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El plasma, el componente libre de células de la sangre, está ganando cada vez más reconocimiento como un reservorio de información biológica relevante para los estudios de enfermedades. Alberga una gran variedad de biomoléculas circulantes diversas, que van desde proteínas y metabolitos hasta lípidos y ácidos nucleicos, lo que refleja el estado fisiológico y patológico del organismo. Esta naturaleza sistémica del plasma lo convierte en una muestra biológica ideal para investigar la fisiopatología de las enfermedades, que van desde el cáncer hasta trastornos metabólicos e inflamatorios. Un beneficio importante de usar plasma como muestra radica en su método de recogida mínimamente invasivo, que permite muestreos repetidos en entornos clínicos, lo cual es importante para la observación de la progresión de la enfermedad o la respuesta terapéutica. Sin embargo, el plasma presenta una matriz proteómica extremadamente compleja, por la cual proteínas como albúmina e inmunoglobulina abarcan más de diez órdenes de magnitud, enmascarandola identificación 1.
En las dos últimas décadas, la proteómica plasmática ha permitido la identificación de biomarcadores clínicamente relevantes como la gonadotropina coriónica beta humana (β-hCG) y la troponina I, impulsadas por los avances en tecnologías de análisis de proteínasa gran escala 2. Estas herramientas aceptan, como entrada, información altamente sensible y, gracias a su naturaleza de alto rendimiento, proporcionan un perfilado a gran escala de proteínas plasmáticas. Con la llegada de las plataformas de cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS/MS), ahora es posible analizar miles de especies de proteínas utilizando tan solo 10-50 μL de plasma de entrada, con un rango dinámico de detección que abarca varios órdenes demagnitud 3,4. Esto ha incrementado el uso de la proteómica plasmática en la investigación traslacional: detección temprana de enfermedades, mejoras en modelos pronósticos y descubrimiento de nuevos objetivos terapéuticos5.
Un hito importante en esta área fue el establecimiento del Proyecto de Proteoma del Plasma Humano (HUPO-HPPP), que catalogó sistemáticamente proteínas plasmáticas y demostró la viabilidad de la proteómica plasmática como campoestablecido 6. Posteriormente, el Consorcio Clínico de Análisis Proteómico de Tumores (CPTAC) adoptó protocolos rigurosamente validados y estudios interlaboratorios para abordar cuestiones de reproducibilidad que anteriormente desconcertaban la investigaciónproteómica 7. Estas iniciativas subrayaron la necesidad de estandarización y destacaron procedimientos clave, incluyendo el manejo uniforme del plasma, el agotamiento de proteínas abundantes, la digestión enzimática y parámetros consistentes de LC-MS/MS. Estudios recientes de Geyer y colegas demostraron que las firmas proteómicas plasmáticas pueden generarse de forma fiable en muchos individuos cuando se utilizan metodologías estandarizadas, proporcionando una base para estudios a nivel poblacional y procesos de validación debiomarcadores 8.
La progresión de la proteómica plasmática ha sido moldeada considerablemente por el reconocimiento del control de calidad (QC) y las métricas de rendimiento como componentes críticos del diseño experimental. Convencionalmente, las diferencias en la eficiencia de la digestión, las tasas de identificación de péptidos y el rendimiento del instrumento han provocado inconsistencias entre estudios de investigación, afectando así la reproducibilidad. Se han realizado numerosos estudios para abordar estos problemas. Gawor et al. expusieron indicadores de calidad medibles para la preparación de muestras y el rendimiento de espectrometría de masas, proporcionando así un método sistemático para evaluar la robustez de la cadena de perfiladode proteínas 9. Tsantilas et al. presentaron herramientas de benchmarking informatizadas que permiten a los investigadores comparar conjuntos de datos entre plataformas y laboratorios, aumentando así la transparencia en la presentación de datos de proteómica10. Además, los avances en metodología, como la inmunodepleción, la fraccionación por exclusión de tamaño y la adquisición independiente de datos (DIA), han mejorado la cobertura del proteoma y reducido el sesgo técnico11,12. Estas medidas de aseguramiento de la calidad aseguran que los datos proteómicos plasmáticos sean reproducibles y sirvan como andamiaje para futuros estudios de traducción clínica.
A pesar de estos avances significativos, la complejidad inherente del plasma sigue presentando desafíos. Es común que el análisis directo de plasma crudo dé una cobertura subóptima de proteoma, ya que proteínas muy abundantes superan a los analitos de baja abundancia, muchos de los cuales son los candidatos a biomarcadores más prometedores. Además, la variación técnica derivada de la cuantificación variable de proteínas, la digestión incompleta y la limpieza insuficiente pueden contribuir a artefactos de lote y a una disminución de la comparabilidadde cohortes 13. Estas limitaciones subrayan la necesidad de flujos de trabajo altamente optimizados que equilibren la profundidad del proteoma, la reproducibilidad y la escalabilidad. Este protocolo de estudio aborda esta necesidad demostrando un flujo de trabajo optimizado para la proteómica plasmática que combina inmunodepleción, filtración de corte en peso molecular, liofilización, normalización y cuantificación de proteínas, digestión enzimática y perfilado LC-MS/MS. Al aumentar la cobertura del proteoma y reducir la variación técnica, el marco metodológico permite una cuantificación relativa consistente entre los grupos afectados por la enfermedad y los grupos de control. Al introducir escalabilidad y acomodar análisis posteriores, el flujo de trabajo proporciona un método utilizable y reproducible para extraer información clínicamente significativa de la proteómica plasmática.