Un grupo de proteínas identificadas por investigadores del Instituto de Tecnología KTH Royal, de Estocolmo, en Suecia, podría ayudar a mejorar la precisión del diagnóstico de esclerosis múltiple y la evolución de la enfermedad.

El estudio, que se publica en Issue of Molecular &Cellular Proteomics (doi:10.1074/mcp.M112.026757 ), tuvo acceso a más de 38 000 proteínas, de las cuales 51 se han identificado como útiles en el diagnóstico de la esclerósis múltiple. Esta identificación de proteínas sirven para «el estudio del origen de la enfermedad y su desarrollo, es decir, lo grave que será y lo rápido que puede evolucionar con el tiempo», afirma Peter Nilsson, uno de los investigadores del estudio.

Además, los investigadores aseguran que esta identificación de proteínas proporcionará un mayor conocimiento acerca de las enfermedades autoinmunes, como el hipertiroidismo, la diabetes tipo I, el vitiligo, la artritis reumatoide, el síndrome de Sjögren y la psoriasis.

«Muchas de las enfermedades autoinmunes son muy complejas y actualmente carecen de un conocimiento completo de ellas», afirman los investigadores. «Lo más probable es que haya muchos más indicadores por encontrar. Nuestro amplio enfoque, en el que se estudian miles de proteínas, es muy adecuado para el estudio de estas enfermedades autoinmunes «, aseguran.
agosto 14/2013 (Diario Médico)

Burcu Ayoglu, Anna Haggmark, Mohsen Khademi, Tomas Olsson, Mathias Uhlen, Peter Nilsson.Autoantibody profiling in multiple sclerosis using arrays of human protein fragments Mol Cell Proteomics mcp.M112.026757.Jun 3, 2013

agosto 24, 2013 | Dra. María T. Oliva Roselló | Filed under: Enfermedades Autoinmunes | Etiquetas: , , , , |

Comments

Comments are closed.

Name

Email

Web

Speak your mind

*
  • Noticias por fecha

    agosto 2013
    L M X J V S D
    « jul   sep »
     1234
    567891011
    12131415161718
    19202122232425
    262728293031  
  • Noticias anteriores a 2010

    Noticias anteriores a enero de 2010

  • Suscripción AL Día

  • Categorias

    open all | close all
  • Palabras Clave

  • Administración