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La proteómica de célula única (Single-Cell Proteomics, SCP) ha experimentado avances espectaculares en los últimos años, permitiendo cuantificar miles de proteínas en células individuales. Sin embargo, hasta ahora, este campo se ha centrado predominantemente en una única dimensión: la abundancia proteica. Un estudio reciente publicado en la prestigiosa revista Cell por Pierre Sabatier, Zilu Ye, Jesper V. Olsen y colaboradores [1] introduce una metodología innovadora, denominada SC-pSILAC, que supera esta limitación al permitir medir simultáneamente tanto la abundancia como la dinámica de recambio (turnover) de las proteínas en células individuales. Este avance proporciona una visión multidimensional sin precedentes de la biología celular, abriendo nuevas vías para comprender la heterogeneidad funcional de las células en salud y enfermedad.

El Desafío: Más Allá de la Abundancia Proteica

Las proteínas son los efectores moleculares de la célula, y su función no solo depende de su cantidad (abundancia), sino también de su estabilidad y dinámica. El recambio proteico, el equilibrio entre la síntesis y la degradación de proteínas, es un proceso fundamental que regula virtualmente todas las funciones celulares, desde la señalización y el metabolismo hasta la respuesta a estrés y el ciclo celular. Alteraciones en el recambio proteico están implicadas en numerosas patologías, incluyendo el cáncer y enfermedades neurodegenerativas. Si bien la proteómica basada en espectrometría de masas ha permitido estudiar el recambio proteico a nivel global en poblaciones celulares (bulk) mediante técnicas como pSILAC (pulsed Stable Isotope Labeling by Amino acids in Cell culture), la capacidad de medir estas dinámicas en células individuales era un desafío técnico considerable. Esta limitación ocultaba la potencial heterogeneidad en las tasas de recambio entre células aparentemente idénticas, una información crucial para entender respuestas diferenciales a fármacos, procesos de diferenciación o estados de quiescencia celular.

La Innovación: Integrando pSILAC y Proteómica de Célula Única (SC-pSILAC)

El equipo de investigación adaptó ingeniosamente la metodología pSILAC para su aplicación a nivel de célula única. El principio básico de pSILAC consiste en cultivar células en un medio con aminoácidos “ligeros” (normales) y luego transferirlas a un medio que contiene aminoácidos “pesados” (marcados con isótopos estables, como ¹³C y ¹⁵N) durante un tiempo determinado (pulso). Las proteínas sintetizadas antes del cambio de medio contendrán aminoácidos ligeros (“proteínas viejas”), mientras que las sintetizadas después incorporarán los aminoácidos pesados (“proteínas nuevas”). Mediante espectrometría de masas de alta sensibilidad, es posible detectar y cuantificar péptidos tanto en su forma ligera como pesada para miles de proteínas.

La clave del SC-pSILAC es demostrar que la señal de ambos tipos de péptidos (ligeros y pesados) es detectable y cuantificable de forma robusta a partir de la minúscula cantidad de material presente en una sola célula. Utilizando una plataforma de SCP de última generación (combinando clasificación celular precisa, preparación de muestras optimizada y espectrometría de masas ultrasensible con adquisición independiente de datos, nDIA), los autores demostraron que podían cuantificar ambos marcadores SILAC para aproximadamente 4,000 proteínas en una sola célula HeLa. La relación entre la señal ligera y pesada ( relación L/H) para cada proteína proporciona una medida del “recambio relativo”: proteínas con una relación L/H alto tienen un recambio lento (predominan las “viejas”), mientras que aquellas con una relación L/H bajo tienen un recambio rápido (predominan las “nuevas”). Demostraron que esta relación L/H medida en células únicas se correlaciona fuertemente con la vida media de las proteínas estimada en análisis de bulk, validando la capacidad del SC-pSILAC para capturar información funcionalmente relevante sobre la dinámica proteica.

Aplicaciones y Descubrimientos Clave

El poder del SC-pSILAC se ilustró a través de varios estudios de caso:

