02/11/2021

Desenvolupen una metodologia que millora la identificació i descripció de marcadors biomèdics

Un equip investigador de la Plataforma Metabolòmica URV-IISPV-CIBERDEM patenta aquesta tècnica, que obre les portes a la descripció del conjunt del metaboloma humà

Foto de l'equip investigador que ha participat en l'estudi. D'esquerra a dreta: Roger Giné, Òscar Yanes, Maria Vinaixa, Josep M. Badia y Jordi Capellades.

La metabolòmica és una tecnologia del camp de les ciències òmiques que estudia els metabòlits, petites molècules presents a la sang i als teixits que reflecteixen l’activitat i l’estat metabòlic de l’organisme. Alguns poden ser determinants a l’hora d’indicar el risc, l’aparició o el curs que tindrà una malaltia en concret: se’ls coneix com a marcadors. Però trobar un marcador entre milers de metabòlits no és una tasca senzilla. Les estratègies d’anàlisi actuals basades en l’espectrometria de masses són capaces de detectar centenars i fins i tot milers de metabòlits, però identificar-ne l’estructura química és un repte encara per resoldre. Ara un equip investigador de la Universitat Rovira i Virgili, l’Institut d’Investigació Sanitària Pere Virgili (IISPV) i el CIBERDEM ha desenvolupat una metodologia que millora significativament la capacitat d’identificar i descriure aquests marcadors. Els resultats de la recerca s’han publicat a la revista científica Nature Methods.

L’espectrometria de masses aporta dades espectrals sobre la presència de metabòlits en mostres d’interès biomèdic. Amb aquesta metodologia l’equip investigador ha aconseguit aprofitar la informació química que es troba a les bases de dades del metaboloma humà per projectar-la de manera massiva sobre les dades i senyals espectrals i d’aquesta manera desxifrar quins senyals contenen informació biològica rellevant. Així, han demostrat que una gran majoria dels senyals de la mostra analitzada són redundants o inespecífics i han millorat substancialment la capacitat d‘identificar i descriure els metabòlits.

“Si ens imaginem un local on hi ha centenars de persones parlant, amb les tècniques actuals podríem veure que hi ha molta gent que dialoga entre si, però seria molt difícil desxifrar el contingut d’una sola conversa. La tècnica que hem desenvolupat ens permet identificar molt més ràpidament les converses que ens interessen i el contingut”, explica a mode d’exemple l’investigador Òscar Yanes, del Departament d’Enginyeria Electrònica, Elèctrica i Automàtica i de la Plataforma Metabolòmica URV-IISPV-CIBERDEM.

Concretament, l’equip investigador ha aconseguit filtrar fins a un 90% de senyals inespecífics, i augmentar fins a quatre vegades la capacitat per identificar i descriure marcadors i conèixer-ne l’estructura química. Això suposa un pas important a l’hora de desxifrar el metaboloma humà, que és el conjunt de metabòlits involucrats en el metabolisme d’una cèl·lula, teixit o òrgan.

Aquest avenç també representa una millora en moltes aplicacions tecnològiques, sobretot en el camp de la recerca biomèdica, ja que permet identificar marcadors amb més facilitat del que s’havia aconseguit fins ara. La tecnologia desenvolupada per aquest equip investigador, que fa recerca al grup Metabolomics INterdisciplinary Laboratory (MIL@b) —reconegut per la Generalitat de Catalunya— s’ha protegit mitjançant una patent gràcies a la col·laboració amb la Unitat de Valorització de la FURV, per tal de portar-la al mercat.

Referència bibliogràfica: HERMES: a molecular formula-oriented method to target the metabolome. Roger Giné, Jordi Capellades, Josep M. Badia, Dennis Vughs, Michaela Schwaiger-Haber, Maria Vinaixa, Andrea M. Brunner, Gary J. Patti, Oscar Yanes. Doi: https://doi.org/10.1101/2021.03.08.434466

Print Friendly, PDF & Email

Deixa un comentari

L'adreça electrònica no es publicarà.

*