Descubrir el exposoma con la plataforma metabolómica integral de Metabolon

4.0 Introducción

4.1 Metabolómica fiable para evaluar las exposiciones

Como se ha comentado en el último capítulo, algunos de los principales retos en la investigación del exposoma son la anotación precisa de bioquímicos, la consecución de una cobertura suficiente de vías y las limitaciones inherentes a las propias matrices de las muestras. Como líder del sector, Metabolon ha desarrollado innovaciones que pueden ofrecer soluciones a estos retos.

Múltiples métodos de cromatografía. Para garantizar la máxima confianza posible en la identidad de los metabolitos, especialmente los isómeros y los bioquímicos estructuralmente similares, las muestras se someten a múltiples métodos cromatográficos optimizados para separar compuestos hidrófilos, hidrófobos, básicos y ácidos. El uso de múltiples métodos da como resultado una separación superior de los compuestos y crea redundancia analítica en el método para permitir que los compuestos con características químicas coincidentes se identifiquen con la máxima confianza.

Herramientas de adquisición y análisis de datos. El software patentado de Metabolonaborda el problema de la cobertura inadecuada de vías permitiendo anotar rápidamente miles de sustancias bioquímicas de más de 70 vías y alinearlas con datos de la literatura científica. Estas herramientas también permiten la fusión de datos metabolómicos de estudios realizados en diferentes momentos, así como la integración con otros conjuntos de datos -ómicos para maximizar la comprensión biológica y la interpretabilidad. Además, estas herramientas maximizan la reproducibilidad de los resultados.

Experiencia con diversos tipos de muestras. En algunos casos, para comprender el contexto biológico de las exposiciones es necesario analizar más de un tipo de muestra. Metabolon tiene una amplia experiencia con una variedad de matrices de muestras, incluyendo plasma, suero, orina, heces, saliva y múltiples tipos de tejidos. En otros casos, la generación de datos impactantes del exposoma requiere que se recojan y analicen muestras de grupos remotos o grupos en entornos de bajos recursos. Metabolon también tiene una amplia experiencia con manchas de sangre seca (DBS), que se pueden recoger, almacenar y enviar de forma fácil y rentable, lo que permite una solución potencial a este desafío logístico.

Identificación de metabolitos de la máxima precisión, confirmada con estándares de referencia auténticos (MSI Nivel¹², véase el Capítulo 5 para más detalles sobre la anotación de metabolitos). Esto proporciona confianza en las identificaciones de metabolitos, lo que es esencial para derivar conclusiones biológicas correctas y para generar datos reproducibles que puedan impulsar el descubrimiento e informar la política.

Otro reto al que se enfrenta la investigación del exposoma es la fiabilidad de la anotación y cuantificación de los enfoques no dirigidos. La rica biblioteca de estándares de referencia auténticos de Metabolon, combinada con rigurosos controles de calidad, permite a nuestro Global Discovery Panel demostrar la capacidad de capturar la complejidad del exposoma con alta fiabilidad. Un estudio llevado a cabo en la Universidad de Uppsala mostró una fuerte correlación entre los metabolitos de PFAS identificados utilizando el MetabolonDiscovery Panel y los resultados de un ensayo dirigido independiente(Figura 3.1⁾³. Esta concordancia ilustra que la metabolómica amplia y no dirigida puede proporcionar datos con la misma fiabilidad que los métodos dirigidos tradicionales. Esta validación confirma que el enfoque de Metabolones a la vez amplio y preciso, garantizando que los descubrimientos a través del exposoma son biológicamente significativos y cuantitativamente fiables. Esta fortaleza analítica refuerza el papel de la plataforma como piedra angular para una cobertura exhaustiva del exposoma.

