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Estandarización de protocolos de análisis metabolómico en muestras biológicas

Con el objetivo de asegurar la calidad de los datos metabolómicos, nuestro grupo está llevando a cabo una serie de experimentos, así como desarrollando utilidades bioinformáticas para estandarizar las distintas etapas del workflow de análisis metabolómico. A continuación se detallan algunas de ellas:

    

CONTROL DE ESTABILIDAD DE MUESTRAS BIOLÓGICAS:

ANÁLISIS DEL EFECTO DE LA CONGELACIÓN DURANTE EL PROCESO DE ALMACENAMIENTO DE MUESTRAS. En este ámbito se están desarrollando ensayos para evaluar la estabilidad de las muestras biológicas, especialmente orina y plasma, tras períodos de congelación a corto, medio y largo plazo (más de dos años).
ANÁLISIS DEL EFECTO DE CICLOS DE CONGELACIÓN-DESCONGELACIÓN (CCD). Nuestro interés es evaluar cómo diferentes CCDs afectan a la estabilidad de las muestras biológicas. En este sentido evaluamos:

  • CCD breves: Entre CCD sucesivos, las muestras se someten a breves períodos de congelación (horas).
  • CCD largos: Entre CCD sucesivos, las muestras se someten a largos períodos de congelación (días, semanas, etc).

EFECTO DE LA DURACIÓN DE LOS TIEMPOS DE ANÁLISIS. Atendiendo a las propias características de los estudios que llevamos a cabo, existe una diversidad en cuanto a los tiempos que las muestras han de pasar durante el análisis, lo que es conocido como “tiempo de cola de inyección”. Estamos desarrollando un protocolo para evaluar la estabilidad de las muestras modificando la variable “tiempo en cola de inyección”.

 

CONTROL DE CALIDAD DE LA ETAPA DE ADQUISICIÓN DE DATOS: Para ello hemos desarrollado un protocolo experimental que incorpora el análisis de tres controles de calidad (QC) distintos a lo largo de la etapa de adquisición de datos:

  • QC1: Muestras de agua Mili-Q.
  • QC2: Muestras con pool de estándares, tanto de compuestos endógenos como exógenos.
  • QC3: Reinyección de un 10% de muestras biológicas seleccionadas aleatoriamente.

 

IMPLEMENTACIÓN DE LA ETAPA DE EXTRACCIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS. Nuestro grupo está llevando a cabo un proyecto para desarrollar e implementar un nuevo algoritmo diseñado y adaptado al análisis metablómico empleando LC-QToF en colaboración con el grupo del Dr. Perera de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), con el objetivo de reducir el tiempo de análisis y, a su vez, mejorar la anotación e identificación de las “mass features” generadas durante la etapa de adquisición de datos. A su vez, el algoritmo también permitirá realizar potentes análisis estadísticos multivariantes.

 

IMPLEMENTACIÓN DE LA ETAPA DE IDENTIFICACIÓN DE BIOMARCADORES (Computational-Assisted Identification). El grupo presenta una gran actividad dirigida al desarrollo de herramientas para la identificación, tanto de marcadores de exposición y/o consumo, como de marcadores de efecto y riesgo de enfermedades. Dentro del primer punto, participamos en el desarrollo del workpackage de metabolismo dentro de la base de datos PHENOL EXPLORER. A su vez, estamos desarrollando una base de datos enfocada a aumentar el conocimiento y dimensión del “Food Metabolome”.  Respecto al segundo punto, estamos diseñando un protocolo para hacer un perfil de marcadores relacionados con distintas patologías como síndrome metabólico, obesidad y enfermedad cardiovascular, entre otras.

 

DESARROLLO DE PROTOCOLOS DE BIOLOGIA INTEGRATIVA. El grupo trabaja en el desarrollo de un protocolo que permita el análisis global de los datos generados durante un experimento de intervención nutricional. En este sentido, este protocolo permitirá integrar la información proporcionada por el análisis de la dieta y sus componentes, con aspectos socio-demográficos, pruebas bioquímicas-clínicas y los datos procedentes del análisis metabolómico, con el objetivo de obtener una imagen completa del efecto de una intervención nutricional.

   

   

PUBLICACIONES DEL GRUPO:

  • Tulipani S et al. Comparative analysis of sample preparation methods to handle the complexity of the blood fluid metabolome: when less is more. Analytical Chemistry. 2013;85(1):341-348. PubMed