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6 hitos en metabolómica: impulsando nuestra comprensión del metaboloma

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6 hitos en metabolómica: impulsando nuestra comprensión del metaboloma

Dentro de la biología de sistemas, el campo de la metabolómica se considera relativamente nuevo 1 . A pesar de esto, los primeros informes de estudios metabólicos se remontan a miles de años atrás. Sorprendentemente, el perfil metabólico ocurrió hace más de 3.000 años en la antigua China. Los médicos usaban hormigas para evaluar la orina de los pacientes para detectar si contenía niveles altos deglucosa, utilizándola como indicador de diabetes 2 . Médicos hindúes y egipcios registraron otras menciones de 'detección' de niveles altos de glucosa en la orina aproximadamente al mismo tiempo e incluyeron el uso de moscas y sabor apuesto a que desearían haber escuchado sobre el uso de hormigas.


Esta lista de hitos en metabolómica se centrará en algunos de los avances modernos y las técnicas analíticas que se utilizan para permitirlos. Para el primero de ellos, saltamos a la década de 1940 y al trabajo de Roger Williams 3 .


Patrones metabólicos característicos


Williams y sus colaboradores sugirieron que las personas podrían tener un "patrón metabólico" que podría tomarse las huellas digitales mediante el estudio de sus fluidos biológicos 3 . El equipo utilizó datos de más de 200.000 cromatogramas en papel para demostrar de manera convincente que los patrones metabólicos variaban significativamente entre los sujetos, pero eran relativamente consistentes para un individuo. Williams utilizó sus métodos para examinar muestras de una variedad de sujetos, incluidos los alcohólicos,esquizofrénicos y residentes de hospitales psiquiátricos, y aportaron pruebas de que cada uno de estos grupos tiene un patrón metabólico característico.


Cromatografía, espectrometría de masas y acuñación de una frase


Después del trabajo de Williams y su equipo, el campo permaneció inactivo hasta finales de la década de 1960 cuando los avances en cromatografía de gases GC, cromatografía líquida LC y espectrometría de masas MS permitieron mediciones cuantitativas de metabolitos. En 1971, Horning ysu equipo utilizó con éxito GC-MS para medir metabolitos en orina y tejidos humanos, acuñando el término "perfil metabólico" 4 . Durante las décadas de 1970 y 1980, el trabajo de Horning, junto con Pauling y Robinson, lideró el desarrollo de técnicas basadas en GC-MS para mediciones metabólicas en fluidos biológicos 5 . El perfil del metaboloma basado en MS sigue siendo el método de elección en los enfoques de biología de sistemas 6 .


espectroscopia de RMN


Junto con los desarrollos en GC, LC y MS, la espectroscopia de RMN también avanzaba rápidamente. En 1974, Seeley y su grupo destacaron el valor de la RMN, utilizando 31P RMN para detectar metabolitos en muestras biológicas no modificadas. Este primer estudio sobre el músculodeterminó que el 90% del ATP celular está complejado con magnesio 7 . Con mayor intensidad de campo magnético y giro de ángulo mágico 8 llegó una sensibilidad mejorada, consolidando la RMN como una herramienta analítica clave. El trabajo del laboratorio del profesor Jeremy Nicholson ha sido una fuerza impulsora para el uso de la RMN para la metabolómica. En 1984, Nicholson y su equipo demostraron el posible uso de la RMN en el diagnósticode la diabetes mellitus. Vale la pena mencionar el compromiso del profesor Nicholson con el campo, hablando con ASBMB Today, recordó: "Estaba volviendo a mi esposa completamente loca, porque estaba haciendo experimentos en mí mismo y estaba perturbando el hogar. Decidí ayunarcompletamente durante 48 horas y miro mi orina cada pocas horas. Observé que mi cetosis se desarrollaba casi en tiempo real. Vio que mi temperamento empeoraba ". 9 . El desarrollo y el uso posterior de 1D, 2D, 3D y RMN de estado sólido ha proporcionado muchas ventajas y ha asegurado que la RMN siga desempeñando un papel clave en muchos estudios metabolómicos 10 .


La primera base de datos web


Creado en el laboratorio Suizdak en The Scripps Research Institute en 2004 y que contiene más de 10,000 metabolitos y datos espectrales de masas en tándem. METLIN fue la primera base de datos web de metabolómica para caracterizar metabolitos humanos. En mayo de 2017, METLIN incluye más de 960,000 moléculas que van desde lípidos, esteroides, metabolitos de plantas y bacterias, péptidos pequeños, carbohidratos, fármacos / metabolitos exógenos, metabolitos de carbono central y tóxicos 11 . Aunque METLIN fue la primera base de datos web, de ninguna manera es la única, ya que la Sociedad de Metabolómica se vincula a un total de 35 bases de datos desde su sitio web 12 .


El primer borrador del metaboloma humano


Lanzado en enero de 2005, The Human Metabolome Project HMP fue un proyecto de múltiples universidades e investigadores dirigido por el Dr. David Wishart de la Universidad de Alberta que catalogó todos los metabolitos conocidos en tejidos humanos y biofluidos. El HMP produjoel primer borrador del metaboloma humano en enero de 2007, que consistía en una base de datos de aproximadamente 2500 metabolitos, 1200 fármacos y 3500 componentes alimentarios 13 . Toda la información del HMP se archivó en la Base de datos del metaboloma humano, un recurso web de libre acceso. Desde la finalización del HMP, se han llevado a cabo proyectos similares que analizan especies de plantas durante varios años, incluidos Medicago truncatula y Arabidopsis thaliana.


metabolómica de alto rendimiento


El desarrollo de métodos de alto rendimiento para aplicaciones de metabolómica es necesario para estudios a gran escala y práctica clínica de rutina. Sin embargo, la metabolómica basada en EM está limitada por flujos de trabajo analíticos que consumen mucho tiempo y problemas de solidez 14 .


