¿De qué se trata la metabolómica?

¿Qué es la metabolómica?

El campo rápidamente emergente de la metabolómica combina estrategias para identificar y cuantificar metabolitos celulares utilizando tecnologías analíticas sofisticadas con la aplicación de métodos estadísticos y de múltiples variantes para la extracción de información y la interpretación de datos. En las últimas dos décadas, se han hecho grandes progresos en la secuenciación de varios organismos diferentes. Simultáneamente, se realizaron grandes inversiones para desarrollar enfoques analíticos para analizar los diferentes productos celulares, como los de expresión génica (transcripciones), proteínas y metabolitos. Todos estos llamados enfoques omicos, incluyendo la genómica, la transcriptómica, la proteómica y la metabolómica, se consideran herramientas importantes para ser aplicadas y utilizadas para comprender la biología de un organismo y su respuesta a estímulos ambientales o perturbaciones genéticas.

Se considera que los metabolitos «actúan como lenguaje hablado, transmitiendo señales de la arquitectura genética y el medio ambiente» (1), y por lo tanto, se considera que la metabolómica proporciona una «lectura funcional directa del estado fisiológico» de un organismo (2). Se ha empleado una serie de tecnologías analíticas para analizar metabolitos en diferentes organismos, tejidos o fluidos (para una revisión, véase la Referencia 3). La espectrometría de masas acoplada a diferentes técnicas de separación cromatográfica, como la cromatografía líquida o gaseosa o la RMN, son las principales herramientas para analizar un gran número de metabolitos simultáneamente. Aunque la tecnología es altamente sofisticada y sensible, todavía hay algunos cuellos de botella en la metabolómica. Debido a la gran diversidad de estructuras químicas y las grandes diferencias en abundancia, no hay una sola tecnología disponible para analizar todo el metaboloma. Por lo tanto, es necesario establecer una serie de enfoques complementarios para la extracción, detección, cuantificación e identificación del mayor número posible de metabolitos (3,4).

Otro desafío en la metabolómica es extraer la información e interpretarla en un contexto biológico a partir de la gran cantidad de datos producidos por los analizadores de alto rendimiento. La aplicación de sofisticadas herramientas de análisis de datos estadísticos y de múltiples variantes, incluidos el análisis de grupos, el mapeo de vías, las superposiciones comparativas y los mapas de calor, no solo ha sido un proceso de aprendizaje emocionante y empinado para los bioquímicos, sino que también ha demostrado que el pensamiento actual debe cambiar para lidiar con grandes conjuntos de datos y distinguir entre el ruido y la información relacionada con muestras reales. Además, y aún sin consenso en la comunidad metabolómica, está la pregunta: «¿Cómo manejamos datos que no tienen sentido biológico basados en la literatura y el conocimiento común?»Solo estamos empezando a suponer a dónde nos llevará la metabolómica, junto con las otras tecnologías omicas: ¿Encontraremos más respuestas a nuestras preguntas o traerá más preguntas que requieran más respuestas?

Potencial y aplicaciones de la metabolómica

Hay cuatro enfoques conceptuales en la metabolómica: análisis de blancos, perfiles de metabolitos, metabolómica y huellas dactilares metabólicas (5). El análisis de objetivos se ha aplicado durante muchas décadas e incluye la determinación y cuantificación de un pequeño conjunto de metabolitos conocidos (objetivos) utilizando una técnica analítica particular de mejor rendimiento para los compuestos de interés. El perfilado de metabolitos, por otro lado, tiene como objetivo el análisis de un conjunto mayor de compuestos, tanto identificados como desconocidos con respecto a su naturaleza química. Este enfoque se ha aplicado a muchos sistemas biológicos diferentes que utilizan CG-EM, incluidas plantas (6), microbios (7), orina (8) y muestras de plasma (9). La metabolómica emplea metodologías analíticas complementarias, por ejemplo, LC-MS/MS, GC-MS y/o RMN, para determinar y cuantificar el mayor número posible de metabolitos, ya sean compuestos identificados o desconocidos. El cuarto enfoque conceptual es la huella dactilar metabólica (o huella dactilar para metabolitos externos y/o secretados). Aquí se genera una «firma» metabólica o perfil de masa de la muestra de interés y luego se compara en una gran población de muestras para detectar diferencias entre las muestras. Cuando se detectan señales que pueden discriminar significativamente entre muestras, se identifican los metabolitos y se puede dilucidar la relevancia biológica de ese compuesto, lo que reduce en gran medida el tiempo de análisis.

