Diseño de un estudio de metabolómica

Visión general

En los tres capítulos anteriores se han analizado casos en los que la metabolómica ha aportado información fundamental o ha resuelto un problema que otras ciencias «ómicas» no habrían podido abordar. Algunos de esos estudios también han demostrado cómo el uso de la metabolómica junto con otras ciencias «ómicas» puede aumentar la profundidad de los resultados de los estudios. En este último capítulo repasaremos los principios básicos del diseño de un estudio de metabolómica, al tiempo que destacaremos la experiencia, los productos y las herramientas Metabolon, que han facilitado la realización con éxito de miles de estudios y el análisis de más de dos millones de muestras.

Fíjate un objetivo de estudio

El objetivo del estudio es un factor de gran importancia que hay que tener en cuenta a la hora de diseñar un estudio de metabolómica, ya que determinará si se debe utilizar un perfil global o uno específico. A modo de ejemplo general, los estudios destinados al descubrimiento de biomarcadores, dianas terapéuticas o la formulación de hipótesis se abordan mejor mediante un perfil global, mientras que los estudios que ponen a prueba una hipótesis sobre una vía o un mecanismo específico, que validan los resultados de estudios previos o que requieren una cuantificación absoluta (proporcionando unidades de concentración) se benefician más de un perfil específico.

Elige un tipo de muestra adecuado

Es fundamental elegir un tipo de muestra que contenga los metabolitos de interés en cantidades abundantes, incluso si la matriz de la muestra no suele someterse a análisis. Metabolon desarrollado protocolos para muchos tipos de muestras alternativos, además de los mencionados específicamente en esta guía, entre los que se incluyen el sebo, el sudor, las gotas de sangre seca, la bilis y los folículos pilosos, entre otros. Metabolon ofrece un servicio de validación de matrices de muestras para aquellos tipos de muestras que aún no han sido validados para el análisis metabolómico por LC/MS.

En algunos estudios, resulta prudente analizar más de un tipo de muestra para garantizar una cobertura completa de los metabolomas pertinentes. Así lo han demostrado algunos estudios comentados en esta guía. En el estudio de Zgoda-Pols et al. descrito en el capítulo 3, los investigadores analizaron el cerebro, el plasma y la orina de ratones para obtener una visión más profunda de la toxicidad inducida por fármacos, más allá de lo que podían aportar los biomarcadores tradicionales. En el estudio de Wu et al. comentado en el capítulo 4, el equipo de investigación analizó tanto el plasma como las heces para evaluar de forma exhaustiva la dinámica del microbioma y el metaboloma, ya que estos afectan a la progresión de la diabetes tipo 2. Metabolon perfectamente capacitado para asesorarle sobre qué matriz de muestra o combinación de matrices sería la más adecuada para su estudio.

También es importante señalar que no todas las opciones de recogida de muestras son aptas para el análisis metabolómico. Algunos tampones y tratamientos de las muestras pueden tener efectos muy perjudiciales sobre los datos metabolómicos. Metabolon colaborar en estas cuestiones y ayudar a orientar la selección del tipo de muestra adecuado.

Interpretación de datos

Los datos metabolómicos suelen interpretarse mediante diversos tipos de pruebas estadísticas avanzadas. Por ejemplo, los compuestos únicos que presentan diferencias significativas entre los grupos de estudio suelen identificarse mediante pruebas t de Student o ANOVA. El grado de variación entre las firmas metabólicas de los distintos grupos de estudio puede evaluarse además mediante el análisis de componentes principales (PCA) y gráficos de vías metabólicas. Además, los metabolitos que más contribuyen a un cambio observado en el metabolismo pueden identificarse mediante el análisis de bosque aleatorio. Cada método estadístico se utiliza en función de su relevancia para el objetivo del estudio. Metabolon las técnicas mencionadas, junto con muchas otras, para garantizar una interpretación precisa de los datos.

Reiteramos que la interpretación de datos metabolómicos de otros proveedores, especialmente los datos procedentes de un estudio de perfilado global, puede resultar abrumadora debido al gran número de características iónicas registradas y a la baja calidad de las identificaciones. Metabolon estas limitaciones con su enfoque quimio-céntrico, en el que se omiten del conjunto de datos las características iónicas superfluas y redundantes antes del análisis estadístico. Limitar el conjunto de datos a características iónicas biológicamente relevantes que están directamente asociadas a compuestos identificados de alta calidad hace que la interpretación de los datos sea más sencilla y maximiza la probabilidad de obtener información significativa. Metabolon facilita Metabolon la interpretación de los datos con su plataforma bioinformática, que permite un análisis rápido de las vías metabólicas y la integración de datos genómicos con datos metabolómicos. Además, los resultados del proyecto son analizados por científicos Metaboloncon doctorado, y sus conclusiones se recogen en un informe escrito junto con todos los datos y análisis estadísticos, lo que se considera un manuscrito listo para su publicación para aquellos con grandes exigencias en materia de publicación.

Conclusiones finales y el compromiso Metabolon

Los estudios presentados en esta guía ponen de relieve el papel fundamental que desempeña la metabolómica a la hora de aportar conocimientos prácticos y ampliar nuestra comprensión de diversos temas, y esperamos que estos conceptos sirvan de inspiración para su propia investigación.

Metabolon compromete a apoyar a los investigadores en este proceso, proporcionándoles las herramientas, los datos y la orientación necesarios para convertir datos complejos en descubrimientos significativos. Nuestros científicos, todos ellos con formación de doctorado, cuentan con décadas de experiencia en el diseño, la ejecución y el apoyo al análisis y la interpretación de datos metabolómicos complejos. Estaremos encantados de ayudarle a diseñar y llevar a cabo estudios con la potencia estadística adecuada para garantizar que sus datos aporten conocimientos científicos precisos e impulsen su investigación.

Referencias

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