U jednoj studiji, konstatira se da veliki napori, nazvani Inicijativa za otkrivanje tajnih proteina (SPDI), poduzeti su kako bi se identificirali novi izlučeni i transmembranski proteini. U prvom od nekoliko pristupa, „zamka“ biološke sekvence signala u ćelijama kvasca korištena je za identifikaciju klonova cDNK koji kodiraju navodno izlučene proteine. Druga strategija je koristila različite algoritme koji prepoznaju obilježja, kao što su hidrofobna svojstva signalnih sekvenci, za identifikaciju navodnih proteina kodiranih ekspresijskim oznakama sekvence (EST) iz biblioteka ljudske cDNK. Treći pristup je ispitivao EST-ove radi utvrđivanja sličnosti proteinske sekvence sa skupom poznatih receptora i njihovih liganada, pomoću BLAST-ovog algoritma. Konačno, i algoritmi predviđanja sekvence signala i BLAST korišteni su za identifikaciju pojedinačnih egzona potencijalnih gena unutar ljudske genomske sekvence. Izolacija klonova cDNK pune dužine za svaki od ovih gena kandidata rezultirala je identifikacijom > 1000 novih proteina. Ukupno 256 ovih cDNK su još uvijek nove, uključujući varijante i nove gene, prema najnovijoj verziji GenBank izdanja. Uspjeh ovog velikog napora ocijenjen je bioinformatičkom analizom proteina preko predviđanja proteinskih domena, subćelijskih lokalizacija i mogućih funkcionalnih uloga. Zbirka SPDI-ja trebala bi olakšati napore za bolje razumijevanje međućelijske komunikacije, što može dovesti do novog razumijevanja ljudskih bolesti i pruža potencijalne mogućnosti za razvoj terapeutike.
Otkriće novih ljudskih proteina pruža nove mogućnosti za razvoj medikamentozne terapije za liječenje širokog spektra bolesti za koje još uvijek nema lijeka. U drugim slučajevima, ti proteini imaju integralnu ulogu u bolesnom stanju ili biološkom putu koji vodi do bolesti, a njihova identifikacija i karakterizacija mogu dovesti do razumijevanja paradigmi bolesti. Izlučeni i transmembranski proteini, posebno, imaju svojstva koja se mogu koristiti kao terapijska sredstva ili mete. Dostupni su različitim mehanizmima isporuke lijekova jer su na površini ćelije ili unutar vanćelijskog prostora. Pročišćeni izlučeni protein ili vanćelijski domen receptora mogu se direktno koristiti kao terapijski (na primjer, hormon rasta) ili mogu biti ciljani specifičnim antitijelima ili malim molekulama. Stvorene su važne terapije koje ciljaju proteine prisutne na ćelijskoj površini u određenom tipu ćelije ili stanju bolesti. Rituksan je antitijelo za terapiju specifičnog proteina CD20, specifičnog za B-limfocite i djelotvoran je za liječenje ne-Hodgkinovog limfoma. Herceptin je za terapij antitijelima, usmjerenu na HER2 protein specifičan za karcinom dojke i efikasna je terapija u liječenju raka dojke.
Pojavile su se brojne porodice gena izlučenih i transmembranskih proteina povezanih homologijom koja uključuju članove za koje je poznato da imaju ključnu ulogu u važnim biološkim procesima, kao što su morfogeneza, ćelijska diferencijacija, angiogeneza, apoptoza i modulacija imunskog odgovora, kao i procesi bolesti poput progresije raka. Ove porodice gena uključuju faktore tumorske nekroze (Flavell 2002), faktore rasta (Hackel et al. 1999; Cross i Claesson-Welsh 2001; Ornitz i Itoh 2001; Danielsen i Maihle 2002), citokine (Schooltink i Rose-John 2002), hemokine (Onuffer i Horuk 2002), interferone (Grandvaux et al. 2002) i proteinske porodice povezane sa angiopoetinom (Yancopoulos et al. 1998), kao i proteinske porodice njihovih receptora i drugih receptora, poput receptora sličnih Toll-u ( Armant i Fenton 2002), integrini (Dedhar 1999) i dezintegrini (Yamamoto et al. 1999; Tang 2001).
U nekim slučajevima, protein može imati terapijski potencijal ako je prisutan u bolesnom stanju, čak i ako nema ulogu u progresiji ili održavanju bolesti. Međutim, postoji mnogo faktora koji utiču na potencijal proteina kao učinkovite i sigurne terapeutske ili terapijske mete; prisutnost i brojnost u normalnim i oboljelim tkivima, subćelijska lokalizacija, aktivnost i biološka uloga proteina samo su neki od ovih faktora. Stoga je imperativ pregledati veliki broj proteina na širok spektar takvih karakteristika kako bi se identificirali najperspektivniji potencijalni kandidati za razvoj lijekova. Računarske metode mogu biti korisne u predviđanju vjerojatnosti nekih od karakteristika proteina, kako bi se dalje laboratorijsko istraživanje usredotočilo na proteine s najvećim potencijalom da dovedu do terapijskog učinka u bolesnom stanju.[5]
