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Función sanguínea y enfermedad
Desentrañar las complejidades de las enfermedades y trastornos sanguíneos con la metabolómica.
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Metabolómica en la investigación de la función sanguínea y las enfermedades
La sangre es un tejido complejo y dinámico formado por varios componentes: glóbulos rojos, glóbulos blancos, plaquetas y plasma, cada uno con funciones y papeles distintos en diferentes enfermedades. Tanto los factores genéticos como los ambientales contribuyen a los trastornos sanguíneos, por lo que es necesario estudiar ambos para desentrañar sus complejidades. Las enfermedades raras son frecuentes en este campo, lo que plantea dificultades debido a la escasez de pacientes y de recursos. Además, la heterogeneidad de las enfermedades, los síntomas inespecíficos y el solapamiento de afecciones complican el diagnóstico preciso. Aunque se han logrado avances significativos, las opciones de tratamiento siguen siendo limitadas.
La metabolómica se perfila como una poderosa herramienta para desentrañar la complejidad de estos trastornos. Mediante el análisis de la huella metabólica única de las células sanguíneas y el plasma, los investigadores pueden conocer mejor los procesos celulares anómalos asociados a diversos trastornos sanguíneos. Este enfoque puede ayudar a identificar nuevos biomarcadores para la detección precoz de enfermedades, diferenciar entre distintos tipos de cáncer de la sangre y supervisar la respuesta de un paciente al tratamiento. Por ejemplo, los perfiles metabolómicos pueden revelar alteraciones en el metabolismo energético o en los niveles de metabolitos específicos relacionados con el crecimiento celular anormal, pistas valiosas que pueden guiar el desarrollo de terapias más específicas para las enfermedades de la sangre.
Descubra información funcional y práctica con la metabolómica
Se necesita más investigación para desarrollar tratamientos eficaces contra las enfermedades de la sangre. Metabolon puede permitir a los investigadores descubrir los conocimientos necesarios para comprender la patogénesis de las enfermedades e identificar dianas terapéuticas prometedoras. La metabolómica global puede utilizarse para identificar biomarcadores de cánceres sanguíneos, infecciones parasitarias y otros trastornos de la sangre. Los paneles de metabolómica dirigida pueden traducir los primeros hallazgos en biomarcadores procesables.
Identificar metabolitos con un papel en la etiología de las enfermedades
La enfermedad de células falciformes (ECF) es el trastorno autosómico recesivo más común que afecta a los seres humanos. Se trata de un trastorno de los glóbulos rojos que les da forma de hoz y provoca su descomposición. Los investigadores han estado estudiando el papel de la esfingosina-1-fosfato (S1P), un metabolito almacenado en los glóbulos rojos, en la drepanocitosis y la progresión de la ECF. Mediante análisis metabolómicos en humanos y ratones, seguidos de la supresión de genes en ratones, los investigadores confirmaron que el aumento de S1P contribuye a la drepanocitosis y a la progresión de la enfermedad a través de la activación de la esfingosina quinasa 1 (SPHK1) en los eritrocitos, lo que respalda la inhibición de SPHK1 como un enfoque terapéutico prometedor en la ECF.
Zhang Y, Berka V, Song A, et al. Elevated sphingosine-1-phosphate promotes sickling and sickle cell disease progression. J Clin Invest. 2014;124(6):2750-2761. doi: 10.1172/JCI74604
Estratificación de pacientes
La leucemia mieloide aguda (LMA) es un tipo grave de cáncer que hace que la médula ósea produzca grandes cantidades de células sanguíneas anormales. Este cáncer se trata a menudo con un trasplante alogénico de células madre hematopoyéticas (allo-HSCT), que tiene un alto riesgo de mortalidad grave relacionada con el trasplante (TRM). Mediante el análisis metabolómico del plasma de pacientes con LMA y síndrome mielodisplásico (SMD, otra enfermedad que suele tratarse con TCMH alogénico), los investigadores identificaron alteraciones significativas en el metabolismo de los aminoácidos asociadas a tres factores de riesgo de TRM (retención de líquidos, inflamación previa al trasplante y desarrollo de la enfermedad aguda de injerto contra huésped (aGVHD), que requiere esteroides sistémicos). El análisis de agrupación metabólica basado en estos tres factores de riesgo identificó un subconjunto de pacientes con una asociación significativa con la TRM. Los datos sugieren que el perfil metabólico puede ser un enfoque prometedor para identificar a los individuos de alto riesgo que pueden beneficiarse de estrategias de tratamiento alternativas en la LMA y los SMD.
