La 7-α-hidroxi-4-colesten-3-ona (C4) es un intermediario en la biosíntesis de los ácidos biliares a partir del colesterol. El precursor del C4 es el 7α-hidroxicolesterol, que se produce a partir del colesterol mediante la enzima hepática 7α-hidroxilasa. La 7-α-hidroxilasa cataliza el paso limitante de la síntesis de ácidos biliares y su actividad está estrechamente regulada por el receptor FXR. La medición del metabolito estable C4, producto de la siguiente reacción enzimática oxidativa tras la 7-α-hidroxilasa, refleja la síntesis hepática de novo de ácidos biliares y la activación del receptor FXR. La malabsorción de ácidos biliares se asocia a diversas patologías gastrointestinales (p. ej., síndrome del intestino irritable, enfermedad ileal) y se caracteriza por niveles séricos elevados de C4.
La metabolómica revela conocimientos biológicos que de otro modo pasarían desapercibidos. Para que un estudio metabolómico tenga éxito, se necesita tanto el descubrimiento de moléculas pequeñas como la capacidad de profundizar en biomarcadores específicos de interés para descubrir conocimientos procesables que impulsen nuevos desarrollos terapéuticos. Se requiere una combinación específica de tecnología de cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS) y conocimientos bioquímicos para identificar este biomarcador de interés y desarrollar un ensayo lo suficientemente sensible como para explorarlo a fondo.
En Metabolon, comprendemos el papel crucial que desempeña el C4 en varias enfermedades y hemos establecido la mejor experiencia en su detección. Este ensayo de C4 puede utilizarse para rastrear biomarcadores y mejorar la comprensión biológica en la investigación preclínica y clínica.
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| LLOQa |
|---|
| Serum/Plasma (pg/mL) |
| 240 pg/mL |
aLower Limit of Quantitation (LLOQ) varies for each sample type.
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| Tipo de muestra | Ejemplos de requisitos |
|---|---|
| Plasma/Suero | ≥ 250 µL |
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La identificación precisa e imparcial de los metabolitos en todo el metaboloma plantea retos en cuanto a la relación señal-ruido que muy pocos laboratorios están preparados para afrontar. Además, convertir cantidades ingentes de datos en información útil resulta lento, cuando no imposible, para la mayoría, ya que una interpretación adecuada requiere dos elementos de los que se carece: experiencia y una base de datos exhaustiva.
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