Figura 4.1: MCorrelación de un método dirigido (eje x) para medir PFOS (izquierda) y PFHxS (derecha) frente al Global Discovery Panel de Metabolon(eje y). Figura adaptada y modificada de Salihovic 2024 et ^al3

La dieta de una persona, la composición de su microbiota intestinal y su respuesta sistémica a estos factores biológicos son componentes importantes del exposoma interno y externo. La formación de ácidos grasos de cadena corta (AGCC) se produce a través de una compleja interacción entre la dieta, la microbiota intestinal y el huésped. Los AGCC influyen en la fisiología del colon sirviendo como fuentes de energía para las células del huésped y la microbiota intestinal y participando en diversos mecanismos de señalización del huésped. Panel específico de ácidos grasos de cadena corta proporciona la cuantificación absoluta de 9 metabolitos y está disponible para uso exclusivo en investigación (RUO) o en buenas prácticas clínicas (GCP), dependiendo del tipo de muestra.

4.3 Historial de detección entre matrices

Décadas de realización de estudios de perfiles metabólicos han permitido a Metabolon acumular importantes conocimientos sobre la identidad de varias clases de moléculas del exposoma. La anotación del exposoma es especialmente complicada porque en las muestras biológicas las sustancias químicas medioambientales suelen estar presentes en concentraciones más bajas (trazas o subnanomolares) que los metabolitos endógenos. Además, a diferencia de los compuestos endógenos, que se producen y regulan de forma constante por vías metabólicas, las sustancias químicas ambientales entran en el organismo de forma esporádica y varían en función de la frecuencia de exposición, la vía y el metabolismo individual. Además, muchas sustancias químicas ambientales sufren una rápida biotransformación y eliminación, lo que da lugar a una presencia transitoria o a su conversión en metabolitos diversos de baja abundancia. Por lo tanto, disponer de un largo historial de detección puede ayudar significativamente a la identificación precisa de los metabolitos del exposoma.

La Tabla 4.1 muestra el historial de detección de exposiciones ambientales en plasma utilizando la biblioteca bioquímica de referencia de Metabolon. Metabolon trabaja con una variedad de matrices. Es importante señalar que los patrones de detección de metabolitos dependen de la matriz porque, dependiendo de la biología, la bioacumulación puede ocurrir en tejidos específicos. Metabolon añade con frecuencia nuevos metabolitos a la biblioteca a medida que aumenta nuestra comprensión de la exposición y su impacto.

La amplitud de la cobertura proporcionada por la biblioteca de Metabolongarantiza una detección robusta de biomarcadores de exposición tanto comunes como poco frecuentes en diversos contextos biológicos.

Tabla 4.1: Resumen de la frecuencia con la que se detectan ciertas clases de moléculas en el exposoma con la mayor confianza MSI (Nivel 1). Total LIB = Total de metabolitos en la biblioteca para cada categoría.

4.4 Consecuencias de la exposición: Perspectivas biológicas posteriores

Aunque la medición directa de exposiciones tales como sustancias químicas, dieta, fármacos y comportamientos (el exposoma externo específico) proporciona una valiosa información sobre las influencias ambientales, es esencial comprender también sus consecuencias biológicas si se quiere conocer el verdadero impacto sobre la salud (el exposoma interno). Muchos metabolitos exógenos son volátiles, inestables o se eliminan rápidamente, lo que dificulta su detección sistemática en distintos momentos o individuos. En cambio, las respuestas metabólicas que desencadenan, como la inflamación, el estrés oxidativo o la alteración del metabolismo energético, suelen ser más persistentes y mensurables. Al capturar tanto la exposición como su huella biológica, los investigadores obtienen una visión más completa y procesable del riesgo, la resistencia y los mecanismos de la enfermedad. Los perfiles de Metabolonpermiten un examen detallado de las consecuencias fisiológicas de la exposición ambiental a través de:

4.4.1 Análisis de la alteración de vías

Las exposiciones a menudo perturban las redes bioquímicas críticas, incluyendo:

• • Metabolismo de los lípidos
  • Metabolismo de los aminoácidos
  • Producción de energía mitocondrial

