Por qué Metabolon
La espectrometría de masas es una tecnología inherentemente semicuantitativa y altamente sensible que mide las diferencias relativas de cantidad de un metabolito individual, expresadas por las variaciones de intensidad del pico del metabolito en muestras comparativas. La cuantificación puede ser relativa (analizada en relación con una muestra de referencia) o absoluta (analizada utilizando un método de curva estándar).
La normalización de las muestras en metabolómica es fundamental para obtener información biológica precisa, pero hay que tener cuidado debido a la diversidad de estructuras y comportamientos de los metabolitos. Existen diferentes enfoques de normalización, incluidos los métodos que ajustan:
In untargeted metabolomics, there is no standard method for measuring the total amount of metabolites directly, however, Metabolon has performed extensive analyses supported by publications and found that the abovementioned second approach greatly outperformed other methods.1
"Al realizar la normalización de los datos metabolómicos, es importante que el método corrija adecuadamente la variación sistemática pero preserve la variación biológica", afirma Greg Michelotti, Director Senior de Estrategia Científica y Traslacional de Metabolon.
In a 2018 study, we determined the best way to normalize metabolomics data based on analysis of plasma samples obtained from participants in the Insulin Resistance Atherosclerosis Study (IRAS).1 From this cohort, 1,716 samples were analyzed using the Metabolon Global Discovery Panel. Accommodating this many samples required between 13 and 15 instrument runs per arm of the platform.
The resulting analysis measured 1,274 metabolites. Untargeted metabolomics profiling was compared to a separate targeted panel for a subset of metabolites representative of multiple biochemical classes. In this study, we showed that the normalization methods that rely on metabolite-specific adjustments significantly outperformed the methods that make adjustments across each sample, such as total ion count (TIC) normalization.
En muchos casos, las normalizaciones basadas en muestras funcionaron peor que no realizar ninguna normalización. La corrección por el valor mediano del lote de las muestras experimentales (MED) puede funcionar bien en varias aplicaciones: para cada metabolito, divida las áreas de pico brutas de una muestra por la mediana de las áreas de pico brutas de todas las muestras del mismo lote del instrumento.
However, suppose one wants to run a very small set and merge it into previous data sets or compare the values in two different data sets. In that case, it is typically better to normalize by bridging control samples (BRDG): for each metabolite, divide the raw peak areas for a given sample by the median of the raw peak areas of the bridging control samples. The main drawback of BRDG is that metabolites that are not present in the bridge samples cannot be normalized.
Más información sobre los distintos métodos de normalización de datos metabolómicos LC/MS
1. Wulff, Jacob E., y Matthew W. Mitchell. "Una comparación de varios métodos de normalización para datos de metabolómica LC/MS". Avances en biociencia y biotecnología 9.08 (2018): 339.
Targeted metabolomics can take advantage of absolute quantitation since the panel or assay can be optimized for specific compounds. Optimization improves sensitivity and specificity but sacrifices broad analyte coverage. Absolute quantitation means that the metabolites can be quantitated based on a known quantity using the standard curve method.
A standard curve or calibration curve is a general method for determining the concentration of a substance in an unknown sample by comparing the unknown to a set of standard samples of known concentration. The quantity of metabolites in a sample is reported as a concentration (eg, 21.5 ng/mL). You may want to use absolute quantitation when you want to compare data over time. This type of quantitation is helpful when your biomarker data extends across various studies and batches or comprises diagnostic test data.
Una vez que se comprende todo el valor de la metabolómica, la única pregunta que queda es: ¿quién lo hace mejor? Aunque muchos laboratorios cuentan con capacidades para la elaboración de perfiles de metabolitos o de química analítica, las tecnologías de metabolómica integrales son extremadamente escasas.
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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