Le piattaforme di proteomica ad alto rendimento che misurano migliaia di proteine nel plasma combinate con informazioni genomiche e fenotipiche hanno il potere di colmare il divario tra il genoma e le malattie.
In un articolo pubblicato su Nature, gli scienziati della deCODE Genetics, una filiale della società farmaceutica Amgen, hanno dimostrato “come la proteomica del plasma può contribuire a una migliore comprensione delle malattie”.
L’attenzione dello studio sul proteoma plasmatico ha portato il team a trovare associazioni tra varie malattie e i livelli di proteine specifiche. “La misurazione di un gran numero di proteine in una coorte basata sulla popolazione consente la scoperta di biomarcatori circolanti e la diagnosi precoce della malattia“, afferma Patrick Sulem, scienziato della deCODE genetics e uno degli autori senior dell’articolo.
Spiegano gli autori:
“Lo sviluppo di piattaforme di proteomica ad alto rendimento da parte di SomaLogic e Olink e la loro integrazione con i dati genomici ha aumentato la profondità della nostra comprensione delle relazioni tra varianti di sequenza e malattie e altri tratti. Ciò ha scoperto varianti della sequenza genomica associate ai livelli di proteine plasmatiche (loci dei tratti quantitativi delle proteine (pQTL)) e biomarcatori delle malattie e della loro progressione. Le associazioni tra livelli proteici e malattie sono raramente sufficienti a separare la causa dall’effetto. Tuttavia, le associazioni dei pQTL con le malattie possono essere utilizzate per l’inferenza causale. SomaLogic e Olink sono piattaforme basate sull’affinità che utilizzano il legame con le proteine bersaglio per la misurazione. I singoli test SomaScan utilizzano un singolo aptamero per misurare la proteina bersaglio. Gli studi che utilizzano Olink hanno misurato centinaia di proteine in decine di migliaia di persone o migliaia di proteine in circa mille individui. Non è ben chiaro se una piattaforma o l’altra debba essere preferita in determinati contesti di ricerca. Gli studi precedenti che confrontavano varie versioni delle piattaforme Olink e SomaScan per l’analisi dei campioni di plasma erano limitati dalle dimensioni del campione o dal numero limitato di proteine analizzate. Ciò ha comportato un potere limitato per l’analisi genetica”.
Ora, gli scienziati hanno sfruttato i fattori genetici che influenzano i livelli proteici per chiarire i legami biologici tra le associazioni di varianti di sequenza e la patogenesi della comparsa della malattia. “La relazione biologica tra l’associazione di una variante della sequenza con la malattia può spesso essere sfuggente. L’integrazione della proteogenomica nell’analisi può scoprire i meccanismi molecolari dello sviluppo della malattia“, afferma Kári Stefánsson, scienziato della deCODE genetics.
Gli scienziati hanno analizzato i dati di circa 50.000 individui di origine europea, africana e asiatica provenienti dalla Biobanca del Regno Unito, utilizzando 2.941 test immunologici sulla piattaforma Olink Explore. I dati sono stati generati dal Biobank Pharma Proteomics Project (UKB-PPP) del Regno Unito, un consorzio di tredici aziende biofarmaceutiche, tra cui Amgen, che studia i biomarcatori proteici circolanti.
Gli autori hanno confrontato questi risultati con uno studio precedente in cui avevano analizzato i dati di circa 40.000 islandesi utilizzando 4.907 test basati su aptameri sulla piattaforma SomaScan. In totale hanno identificato oltre 80.000 associazioni tra varianti di sequenza e livelli proteici e oltre 500.000 associazioni di malattie e altri tratti con livelli proteici.
Gli scienziati hanno osservato discrepanze nelle misurazioni dei livelli proteici quando un sottoinsieme di campioni è stato esaminato utilizzando entrambe le piattaforme. Queste differenze tra le piattaforme hanno influenzato la scoperta di biomarcatori circolanti di malattie e l’individuazione di fattori genetici che influenzano allo stesso tempo sia i livelli di proteine che la manifestazione della malattia.
Esaminando grandi gruppi in Islanda e nel Regno Unito, è stato possibile individuare un numero considerevole di associazioni, rendendo il confronto significativo. Gli autori hanno sottolineato il valore della validazione dei singoli test caso per caso.
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“Mentre queste due piattaforme di proteomica servono come strumenti utili per testare simultaneamente migliaia di proteine in grandi set di dati, è necessaria un’attenta validazione per le singole proteine”, afferma Kári Stefánsson, CEO di deCODE genetics e uno degli autori senior dell’articolo.
Fonte: Nature
