Patricia Martínez Botía: “La proteómica abre la puerta a la identificación de biomarcadores para enfermedades concretas”

Tan solo una minoría de las más de las 20.000 enfermedades que afectan a los seres humanos cuentan con paneles de biomarcadores fiables. Desde la perspectiva de la proteómica, área en la que está especializada, Patricia Martínez Botía ha comprobado la importancia de la bioinformática y la bioestadística en la comprensión de la biología que hay detrás de los datos experimentales o asistenciales, “allanando” el camino a la obtención de biomarcadores. Este es el marco en el que desarrolló la herramienta ProteoMarker, el proyecto galardonado en la Jornada eHealth Project de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.

El eHealth Project es una iniciativa del eHealth Center y los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC que tiene el objetivo de promover y potenciar la investigación y la innovación en el campo de la salud digital entre la comunidad de graduados del máster universitario de Bioinformática y Bioestadística de la UOC y la UB y del máster universitario de Ciencia de Datos de la UOC. Mediante la iniciativa, el eHealth Center otorga una ayuda económica de 3.000 € al proyecto ganador. 

Graduada en Farmacia por la Universidad de Salamanca, actualmente hace un doctorado en Ciencias de la Salud de la Universidad de Oviedo, en el Instituto de Investigación Sanitaria del Principado de Asturias (ISPA), el cual compaginó durante un tiempo con el máster universitario de Bioinformática y Bioestadística de la UOC y la UB. En su tesis doctoral estudia el impacto de la inflamación sobre la producción y características biológicas de las plaquetas, con miras a un posible uso de estas como fuente de biomarcadores. En esta entrevista nos comenta las peculiaridades de la proteómica, explica las características de la herramienta que ha desarrollado y de la línea de investigación en la que trabaja y comparte su experiencia como estudiante de la UOC.

¿Cuál fue el origen de la puesta en marcha de este proyecto, que ha sido galardonado en las jornadas eHealth Project de la UOC?

La idea detrás de este proyecto surge, en parte, de la misma motivación que me llevó a estudiar el máster en Bioinformática y Bioestadística de la UOC. En el marco de mi tesis doctoral trabajaba (y trabajo) rutinariamente con datos de proteómica. Cuando me encontré en la tesitura de analizar un tipo de datos proteómicos concretos (proteómica de marcaje, llamada TMT), me di cuenta de que hacerlo con los análisis que había hecho hasta entonces no me servía; que la literatura sobre el tema no resultaba de mucha ayuda y que, en definitiva, necesitaba ampliar mis conocimientos bioestadísticos para poder solventar el problema. El proyecto surge de una necesidad concreta cuya solución decidimos transformar en una herramienta de uso fácil para que toda aquella persona que se encuentre con el mismo problema pueda solventarlo sin dificultad.  

¿En qué consiste exactamente la proteómica, área en la que estás especializada?

La proteómica es el estudio a gran escala de los proteomas, y el proteoma es el conjunto de proteínas que se producen en el organismo, sistema o contexto biológico. Se puede hablar entonces del proteoma de una especie (como el ser humano) o de un órgano (el pulmón, por ejemplo). El proteoma no es siempre el mismo, sino que cambia de célula a célula y en el tiempo. Usamos la proteómica para ver cómo y cuándo una o varias proteínas se generan, cómo se modifican, cuánto se produce o cómo interactúan entre ellas. Para poder ver o estudiar todo esto, una de las técnicas que más fuerza está adquiriendo es aquella que usa el espectrómetro de masas, que busca la identificación y cuantificación en profundidad de una muestra proteica. 

¿Qué aplicaciones concretas tiene actualmente la proteómica?

En investigación, tanto básica como traslacional y clínica, tiene muchas aplicaciones. Por mencionar alguna en concreto, se puede usar para el estudio de proteínas que mutan o cambian en el cáncer, y cómo afectan esos cambios a sus procesos normales. Otra aplicación es algo que está ahora muy en boga debido al avance tecnológico exponencial: la búsqueda de biomarcadores, es decir, de proteínas que sufren algún tipo de cambio (cuantitativo, generalmente) en situaciones patológicas o como respuesta a tratamientos farmacológicos, y que pueden ayudar en el diagnóstico, pronóstico e incluso predicción de una enfermedad.

¿Se contempla su utilización en la práctica clínica? 

Actualmente su uso más extendido se encuentra en la investigación clínica, en esa búsqueda de biomarcadores que permita un mejor manejo de las enfermedades y que, en última instancia, ayude al paciente. No tengo constancia de que la proteómica se esté usando en la práctica diaria. Puede que en un futuro cercano este salto ocurra (cuando el coste disminuya y el número de muestras que puedan analizarse de una sola pasada, digamos, sea alto) y se incorpore a la parte asistencial. 

Datos complejos

¿Cuáles son los principales obstáculos y/o circunstancias que dificultan el análisis correcto y la utilización de los datos que aporta la proteómica?

