Nuevo enfoque de alta tecnología identifica dos proteínas implicadas en el cáncer de pulmón, Duke Show equipo

Abril 12, 2016 Admin Salud 0 4
FONT SIZE:
fontsize_dec
fontsize_inc

DURHAM, NC - Los investigadores de Duke University Medical Center han desarrollado una técnica avanzada que utiliza la espectrometría de masas para identificar las proteínas específicas que se sobre-expresan en las células cancerosas, sangre, orina, o cualquier sustancia que contiene proteínas.

El uso de esta nueva técnica, que ya han identificado dos proteínas - FOMIN y CyP-A - cuyos niveles están elevados en las células del cáncer de pulmón, pero no en las células normales, dijo Edward Patz, MD, profesor de radiología y farmacología y la biología del cáncer en Duke.

Su descubrimiento es uno de los primeros pasos para aclarar los posibles nuevos objetivos de medicamentos dirigidos a bloquear los efectos de estas proteínas. Los científicos también podrían desarrollar un simple análisis de sangre con el FOMIN y CyP-A como marcadores moleculares para diagnosticar el cáncer de pulmón, sin la necesidad de biopsias invasivas.




Los resultados del estudio se publican en el 01 de abril 2003, de la revista Cancer Research.

"Nuestra técnica es un nuevo paradigma para identificar proteínas diana en el tumor, porque estamos de reducción a cero en la propia proteína, en lugar de buscar un gen defectuoso y luego cazar a sus proteínas relevantes", dijo Patz, el autor principal de la estudio

La nueva técnica utiliza sofisticada herramienta de análisis llama un espectrómetro de masas, que carga eléctricamente o proteínas "ionizados", a continuación, determina con precisión la masa de cada partícula y la abundancia relativa en una muestra particular. El equipo de Duke ha expandido el uso de espectrometría de masas para determinar la identidad de las proteínas - la primera vez esta técnica nunca ha sido utilizado para "huella digital" proteínas en cáncer de pulmón.

Al hacerlo, ellos invierten el orden tradicional de la investigación en la que los científicos identificaron un gen defectuoso, y después identificar la proteína específica de la enfermedad que produce. Localización de un gen defectuoso es importante, pero es sólo el punto de partida en el proceso de descubrimiento, subrayó Patz. Un solo gen puede producir muchas proteínas diferentes, sólo uno de los cuales puede ser el culpable en un proceso de la enfermedad particular, dijo. Identificar la proteína pone científicos mucho más cerca de la meta de la terapia, dijo Patz.

"Encontrar un nuevo enfoque que puede identificar qué proteínas contribuyen a la malignidad es crítica porque los enfoques actuales que utilizamos para el diagnóstico y tratamiento del cáncer de pulmón no han tenido un impacto significativo sobre la mortalidad por cáncer de pulmón en las últimas décadas" dijo Patz. A pesar de grandes esfuerzos en la genómica, de descubrimiento de fármacos y pruebas de detección de cáncer de pulmón, la tasa de supervivencia global a los cinco años es de aproximadamente 14 por ciento, dijo.

El equipo de la Duke, incluyendo el biólogo molecular Michael Campa Ph.D., y experto en la espectrometría de masas Michael Fitzgerald, Ph.D., utiliza una herramienta llamada "láser tiempo de desorción/ionización asistida por matriz de vuelo espectrómetro de masas "(MALDI-TOF) para cargar eléctricamente las partículas de tumor. El instrumento determina entonces con precisión la masa de cada partícula, y por tanto su nivel o "expresión" dentro del tumor. Entonces, los científicos tomaron las proteínas más importantes "picos" registrados por el instrumento y muestras purificadas varias veces hasta que fueron capaces de determinar la estructura de los aminoácidos únicas para cada proteína o las huellas dactilares.

Las dos proteínas se identificaron en las muestras de cáncer de pulmón eran FOMIN y CyP-A. FOMIN es conocida por estar involucrada en el cáncer de pulmón de células no pequeñas, pero CyP-A no ha sido previamente relacionado con el cáncer de pulmón, y sus funciones precisas en el cáncer son desconocidos. Sin embargo, puede desempeñar un papel en el crecimiento y la diferenciación celular, el control de la transcripción, la señalización celular y la supresión inmune, que son todos los aspectos importantes de malignidad, dijeron los investigadores.

Mientras que el equipo de Duke no es el primero en observar picos significativos de proteínas por MALDI-TOF, son los primeros en identificar las proteínas que realmente observada y para empezar a analizar las funciones de las proteínas "todos" interior de las células tumorales.

"Los científicos han generado picos de proteínas y los usaron para diagnosticar diversas enfermedades, pero fuimos un paso más allá para descubrir cuál es la proteína se utiliza y en última instancia de que las proteínas como potencial diana molecular para terapia y diagnóstico ", dijo Patz. "Es bueno saber que tienes un marcador para la enfermedad, pero es mucho más útil para comprender la biología de la enfermedad y utilizar este conocimiento para desarrollar nuevas estrategias."

Aún más interesante, dijo Patz, es que MALDI-TOF se puede utilizar para identificar las proteínas en cualquier sustancia, incluidos sangre, esputo, orina y tejidos. El instrumento puede detectar proteínas de peso molecular bajo, proteína ácida o básica, y en concentraciones mucho más bajas que otras técnicas son capaces de detectar, ampliando de esta manera la utilidad de MALDI-TOF a cualquier proceso patológico .

Debido a su sensibilidad, Patz sea mediante MALDI-TOF para desarrollar un suero de la sangre de prueba para diagnosticar el cáncer de pulmón en los pacientes. Actualmente, los pacientes con sospecha de cáncer pulmonar son sometidos los estudios de imagen que utilizan más CT o PET, mientras que otros requieren una biopsia para analizar malignidad tisular. Un simple análisis de sangre podría ahorrar a los pacientes de estos procedimientos.

(0)
(0)

Comentarios - 0

Sin comentarios

Añadir un comentario

smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile
Caracteres a la izquierda: 3000
captcha