La medicina de predicción del cáncer ha recibido un impulso con la reciente presentación de una nueva base de datos de perfiles proteínicos del cáncer compilada a partir de la IA y el aprendizaje automático. Anunciado por Mathias Uhlén, catedrático del KTH Royal Institute of Technology, el nuevo Disease Blood Atlas, de libre acceso, ofrece por primera vez un mapa de la firma del proteoma en la sangre de pacientes con cáncer.

El Disease Blood Atlas destaca 1.463 proteínas asociadas a 12 tipos diferentes de cáncer y presenta proteínas que pueden utilizarse para identificar tipos individuales de cáncer a partir de una gota de sangre.

La nueva base de datos ha sido elaborada por el consorcio Human Protein Atlas, dirigido por Uhlén y basado en SciLifeLab, un centro de investigación conjunto que incluye el Real Instituto de Tecnología KTH, la Universidad de Uppsala, el Instituto Karolinska y la Universidad de Estocolmo.

Uhlén explica que el Atlas Sanguíneo de Enfermedades se elaboró a partir de mediciones de cantidades ínfimas de plasma sanguíneo recogidas de 1.400 pacientes con cáncer en el momento del diagnóstico y antes del tratamiento. Las muestras de sangre se sometieron a una combinación de análisis estadístico de la expresión génica y predicción de la enfermedad basada en aprendizaje automático.

"Se trata de una novedosa estrategia pancancerosa para explorar la firma del proteoma en la sangre de pacientes con cáncer", afirma.

El lanzamiento marca la 22ª versión del Atlas de Proteínas Humanas de libre acceso, un recurso para la elaboración de perfiles de proteínas humanas (www.proteinatlas.org), que contiene 12 secciones, cada una de las cuales explora las proteínas humanas desde diferentes ángulos, incluidos el nuevo Atlas de Enfermedades en Sangre y las secciones de Estructura 3D de Proteínas.

El lanzamiento va acompañado de 5 millones de páginas de actualizaciones en las bases de datos de tejidos y líneas celulares del Human Protein Atlas.

La sección de estructuras tridimensionales de proteínas muestra las estructuras tridimensionales de todas las proteínas humanas utilizando un modelo de predicción basado en inteligencia artificial (AlfaFold). Además, una importante actualización de la sección Tissue Atlas proporciona perfiles espaciales multiplex detallados de proteínas específicas de testículo y riñón humanos. También se ofrecen más datos sobre análisis unicelulares de tejidos y órganos, así como datos de un amplio catálogo de líneas celulares humanas.

"Creemos que las nuevas secciones del Human Protein Atlas de acceso abierto, con grandes cantidades de datos novedosos que abarcan todas las proteínas humanas, proporcionan nuevas dimensiones de información valiosa para los investigadores interesados en la biología y las enfermedades humanas", afirma Uhlén.

Fuente: Real Instituto de Tecnología KTH