Multiplatform metabolome profiling to identify specific signatures and biomarkers in blood samplesuntargeted approach stars

Resumen

Uno de los desafíos significativos en la identificación de terapias efectivas en muchas enfermedades crónicas y neurodegenerativas es la necesidad de biomarcadores confiables. Por lo tanto, nuevas herramientas de diagnóstico en los puntos de atención son esenciales para distinguir sin ambigüedades a los pacientes enfermos de los sanos, proporcionando resultados rápidos. En esta tesis doctoral, se evaluó un enfoque de metabolómica no dirigida basado en técnicas analíticas de alto rendimiento, como la espectroscopia vibracional y la cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS), en diferentes estudios relacionados con el campo de la salud y la enfermedad. Por lo tanto, el objetivo principal de esta tesis doctoral es desarrollar estrategias para el diagnóstico objetivo de trastornos como la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Alzheimer, la Esclerosis lateral amiotrófica y el Síndrome metabólico. Se llevaron a cabo diferentes estudios para obtener un perfil metabólico de pacientes sanos y enfermos. De este modo, para obtener un perfil metabólico específico, se probaron y combinaron múltiples estrategias analíticas acopladas con estrategias multivariadas con el fin de explotar sus respectivas fortalezas y debilidades. Por lo tanto, se investigó la existencia de huellas metabólicas distintas en el infrarrojo medio en las enfermedades mencionadas anteriormente, para la estratificación de pacientes y guiar un diagnóstico diferencial preciso y temprano. Además, el análisis UPLC-MS complementó con éxito la espectroscopía vibracional, proporcionando una excelente discriminación de pacientes basada en biomarcadores específicos de la sangre. Los resultados obtenidos son muy prometedores, dando lugar a nuevas hipótesis sobre la patogénesis de las enfermedades y las posibles vías metabólicas involucradas, que deberían ser validadas mediante un enfoque multidisciplinario y dirigido.