Perfil metabolómico plasmático en pacientes con cáncer de mama

TITULO Perfil metabolomico plasmatico en pacientes con cancer de mama INTRODUCCION El cancer de mama es el la neoplasia mas frecuente entre las mujeres, y surge como resultado del avance en el desarrollo de la carcinogenesis, un proceso vinculado a unos profundos cambios metabolicos y moleculares mediante los cuales una celula normal se transformara en maligna. El termino metabolomica, hace referencia al estudio, identificacion y cuantificacion del conjunto de metabolitos presentes en celulas, tejidos o fluidos biologicos, productos de las reacciones metabolicas en los seres vivos, cuya cuantificacion proporciona un amplio panorama del estatus bioquimico. Los perfiles metabolomicos permiten la identificacion de metabolitos en tejidos y en biofluidos, cuyos niveles se ven alterados ante la existencia de una patologia neoplasica, proporcionando un nexo de union que nos facilite informacion acerca de la oncogenesis. Por tanto, la dependencia del tumor de su huesped conforma el racional biologico bajo el que se sostiene nuestra investigacion metabolomica, en este caso, centrada en el diagnostico del cancer de mama, destacando, ademas la ventaja de haberse llevado a cabo sobre muestras de suero, lo que conlleva poder evitar complicaciones propias de las tecnicas clasicas invasivas para la obtencion de material biologico, como pueden ser las hemorragias, infecciones o, incluso, la diseminacion tumoral. Los resultados obtenidos podran, posteriormente, aplicarse en el screening y diagnostico del cancer de mama. HIPOTESIS Nuestro estudio pretende identificar la existencia de un perfil metabolomico fisiopatologico serico del cancer de mama, detectable a traves de un analisis mediante espectrometria de masas. OBJETIVOS Los objetivos del estudio consisten en seleccionar y optimizar los metodos de analisis metabolomicos mas avanzados para el examen de muestras procedentes de suero, y asi, integrando los datos obtenidos de multiples plataformas analiticas, podamos identificar una firma que nos permita el diagnostico de cancer de mama de forma no invasiva. MATERIAL Y METODOS El diseno experimental de este estudio comprende el analisis procedente de muestras de plasma procedente de mujeres sanas (n = 20) y pacientes con cancer de mama ya diagnosticadas (n = 91) utilizando un analisis metabolomico por espectroscopia de masas con tecnicas de separacion de cromatografia liquida. Para la identificacion de metabolitos se utilizo la base de datos PCDL de Agilent (Agilent Technologies, Barcelona, Espana). Finalmente, se realizo un analisis multivariante y un algoritmo Random Forest que nos permita obtener una forma metabolica que nos permita hacer el diagnostico de cancer de mama. RESULTADOS El estudio metabolomico que hemos realizado, nos ha permitido diferenciar, de una forma correcta y segura, a las pacientes con cancer de mama de los sujetos control sanos. Mediante el algoritmo supervisado de prediccion Random Forest se consiguio clasificar con una precision del 100% tanto las muestras de las pacientes con cancer de mama y como aquellas pertenecientes a los controles sanos. Por lo tanto, el error de clase y el metodo de medida de prediccion “out-of-bag” para ambos grupos fue de 0. Por otro lado, tambien encontramos 1269 metabolitos en diferente concentracion al comparar el plasma de los controles sanos con el de las pacientes con cancer. De estos metabolitos, se consiguio identificar 35 de ellos, basandonos en la masa exacta, tiempo de retencion y la distribucion isotopica, lo que nos ha permitido relacionarlos con la promocion del crecimiento celular, mediante el fomento en la sintesis de biomoleculas esenciales, a la vez que tambien desempenan un cometido en la transduccion de senales. Asi mismo, mediante los resultados obtenidos del algoritmo Random Forest, tests de significacion, asi como la proporcion esperada de falsos positivas obtenida mediante el “False discovery rate” se identificaron varios metabolitos que se encuentran estrechamanete asociados al cancer de mama. CONCLUSIONES Se han expuesto y optimizado metodos analiticos, reproducibles y eficientes, basados en tecnicas de espectrometria de masas para el analisis metabolomico de muestras biologicas obtenidas mediante metodos poco invasivos. De esta forma, los resultados obtenidos, nos presentan unos biomarcadores que se posicionan como una nueva alternativa no invasiva para el diagnostico del cancer de mama.