Contexto Biomédico

Enfermedad Cardiovascular

Los cambios en el estilo de vida de los países desarrollados y emergentes favorecen la aparición exponencial de trastornos metabólicos como la obesidad, la diabetes, y el síndrome metabólico, entre otros. La aparición de estos trastornos ha aumentado drásticamente el número de accidentes cardiovasculares, situando las enfermedades cardiovasculares como la primera causa de muerte en todo el mundo. Según la Organización Mundial de la Salud, en 2015 ocurrieron 17,7 millones de muertes relacionadas con enfermedades cardiovasculares, lo que representó el 31% de todas las muertes en todo el mundo.

Esto hace que el análisis exhaustivo del perfil de lipoproteínas, así como de metabolitos complementarios asociados a un incremento de riesgo, sea imprescindible para el diagnóstico precoz de estas enfermedades.

Desde hace años, la predicción del riesgo cardiovascular se ha basado en el análisis, entre otros, de un perfil lipídico básico, asociando una concentración elevada del colesterol transportado por las LDL o una concentración baja del colesterol transportado por las HDL a un mayor riesgo de sufrir un evento cardiovascular. Sin embargo, estudios recientes han demostrado que el parámetro clásico para evaluar el riesgo cardiovascular, el colesterol LDL (o malo), no explica todos los casos de enfermedades cardiovasculares. Se estima que un 50% de los accidentes cardiovasculares se producen en individuos con niveles normales de colesterol «malo» o LDL.

En este contexto, la caracterización avanzada de lipoproteínas, de glicoproteínas y de metabolitos de bajo peso molecular asociados a riesgo, complementados con el perfil lipidómico, es de gran ayuda para el diagnóstico y seguimiento de patologías relacionadas con trastornos del metabolismo, permitiendo la evaluación del estado de salud de los pacientes que presentan alteraciones metabólicas y procesos inflamatorios, individuos con más riesgo de desarrollar diabetes y accidentes cardiovasculares.

Cáncer

El cáncer es la segunda causa de mortalidad en Europa, la primera entre los menores de 65 años. En España, más de 200.000 personas son diagnosticadas cada año. Un diagnóstico a tiempo puede evitar su desarrollo.

Por este motivo, el estudio del metabolismo para la identificación de biomarcadores bien sea para su prevención, para el diagnóstico, para la estratificación de pacientes o para hacer el seguimiento de los pacientes, resulta de gran interés con la finalidad de adquirir nuevas herramientas complementarias para la mejora de la salud de las personas.

La caracterización avanzada de lipoproteínas, de glicoproteínas, de metabolitos de bajo peso molecular y/o del perfil lipidómico, son herramientas prometedoras para el estudio de los procesos inflamatorios y de las alteraciones del metabolismo con la finalidad de obtener huellas metabólicas, perfiles o firmas que caractericen la evolución del cáncer. Dichas herramientas pueden utilizarse en biofluidos de pacientes, tales como suero, orina o heces, aunque también se pueden realizar estudios en tejidos, bien sean de pacientes (tejido tumoral o cultivos primarios) o bien estudios básicos en líneas celulares.

Otras enfermedades metabólicas

El estudio de la huella metabólica de un paciente, generalmente obtenida de forma no-invasiva a partir del análisis de biofluidos (p. ej. suero, orina o heces), contiene información relacionada con factores como la progresión de la enfermedad o la respuesta a los tratamientos.

Por este motivo, la caracterización avanzada de lipoproteínas, glicoproteínas, metabolitos de bajo peso molecular y/o el perfil lipidómico, son herramientas prometedoras tanto para la prevención y diagnóstico de las enfermedades como para el estudio en sí de dichas enfermedades con la finalidad de obtener huellas metabólicas, perfiles o firmas que caractericen la progresión de la enfermedad o la respuesta a tratamientos.

Tanto el suero como el plasma son biofluidos usados ampliamente como matrices biológicas en la investigación biomédica para identificar biomarcadores clínicamente relevantes. Pero dichos perfiles metabólicos pueden caracterizarse también en otras matrices como orina o heces, así como en tejidos o líneas celulares.

Figura 1. Espectro de 1H-RMN de suero