1. Respuesta a Fármacos: Analizaron células HEK293T tratadas con bortezomib (inhibidor del proteasoma) y cicloheximida (inhibidor de la traducción). El SC-pSILAC no solo confirmó los efectos esperados (acumulación de proteínas y recambio más lento con bortezomib; inhibición de la síntesis y recambio aparentemente más lento con cicloheximida), sino que también reveló cambios específicos en el recambio de ciertas clases de proteínas (p.ej., histonas afectadas por bortezomib) y destacó la heterogeneidad en la respuesta entre células individuales, algo imposible de observar en análisis de bulk. Además, el tratamiento de células HeLa con CHIR99021 (inhibidor de GSK3) mostró la esperada acumulación de β-catenina, evidenciada tanto por un aumento en su abundancia como por una disminución significativa en su tasa de recambio (mayor ratio L/H), confirmando la capacidad del método para estudiar vías de señalización específicas.
2. Diferenciación de Células Madre: Realizaron un análisis a gran escala de más de 1,000 células individuales durante la diferenciación no dirigida de células madre pluripotentes inducidas humanas (iPSCs) a lo largo de 2 meses. El análisis combinado de abundancia y recambio permitió una caracterización mucho más rica de las subpoblaciones celulares emergentes. Por ejemplo, identificaron una población de células transitorias tempranas co-expresando marcadores neurales (TUBB3) y de músculo liso (ACTA2). Mientras que la abundancia de estos marcadores era similar en otras poblaciones, su tasa de recambio era significativamente más alta en este grupo transitorio, sugiriendo un estado celular dinámico y funcionalmente distinto durante las etapas iniciales de la especificación del linaje neural. Esto demuestra que el recambio proteico aporta información funcional complementaria a la abundancia.
3. Distinción de Estados de División Celular: Un hallazgo particularmente notable fue que el recambio de las histonas del core o núcleo nucleosomal (proteínas muy estables en células que no se dividen) puede usarse como un biomarcador intrínseco para distinguir células en división activa (recambio rápido de histonas) de células quiescentes o de división lenta (recambio lento de histonas) dentro de la misma población heterogénea. Observaron una clara distribución bimodal en la relación L/H de las histonas en las poblaciones celulares diferenciadas, que no era aparente al medir solo la abundancia de histonas. Esta capacidad tiene implicaciones importantes para estudiar la dormancia celular en cáncer o la biología de células madre quiescentes.
4. Correlación con el Tamaño Celular: Aprovechando la naturaleza unicelular de los datos, correlacionaron la abundancia y el recambio proteico con el diámetro celular. Confirmaron observaciones previas de que la abundancia de histonas no escala con el tamaño celular (sino probablemente con el contenido de ADN), mientras que proteínas citoesqueléticas sí lo hacen. Curiosamente, muchas proteínas reguladoras del ciclo celular mostraron una correlación negativa con el tamaño, enriqueciéndose en células más pequeñas (probablemente en división).

Implicaciones y Futuro

El desarrollo del SC-pSILAC representa un salto cualitativo en la proteómica funcional. Al añadir la dimensión temporal y dinámica del recambio proteico a la cuantificación de la abundancia en células individuales, esta metodología ofrece una resolución sin precedentes para diseccionar la complejidad y heterogeneidad celular. Las implicaciones son vastas:

• Biología Fundamental: Permite estudiar cómo la dinámica proteica contribuye a la función celular, la diferenciación, la respuesta a estímulos y el mantenimiento de estados celulares (como la quiescencia) con una granularidad imposible hasta ahora.
• Descubrimiento de Fármacos: Facilita la identificación de dianas farmacológicas y la comprensión de mecanismos de acción de fármacos que modulan la estabilidad proteica (como los PROTACs o inhibidores de proteasoma/traducción), evaluando además la heterogeneidad en la respuesta celular.
• Investigación del Cáncer: Ofrece herramientas poderosas para estudiar la biología de las células cancerosas durmientes, identificar marcadores de este estado y evaluar terapias dirigidas a despertarlas o eliminarlas.
• Medicina Regenerativa y Envejecimiento: Permite investigar la dinámica proteica en células madre durante la diferenciación o el envejecimiento, identificando factores clave para mantener la pluripotencia o revertir la senescencia.

Aunque existen limitaciones, como la aplicabilidad directa a muestras clínicas (que no permiten el marcaje metabólico) y los desafíos computacionales del análisis de datos complejos, el SC-pSILAC establece un nuevo estándar en la profundidad de la caracterización proteómica a nivel unicelular. Futuras mejoras en la sensibilidad, el rendimiento y las estrategias de análisis de datos sin duda ampliarán aún más el alcance y el impacto de esta prometedora tecnología.

En conclusión, el trabajo de Sabatier y colaboradores no solo presenta una herramienta metodológica avanzada, sino que también demuestra su poder para generar nuevos conocimientos biológicos, proporcionando una visión multidimensional y dinámica del proteoma en la unidad fundamental de la vida: la célula individual.

Referencia

[1] Global analysis of protein turnover dynamics in single cells. Sabatier, Pierre et al. Cell. March 31, 2025. https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.03.002