En 2015, Uwe Sauer y su equipo demostraron por primera vez el perfil del metaboloma en tiempo real. Usando TOF-MS de inyección de flujo, desarrollaron una plataforma capaz de un funcionamiento rápido, continuo y desatendido aplicable a caldo de células completas 15 .


Los estudios de metabolómica a gran escala se utilizan cada vez más. Los nuevos enfoques de EM que proporcionan un análisis más rápido de órdenes de magnitud de las moléculas pequeñas dentro del metaboloma de la célula están ayudando a allanar el camino hacia una verdadera metabolómica de alto rendimiento 16 .


En abril de 2017, Kirk Hansen y su equipo describieron un método de 3 minutos que aprovecha los avances técnicos recientes en UHPLC y tecnologías MS de alta resolución de escaneo rápido 14 . Describen esto como una combinación de las ventajas de TOF-MS de inyección de flujo rápido con la selectividad de la metabolómica basada en cromatografía convencional. Si bien no es aplicable para la medición de todos los compuestos, la solidez de este enfoque lo hace útil para el análisis deuna amplia gama de matrices biológicas relevantes para la ciencia básica y la práctica clínica de rutina, incluidos biofluidos, extractos de células y tejidos.


Ahora no podemos mencionar la metabolómica de alto rendimiento sin tocar la metabolómica unicelular. Cuando se trata de comprender el comportamiento celular, parece haber pocas dudas de que esto será extraordinariamente importante. Sin embargo, en un artículo reciente publicado en Current Opinion in Chemical Biology, Sauer describe esto como 'estar rezagado' y estar 'obstaculizado por las limitaciones actuales de la EM, la mala integración con la microscopía y la falta de automatización de las micromanipulaciones' 16 . Independientemente de la situación actual, la metabolómica unicelular es claramente un área a tener en cuenta.


¿Qué te pareció nuestra lista? ¿Hay otros hitos que deberíamos haber incluido? Contáctanos para hacérnoslo saber.


Referencias


1. Djukovic, D. y Nagana Gowda, GA, 'Resumen de la metabolómica basada en espectrometría de masas: oportunidades y desafíos', Methods Mol. Biol. 2014, doi: 10.1007 / 978-1-4939-1258-2_1


2. van der Greef, J. y Smilde, AK, 'Symbios es de quimiometría y metabolómica: pasado, presente y futuro', J. Chemometrics 2005, doi: 10.1002 / cem.941


3. Gates, SC y Sweeley, CC, 'Perfil metabólico cuantitativo basado en cromatografía de gases'. Clinical Chemistry, 1978, 24: 1663–1673.


4. Horning, EC y Horning, MG, 'Perfiles metabólicos humanos obtenidos por GC y GC / MS.' J. Chromatogr Sci., Http://doi.org/10.1093/ chromsci / 9.3.129.


5. Griffiths, WJ y Wang, Y. 'Espectrometría de masas: de proteómica a metabolómica y lipidómica', Chem Soc Rev 2009, doi: 10.1039 / b618553n. PMID 19551169.


6. Aretz, I. y Meierhofer, D., 'Advantages and Pitfalls of Mass Spectrometry Based Metabolome Profiling in Systems Biology' Int J Mol Sci 2016 doi: 10.3390 / ijms17050632


7. Seeley, PJ et. Al. 'Observación de metabolitos tisulares mediante resonancia magnética nuclear 31P', Nature 1974, doi: 10.1038 / 252285a0


8. http://en.wikipedia.org/wiki/Magic_angle_spinning


9. http://www.asbmb.org/asbmbtoday/201301/Feature/Nicholson/


10. Kruk, J. et al. 'Técnicas de RMN en estudios metabolómicos: una descripción general rápida de ejemplos de utilización', Appl Magn Reson. 2017 doi: 10.1007 / s00723-016-0846-9


11. http://metlin.scripps.edu/landing_page.php?pgcontent=mainPage


12. http://metabolomicssociety.org/resources/metabolomics-databases


13. Wishart, DS, et. Al. "HMDB: The Human Metabolome Database". Nucleic Acids Research 2007, doi: 10.1093 / nar / gkl923.


14. Hansen, KC et. Al. 'Un método de tres minutos para experimentos de metabolómica cuantitativa de alto rendimiento y rastreo cuantitativo de vías centrales de carbono y nitrógeno', Comunicaciones rápidas en espectrometría de masas 2017, doi: 10.1002 / rcm.7834


15. Sauer, U., 'Perfil del metaboloma en tiempo real del cambio metabólico entre la inanición y el crecimiento', Nature Methods 2015 doi: 10.1038 / nmeth.3584


16. Sauer, U. 'Frontiers of high-throughput metabolomics', Current Opinion in Chemical Biology 2017, http://dx.doi.org/10.1016/j.cbpa.2016.12.006

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Doctorado en Ash Board
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