Antonio Pereira Vega, Belén Callejón Leblic, S. García Garrido, Luis Alejandro Padrón Fraysse, José Luis Gómez Ariza, Tamara García Barrera
OBJETIVO El cáncer de pulmón (CP) es el que provoca mayor mortalidad, debido principalmente a su diagnóstico tardío, en el que la supervivencia es baja.
Objetivos: Identificar biomarcadores (BM) de utilidad clínica para el diagnóstico precoz de CP en una población de riesgo mediante el análisis metabolómico (MB) de muestras sanguíneas.
METODOLOGÍA Se han seleccionado muestras de suero de 30 pacientes con CP y 30 pacientes con EPOC (especialmente enfisematosos). El estudio metabolómico se realizó empleando la espectrometría de masas de alta resolución de analizador híbrido cuadrupolo-tiempo de vuelo mediante la infusión directa de las muestras con fuente de electrospray.
RESULTADOS El análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) mostró una clara discriminación entre los 2 grupos (CP y EPOC). Se identificaron 35 metabolitos alterados en CP con respecto al grupo EPOC, incluyendo aminoácidos, ácidos grasos, carnitinas y lisofosfolipidos. La ruta metabólica más afectada fue el metabolismo de la alanina, aspartato y glutamina y el análisis de curvas ROC mostró que 11 de los 35 metabolitos alterados en CP presentaban un valor de área bajo la curva (AUC) mayor a 0,7 (treonina, creatinina, ornitina, glutamato, fenilalanina, arginina, tirosina, pentoilcarnitina, ácido palmitoleico, LPC (18 : 2), LPC (18 : 1), LPC (20 : 4) que podrían utilizarse como BM de CP y considerarse relevantes en su progresión.
CONCLUSIONES 1.- Se han identificado 11 metabolitos que podrían ser BM de cáncer de pulmón.
2.- Estos metabolitos se relacionan con vías metabolómicas previamente relacionadas con el CP.
3.- Estos BM obtenidos podrían utilizarse como screening de CP en población de riesgo.
Introduction: Lung cancer (LC) causes the greatest mortality, primarily due to its late diagnosis, for which survival rates are low.Objectives: To identify clinically useful biomarkers (BM) for the early diagnosis of LC in a high-risk population using metabolic analysis and blood samples.Material and methods: Serum samples were selected from 30 patients with LC and 30 patients with COPD (especially those with emphysema). The metabolic study was carried out using hybrid quadrupole/time-of-flight analyzer high-resolution mass spectrometry by directly infusing the samples with an electrospray source. Results: The partial least-squares discriminant analysis (PLS-DA) showed a clear discrimination between the two groups (LC and COPD). 35 altered metabolites were identified in LC with respected to the COPD group, including amino acids, fatty acids, carnitines and lysophospholipids. The most commonly affected metabolic pathway was the metabolism of alanine, aspartate and glutamine and the ROC curve analysis showed that 11 of the 35 metabolites altered in LC showed an area under the curve (AUC) above 0.7 (threonine, creatinine, ornithine, glutamate, phenylalanine, arginine, tyrosine, pentanoylcarnitine, palmitoleic acid, LPC [18:2], LPC [18:1], LPC [20:4]) which could be used as BM in LC and considered relevant in disease progression. Conclusions:1. 11 metabolites have been identified that could be BM in lung cancer. 2. These metabolites are related to metabolic pathways previously associated with LC. 3. These BM obtained could be used for LC screening in the high-risk population.
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