tipo de eventos moleculares y puede comparar tejidos sanos y enfermos dentro del mismo paciente, lo que permite el desarrollo de estrategias de tratamiento y diagnóstico.
Fuentes: es.wikipedia.org
La capacidad de adquirir instantáneas proteómicas de poblaciones de células vecinas, utilizando microarrays de fase inversa junto con LCM tiene una serie de aplicaciones más allá del estudio de tumores. El enfoque puede proporcionar información sobre la fisiología y patología normal de todos los tejidos y es invaluable para caracterizar los procesos y anomalías del desarrollo.
Fuentes: es.wikipedia.org
== Aplicaciones prácticas == Un avance importante derivado del estudio de genes y proteínas humanos ha sido la identificación de nuevos fármacos potenciales para el tratamiento de enfermedades. Esto se basa en la información del genoma y del proteoma para identificar proteínas asociadas con una enfermedad, que los programas informáticos pueden utilizar como objetivos para nuevos fármacos. Por ejemplo, si una determinada proteína está implicada en una enfermedad, su estructura 3D proporciona la información para diseñar fármacos que interfieran con la acción de la proteína. Una molécula que se adapta al sitio activo de una enzima, pero no puede ser liberada por la enzima, inactiva la enzima. Esta es la base de nuevas herramientas de descubrimiento de fármacos, cuyo objetivo es encontrar nuevos fármacos para inactivar proteínas implicadas en enfermedades. A medida que se encuentran diferencias genéticas entre los individuos, los investigadores esperan utilizar estas técnicas para desarrollar fármacos personalizados que sean más eficaces para el individuo. La proteómica también se utiliza para revelar interacciones complejas planta-insecto que ayudan a identificar genes candidatos involucrados en la respuesta defensiva de las plantas a la herbivoría.
Fuentes: es.wikipedia.org
==== Interacción proteómica y redes de proteínas ==== La proteómica de interacción es el análisis de interacciones de proteínas desde escalas de interacciones binarias hasta proteomas o redes. La mayoría de las proteínas funcionan a través de interacciones proteína-proteína, y uno de los objetivos de la proteómica de interacción es identificar interacciones proteicas binarias, complejos proteicos e interactomas. Hay varios métodos disponibles para analizar las interacciones proteína-proteína. Si bien el método más tradicional es el análisis de dos híbridos de levadura, un método emergente poderoso es la purificación por afinidad seguida de espectrometría de masas de proteínas usando cebos de proteínas etiquetadas. Otros métodos incluyen resonancia de plasmón de superficie (SPR), micromatrices de proteínas, interferometría de polarización dual, termoforesis a microescala y métodos experimentales como la presentación de fagos y métodos computacionales in silico. El conocimiento de las interacciones proteína-proteína es especialmente útil con respecto a las redes biológicas y la biología de sistemas, por ejemplo, en cascadas de señalización celular y redes reguladoras de genes (GRN, donde el conocimiento de las interacciones proteína-ADN también es informativo). El análisis de las interacciones proteicas en todo el proteoma y la integración de estos patrones de interacción en redes biológicas más grandes es crucial para comprender la biología a nivel de sistemas.
Fuentes: es.wikipedia.org
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No todos los mecanismos están demostrados y un estudio aislado no es evidencia global. Esta página señala las preguntas abiertas en lugar de darlas por resueltas.%!(EXTRA string=Sr9009)