Se sabe que los contaminantes atmosféricos como las PM2,5, NO2, PM10 y O3 exacerban el asma a través del estrés oxidativo, la inflamación y la activación inmunitaria. En la cohorte del Children's Health Study se evaluó el impacto metabólico y transcriptómico de la exposición a contaminantes a corto y largo plazo4. La desregulación del metabolismo de la beta-alanina y la glicina se correlacionó con un mal control del asma tras la exposición a PM2,5 y NO2. Se observó un aumento del estrés oxidativo tras la exposición a PM10 y O3. Además, el mal control del asma se asoció negativamente con el aspartato, la colina y la carnosina. Este estudio demuestra cómo la metabolómica proporciona información sobre cómo las exposiciones alteran las vías. Comprender las consecuencias de los contaminantes atmosféricos en los asmáticos permite desarrollar modalidades preventivas y terapéuticas.

4.4.2 Perfiles de respuesta biológica

Las disfunciones asociadas a la exposición incluyen:

• • Estrés oxidativo y desequilibrio redox
  • Disfunción mitocondrial
  • Modulación del sistema inmunitario
  • Alteraciones hormonales

En un estudio sobre la piel realizado por el Instituto Sino-Alemán de Cosmética, se combinaron la metabolómica y la metagenómica 16S para estudiar el impacto de la contaminación atmosférica crónica en la salud de la piel humana al afectar tanto a la barrera cutánea como a la microbiota5. Los investigadores examinaron a mujeres de dos ciudades con distintos niveles de contaminación para identificar asociaciones entre la exposición ambiental, la composición de la microbiota cutánea, los perfiles de metabolitos y los signos cutáneos visibles. Descubrieron que la contaminación agravaba trastornos cutáneos como eccemas, acné, lentigos y arrugas, y que los cambios en el microbioma contribuían a estos efectos. Los perfiles metabolómicos no específicos revelaron alteraciones en el metabolismo de lípidos y aminoácidos, incluidos niveles elevados de ácido pirrolidón carboxílico (PCA), un factor hidratante clave resultante de la proteólisis de la filagrina, que puede ser una respuesta compensatoria a los contaminantes ambientales. En definitiva, el estudio demostró que la metabolómica ofrece una lente funcional para observar directamente cómo la contaminación determina bioquímicamente la química y el aspecto de la piel.

4.4.3 Asociaciones de resultados sanitarios

Los perfiles de metabolitos relacionados con la exposición están vinculados a la progresión de enfermedades en grandes estudios de cohortes. Por ejemplo, en la cohorte COPSAC, las firmas de exposición prenatal y en los primeros años de vida se correlacionaron con la inflamación infantil y el riesgo de enfermedades metabólicas6. La metabolómica longitudinal no dirigida realizada en muestras de suero de madres (embarazadas y puérperas) y sus hijos demostró que el riesgo de asma se correlacionaba con una mayor exposición materna a PFOS, independientemente de la inflamación, la respuesta inmunitaria y las alteraciones epigenéticas. La evaluación de los cambios metabólicos a lo largo del tiempo permitió a los investigadores trazar una línea clara entre la exposición y los resultados del asma a largo plazo, proporcionando estrategias de prevención viables.

Resumen

La plataforma de Metabolonpermite a los investigadores descifrar el exposoma proporcionando:

• Detección específica de diversas exposiciones ambientales.
• Interpretación biológica mediante metabolómica validada y no dirigida.
• Una visión traslacional que relaciona la exposición con la biología de la enfermedad.

A medida que la metabolómica se convierte en un elemento central de la ciencia del exposoma, las herramientas de Metabolonestán en una posición única para permitir la investigación de precisión en salud ambiental y la estratificación del riesgo en toda la población, especialmente porque Metabolon ofrece soluciones a algunos de los aspectos más desafiantes de la investigación del exposoma. Estos retos y el enfoque de Metabolonpara abordarlos se resumen en la Tabla 4.2.

Cuadro 4.2