Los datos proteómicos son bastante complejos, requieren un conocimiento bioestadístico más o menos avanzado de cómo tratarlos y también conocimientos bioinformáticos que permitan disponer de las herramientas necesarias para poder aplicar esa bioestadística. Esta dificultad es común a cualquier ómica, ya que es necesario tratar los datos de una forma adecuada para asegurarse de que los resultados reflejan lo que está ocurriendo a nivel biológico y no se deben a algún artefacto; es decir, comprobar que ese aumento en una proteína que se está viendo, por ejemplo, se debe realmente a algún cambio en la célula y no a un posible error cometido por el profesional con la pipeta. La proteómica de marcaje tiene además un nivel de complejidad añadido, relacionado con la forma en que se pasan las muestras por el espectrómetro de masas.

¿Cuáles son las características de la herramienta desarrollada en tu proyecto y cuál va a ser su aplicación práctica?

La herramienta que desarrollé para mi TFM, ProteoMarker, es una aplicación web que permite el análisis de datos de proteómica de marcaje o TMT y la obtención de un panel de potenciales biomarcadores a partir de los mismos. De esta forma, la persona que la utilice no tiene por qué tener conocimientos bioestadísticos, puesto que la aplicación en cierta manera ‘guía’ el análisis y realiza toda la estadística ‘por detrás’. Tampoco necesita de conocimientos bioinformáticos, ya que se trata de una interfaz muy visual y amigable, sin nada de código. El objetivo último es que los investigadores, sobre todo clínicos, que estén trabajando en la búsqueda de biomarcadores para enfermedades concretas, con cohortes grandes de pacientes y que estén usando para ello la proteómica, no tengan que dedicar meses o años a analizar esos datos. Así, el proceso de búsqueda y descubrimiento se acelera, sin perder rigurosidad, puesto que ese ‘cuello de botella’ se solventa.

¿En qué fase se encuentra el proyecto?

Actualmente, la aplicación web se encuentra funcional, pero aún necesita aumentar la eficiencia de ciertos análisis y pasar por varias rondas de testeo para detectar posibles fallos. Una vez esto ocurra, entrará en la fase de producción, que tiene como objetivo preparar la aplicación para su uso extendido. 

Proyectos como el tuyo demuestran hasta qué punto las ómicas se están implantando en la práctica clínica habitual ¿Crees que se trata ya de una realidad o aún hay un trayecto para sacar todo el partido a sus posibilidades?

Las ómicas en general suponen una fuente inestimable de información biológica de gran fiabilidad y sensibilidad. Así como la genómica ya ha encontrado su lugar en la práctica clínica habitual, en lo que se refiere a la proteómica, que es con lo que estoy más familiarizada, creo que aún queda camino por recorrer. Está aún en desarrollo, los costes y el tiempo que tardamos en procesar las muestras tienen que reducirse y, también tienen que solventarse algunos aspectos técnicos. Pero a pesar de todo ello, es actualmente la punta de lanza que nos está ayudando en la búsqueda de los biomarcadores.

Uso en abierto

Una de las características de ProteoMarker es que su uso va a ser en abierto. ¿Qué va a significar esto desde el punto de vista de la utilización por parte del usuario y en qué beneficios concretos se va a traducir a nivel investigador?

El hecho de que vaya a ser de uso abierto implica que no es necesario pagar ningún tipo de licencia para conseguir la herramienta y que el código usado para crearla está totalmente disponible. Esto era algo que tenía muy claro desde el principio, puesto que sé lo que supone tener que pagar licencias anuales para hacer uso de determinados programas. En muchos casos puede que no se tengan los medios para acceder a estas licencias, lo que limita sobremanera la investigación. Además, muchas de estas soluciones también pecan del efecto ‘caja negra’, es decir, que el usuario no sabe exactamente qué es lo que está haciendo el programa por debajo. Mi deseo es que pueda usarse sin mayor complicación y sin verse limitado por el factor económico.

Una vez finalizado el proyecto, ¿va a tener algún tipo de continuidad? 

Este proyecto surgió como respuesta a una necesidad concreta. En mi día a día en el laboratorio trabajo con datos de proteómica y una de las vertientes de mi investigación es la búsqueda de biomarcadores, así que creé esta herramienta como algo paralelo. El proyecto, en principio, acaba ahí, aunque me gustaría en un futuro extender su aplicabilidad a otros tipos de proteómica.

¿Qué ha supuesto para la puesta en marcha del proyecto el hecho de haber sido galardonado por la UOC?

Supone, en primer lugar, que pueda dedicarle el tiempo que necesita para completarlo; y, en segundo lugar, la posibilidad de darlo a conocer de una forma más amplia a través de su publicación en revistas científicas y su presentación en congresos, llegando a un mayor número de personas. Por otro lado, ha servido para cerciorarme de que es algo que puede ser de gran interés para la comunidad investigadora y no solo para mí como desarrolladora.

¿Cómo ha sido tu experiencia en el máster universitario de Bioinformática y Bioestadística de la UOC? ¿Por qué decidiste hacerlo en este centro?

Muy positiva. En algunos momentos se me hizo complicado compaginarlo con el doctorado, pero el hecho de que las asignaturas estuvieran directamente relacionadas con mi trabajo me ayudó bastante. Creo que me ha proporcionado exactamente las herramientas que necesitaba, sobre todo bioestadísticas. Necesitaba que fuera online para compaginarlo con el doctorado, que me permitiera cierta flexibilidad a la hora de escoger y cursar asignaturas, que tuviera un currículo adecuado a lo que estaba buscando y con un buen profesorado detrás. Esta titulación cumplía todos los requisitos y he quedado muy satisfecha con la experiencia.