Reikvam H, Bruserud O y Hatfield KJ. Pretransplant systemic metabolic profiles in allogeneic hematopoietic stem cell transplant recipients - identification of patient subsets with increased transplant-related mortality. Transplant Cell Ther. 2023;29(6):375.e1-375.e14. doi: 10.1016/j.jtct.2023.03.020
Descubrimiento de biomarcadores
La sepsis es una respuesta sistémica grave y a menudo mortal a una infección. La metabolómica puede ayudar a identificar biomarcadores de diagnóstico y pronóstico y posibles dianas terapéuticas al arrojar más luz sobre los mecanismos moleculares que subyacen a esta compleja afección. Los investigadores aprovecharon el aprendizaje automático para analizar en profundidad metabolomas plasmáticos de pacientes con sepsis e identificaron varios metabolitos, entre ellos lactato, bilirrubina, metabolitos de sales biliares y varios aminoácidos, asociados a los resultados clínicos. Este trabajo sienta las bases para futuros estudios que aprovechen la metabolómica para identificar biomarcadores críticos en enfermedades y trastornos sanguíneos.
Kosyakovsky LB, Somerset E, Rogers AJ, et al. Machine learning approaches to the human metabolome in sepsis identify metabolic links with survival. Intensive Care Med Exp. 2022;10(1):24. doi: 10.1186/s40635-022-00445-8
Aplicaciones de la metabolómica a la investigación de enfermedades hematológicas
- EDescubrimiento de biomarcadores
- EInvestigación en medicina personalizada
- EInvestigación en medicina de precisión
- EDescubrimiento y desarrollo de fármacos
- EComprender la etiología de las enfermedades
- EDetección precoz de vías alteradas
- EEstratificación de pacientes
- EPredicción del riesgo de tratamiento
- EPronóstico de la enfermedad/previsión de la supervivencia
"Las alteraciones metabólicas han representado un eje fisiopatológico poco explorado en la sepsis. Unbiased, high-dimensional molecular platforms for profiling hundreds of circulating metabolites in concert (metabolomics) have opened opportunities for data-driven, systems biology approaches to clinical risk prediction and the search for potential novel therapeutic targets in humans."
Kosyakovsky LB, Somerset E, Rogers AJ, et al.
Machine learning approaches to the human metabolome in sepsis identify metabolic links with survival. Intensive Care Med Exp. 2022;10(1):24. doi: 10.1186/s40635-022-00445-8
Metabolómica de los parásitos de la sangre
La babesiosis humana está causada por el parásito de los glóbulos rojos Babesia divergens y se asocia a la enfermedad transmitida por transfusión y a la enfermedad recidivante entre los inmunodeprimidos. La capacidad de este parásito para alterar el entorno metabólico de los glóbulos rojos que lo hospedan es bien conocida; por lo tanto, la metabolómica plasmática puede ser una herramienta poderosa para identificar vías metabólicas clave que pueden ser objeto de intervención terapéutica. Dado que los parásitos de la sangre son una causa importante de morbilidad y mortalidad en todo el mundo, el establecimiento de análisis basados en la metabolómica de la interacción parásito-hospedador tiene el potencial de afectar a una amplia gama de la población mundial. Utilizando la Plataforma de Descubrimiento Global de Metabolon, los investigadores realizaron el primer estudio metabolómico global de glóbulos rojos del huésped infectados con Babesia divergens, identificando cambios metabólicos clave asociados con la infección.
Figura 1. Mapa metabólico de glóbulos rojos humanos infectados con Babesia diversigens. Mapa metabólico de glóbulos rojos humanos infectados con Babesia diversigens.
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Los investigadores realizaron metabolómica no dirigida en cultivos de hematíes humanos con parasitemia baja y alta, detectando cambios en 150 metabolitos con parasitemia baja y en 350 metabolitos con parasitemia alta. Los lípidos fueron la principal clase de metabolitos afectados por el crecimiento del parásito, y el tratamiento con un inhibidor de la lipasa detuvo la salida del parásito del huésped y alteró su membrana. A medida que el crecimiento continuaba, los parásitos mostraban una mayor dependencia de vías energéticas como la glucólisis y el ciclo TCA. Los ensayos de inhibición del crecimiento y la microscopía STED de alta resolución confirmaron estos cambios y revelaron que Babesia divergens elimina de la célula huésped todo el colesterol que necesita para crecer. La interrupción de esta depuración resultó letal para el parásito. Los procedimientos experimentales descritos en este trabajo apoyan el uso de la metabolómica para desentrañar las complejas relaciones entre los parásitos y las células huésped y para identificar potencialmente nuevas dianas terapéuticas para mejorar el tratamiento.
Beri D, Singh, M, Rodriguez M, et al. Global Metabolomic Profiling of Host Red Blood Cells Infected with Babesia divergens Reveals Novel Antiparasitic Target Pathways. Microbiology Spectrum Volume 11 Issue 2. doi: https://doi.org/10.1128/spectrum.04688-22
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