Investigación en metabolómica
La metabolómica es el estudio integral de los metabolitos, o sustratos de pequeño tamaño, intermediarios y productos del metabolismo, dentro de las células, los líquidos biológicos, los tejidos o los organismos. Los procesos celulares dejan atrás estas huellas químicas únicas. La investigación en metabolómica proporciona una sinopsis bioquímica de un sistema biológico y el impacto fisiológico de la enfermedad, la nutrición, el tratamiento o las modificaciones genéticas en un organismo. Las aplicaciones habituales para estudiar la metabolómica humana, microbiana o vegetal son:
- investigación farmacéutica para ayudar a caracterizar e identificar nuevos biomarcadores de enfermedad y evaluar la toxicidad para la medicina personalizada
- integración genómica funcional, o el estudio de la interacción del genoma, el transcriptoma, el proteoma y el metaboloma para predecir la función génica
- minería microbiana y optimización de cepas
- metabolómica vegetal para biotecnología agrícola
- investigación medioambiental para analizar los efectos de los contaminantes en los ecosistemas acuáticos o terrestres y optimizar la producción de biocombustibles
- investigación nutricional para evaluar los niveles de nutrición y realizar análisis de salubridad alimentaria
La interacción de los metabolitos dentro de un sistema biológico se denomina metaboloma. El metaboloma es el conjunto completo de metabolitos de un organismo o una muestra biológica. Los metabolitos son compuestos de bajo peso molecular, generalmente inferiores a 1,5 kDa, que son los intermediarios o los productos de las vías biosintéticas o del catabolismo. Algunos ejemplos son los aminoácidos, los nucleótidos, los carbohidratos y los lípidos, que a menudo se estudian por separado en la investigación en lipidómica. Los metabolitos primarios son endógenos y participan directamente en el crecimiento, el desarrollo y la reproducción normales. Los metabolitos secundarios son exógenos y no participan en esos procesos, pero tienen importantes funciones ecológicas.
Las vías metabolómicas se investigan utilizando metabolitos, enzimas, herramientas de separación, y análisis y marcaje de metabolitos. Dos de las técnicas de perfilado metabólico más comunes son los análisis metabolómicos dirigidos y no dirigidos. El análisis metabolómico dirigido consiste en la cuantificación de los metabolitos específicos conocidos de una muestra, normalmente dentro de una vía definida o de un grupo relacionado de compuestos. El análisis metabolómico no dirigido proporciona el perfil metabólico global de una muestra para metabolitos conocidos y desconocidos con la intención de identificar metabolitos nuevos. La obtención de las huellas metabólicas es un análisis rápido y global de los metabolitos de una muestra sin la intención de identificar específicamente cada metabolito.
Un procedimiento de trabajo metabolómico implica un enfoque integrado de preparación, normalización y calibración de las muestras, métodos de separación, detección de metabolitos y análisis de datos. Los tipos de muestra son: plasma, orina, saliva, tejidos y células. Se requieren métodos de preparación y separación de las muestras para simplificar las mezclas complejas, ya que es difícil analizar simultáneamente una amplia gama de metabolitos con diversas propiedades fisioquímicas. Los métodos de separación habituales utilizados son la cromatografía de gases (GC), la cromatografía de líquidos de alto rendimiento (HPLC) o la electroforesis capilar (CE). Estos métodos de separación suelen combinarse con la espectrometría de masas como método de detección, la GC-MS o la LC-MS. La espectrometría de masas (MS), la resonancia magnética nuclear (RMN), la espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier (FT-IR) y la espectroscopia Raman son técnicas analíticas que se utilizan habitualmente en la detección de metabolitos. El análisis de los datos metabolómicos requiere herramientas y software sofisticados para la identificación y cuantificación rigurosas de los compuestos, así como una interpretación precisa de los datos.
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