PUBLICADO EN 'MOLECULAR AND CELLULAR PROTEOMICS'
Idean un método que predice el riesgo de desarrollar esclerosis múltiple en fases iniciales
JANO.es · 15 enero 2016
El sistema, desarollado por investigadores del Centre de Regulació Genòmica y del Vall d'Hebron Institut de Recerca, se basa en el cálculo de la abundancia de una combinación de proteínas en líquido cerebroespinal .
Investigadores del Centre de Regulació Genòmica (CRG) y del Vall d'Hebron Institut de Recerca (VHIR) han descubierto un método basado en la detección y el cálculo de la abundancia de una combinación de proteínas en líquido cerebroespinal que mejora el diagnóstico de la esclerosis múltiple en fases iniciales.
El trabajo, publicado en la revista Molecular and Cellular Proteomics, se ha centrado en pacientes con el síndrome clínicamente aislado, un episodio de desórdenes neurológicos que son el primer signo de la enfermedad, aunque no todos los pacientes con este síndrome acaban desarrollándola.
Los investigadores han utilizado la espectrometría de masas para detectar un conjunto de proteínas de interés en el líquido cefalorraquídeo de un número elevado de pacientes, y después han identificado aquellas proteínas que pueden predecir el riesgo de desarrollar esclerosis. Con estos datos, han desarrollado un modelo estadístico que, según la abundancia de estas proteínas en líquido cefalorraquídeo, permite asignar a cada paciente la probabilidad de sufrir la enfermedad.
"Ser capaces de conocer si hay un riesgo elevado de desarrollar la enfermedad permitirá tratar a estos pacientes de forma precoz y, por tanto, retrasar la progresión de la enfermedad y la incapacidad de los pacientes", ha expuesto el científico del VHIR Manuel Comabella.
Según la investigadora de la Unidad de Proteómica del CRG, Eva Borràs, la tecnología avanzada en proteómica es cada vez más relevante en la investigación clínica y en el diagnóstico, lo que supone un "claro ejemplo" de la importancia de la colaboración entre investigadores clínicos y básicos para mejorar la vida de las personas.