Proyecto H2020 EPIC-XS: El Consorcio Europeo de Infraestructura de Proteómica proporciona acceso

Desde el inicio del proyecto, EPIC-XS proporcionó acceso a 240 proyectos en los que participaron 221 usuarios, de los cuales 102 eran mujeres y 119 hombres. Los usuarios de EPIC-XS eran en su mayoría académicos, pero el consorcio también trabajó con partes no académicas, principalmente para informarles sobre las posibilidades de las metodologías de proteómica de alta gama recientemente desarrolladas, pero también para participar en las oportunidades de EPIC-XS TNA. La formación práctica ayudó a los investigadores a desarrollar flujos de trabajo de mejores prácticas y a difundir los datos de proteómica en bases de datos disponibles públicamente, ampliando así los conocimientos de los científicos experimentados y de los nuevos en el campo de la proteómica. Los procedimientos operativos estándar y los nuevos protocolos se intercambiaron rápidamente entre los sitios de acceso, para ampliar y reforzar los servicios que se pueden ofrecer en toda Europa. El acceso transnacional se proporcionó a instituciones en 33 países diferentes y, en total, este acceso ya ha dado como resultado la publicación de 44 artículos solo de los proyectos usuarios. 

Actividades conjuntas de investigación EPIC-XS contó con cuatro Actividades Conjuntas de Investigación (JRA) que fueron esfuerzos interactivos entre los socios de EPIC-XS y que han dado lugar a nuevas tecnologías proteómicas innovadoras. La investigación en proteómica está evolucionando a un ritmo asombroso. Se han dado pasos tremendos en términos de sensibilidad, rango dinámico, exhaustividad, robustez y costos (en tiempo y dinero). Estos pasos han permitido que la proteómica tenga un impacto tanto en la investigación fundamental como en la traslacional, beneficiando a la humanidad. La proteómica ahora se puede utilizar para investigar el proteoma de células individuales descubriendo nuevas células y respuestas celulares, analizar cientos de miles de muestras clínicas para marcadores de proteínas de diagnóstico de salud y enfermedad, trazar el comportamiento espacio-temporal de las proteínas en células y tejidos, y cómo interactúan funcionalmente entre sí. 

Las actividades conjuntas de investigación de EPIC-XS han sido pioneras en muchas de estas tecnologías proteómicas y han contribuido a la traslación de estas tecnologías a la clínica y a las comunidades de investigación en ciencias de la vida en general. Los investigadores de EPIC-XS han sido muy importantes en la realización de estos avances en los métodos de proteómica. Un nuevo horizonte en proteómica proviene de enfoques más centrados en las proteínas (top-down), que complementan los enfoques centrados en los péptidos (bottom-up), que ya son más rutinarios. Los enfoques centrados en las proteínas son importantes para la detección de "proteoformas", un término que designa todas las formas que las proteínas, vinculadas a un gen, pueden tener en nuestras células u orgánulos o tejidos subcelulares. Aunque nuestro ADN solo contiene unos 20.000 genes, el trabajo reciente sobre el proteoformo realizado por otros socios de EPIC-XS, ha revelado que el número de proteoformas puede superar fácilmente varios millones. 

Para entender la verdadera regulación en biología molecular, necesitamos herramientas que permitan diseccionar los roles funcionales, no solo de los genes seleccionados, sino de cada proteoforme, visualizando su estructura y función, localización e interacciones. Este es un objetivo muy ambicioso, pero esencial para hacer contribuciones impactantes a nuestra comprensión de la biología. Varios socios del consorcio EPIC-XS han implementado enfoques de proteómica estructural en su trabajo, derivando información estructural sobre proteínas que puede relacionarse directamente con datos crioEM, microscopía y computacionales. Las estructuras obtenidas (crioEM) o predichas (IA utilizando Alphafold) son validadas por tecnologías proteómicas emergentes, such como proteólisis limitada (LipMS), MS DE RETICULACIÓN (XL-MS) y MS de intercambio hidrógeno-deuterio, y estos métodos se explotan ahora con frecuencia a través de aplicaciones biomoleculares, biotecnológicas y biomédicas que ayudan al desarrollo, por ejemplo, de nuevos fármacos. 

El equipo utilizado para obtener información basada en proteómica es caro y la capacidad es muy a menudo un factor limitante, así como la experiencia para analizar los datos. Las tecnologías de IA también han entrado en el campo de la proteómica y ya han contribuido enormemente a mejorar el análisis y la interpretación biológica de la enorme cantidad de datos generados. Para beneficiarse plenamente de la rápida expansión de las herramientas de investigación en proteómica, los investigadores biomédicos y biológicos necesitan acceso y apoyo.