Dado que los metabolitos están tan estrechamente vinculados al fenotipo de un organismo, la metabolómica puede utilizarse para una amplia gama de aplicaciones, como el fenotipado de plantas modificadas genéticamente y pruebas sustanciales de equivalencia, la determinación de la función génica y el seguimiento de las respuestas al estrés biótico y abiótico. Por lo tanto, la metabolómica puede verse como un puente entre el genotipo y el fenotipo (5), proporcionando una visión más completa de cómo funcionan las células, así como la identificación de cambios nuevos o sorprendentes en metabolitos específicos. El análisis y la extracción de datos de conjuntos de datos metabolómicos y sus metadatos también pueden dar lugar a nuevas hipótesis y nuevos objetivos para la biotecnología.

Metabolómica y evolución

Hasta la fecha, la mayoría de las investigaciones en evolución se basan en la construcción de árboles filogenéticos de especies utilizando secuencias de genomas, genes, ARNm y/o proteínas. Sin embargo, la correlación entre la expresión génica y proteica es baja y la que existe entre la expresión génica y los metabolitos es aún menor. Sin embargo, los metabolitos, especialmente los secundarios, son extremadamente importantes para que la mayoría de los organismos se defiendan de entornos estresantes o depredadores. Aunque los metabolitos primarios implicados en el metabolismo central pueden utilizarse para determinar el estado nutricional y de crecimiento, los perfiles de metabolitos secundarios pueden reflejar mejor la diferenciación de las especies y su respuesta compleja a factores ambientales y otros organismos. El conjunto de metabolitos secundarios en un organismo puede ser sorprendentemente complejo, y mientras que ciertos compuestos se pueden encontrar en diferentes organismos, un gran número de compuestos son muy específicos de la especie. Por lo tanto, los metabolitos secundarios se consideran marcadores potenciales de taxonomía y filogenética (10).

Probablemente las mejores y más interesantes aplicaciones de las herramientas de metabolómica para distinguir diferentes especies de hongos han sido resumidas por Smedsgaard y Nielsen (11). La espectrometría de masas por pulverización eléctrica de infusión directa (DiMS) se utilizó para la clasificación química rápida de hongos filamentosos. Se inyectaron directamente extractos fúngicos crudos de varias subespecies diferentes en un espectrómetro de masas y se compararon los perfiles de masa resultantes utilizando herramientas de análisis quimiométrico (4). Más del 80% de las especies analizadas podrían clasificarse en función de su perfil de masa en comparación con una identificación fenotípica convencional.

En nuestro laboratorio, estamos utilizando la metabolómica para determinar nuevos mecanismos de adaptación y tolerancia de las plantas a tensiones abióticas, como sequía, salinidad, frío, heladas y deficiencias o toxicidades minerales (www.acpfg.com.au). Nuestras principales plantas de interés son los cereales, como la cebada y el trigo, pero también observamos plantas modelo o plantas que se sabe que exhiben un mayor nivel de tolerancia a una determinada condición de estrés. La comparación de las respuestas de diferentes especies a diferentes tensiones demostró que hay una serie de respuestas que son específicas de estrés y/o plantas y algunas que son comunes entre tensiones y/o plantas. Por lo tanto, decidimos comparar los niveles de metabolitos en las hojas de cuatro especies diferentes: el musgo Physcomitrella patens, la planta modelo Arabidopsis thaliana y las plantas de cultivo Hordeum vulgare L. y Triticum aestivum L. Comparamos los niveles de metabolitos en plantas no estresadas para investigar si existe una correlación entre los niveles de tolerancia y los perfiles de metabolitos. Utilizamos GC-MS para perfilar ∼140 metabolitos conocidos (12) y normalizamos los datos para la comparación entre las especies. El análisis multivariante del conjunto de datos resultante utilizando componentes principales o análisis de conglomerados jerárquicos demostró que los perfiles de metabolitos de las cuatro especies son muy distintos, siendo los perfiles de hojas de cebada y trigo los más similares (Figura 1A). El primer componente principal separó el trigo y la cebada de las otras dos especies, representando el 58% de la variabilidad de todo el conjunto de datos. La Figura 1B muestra una representación de mapa de calor del mismo conjunto de datos comparando los niveles de metabolitos de las diferentes especies. La mayoría de los metabolitos se encuentran en niveles mucho más bajos en el musgo y la Arabidopsis en comparación con la cebada y el trigo (no se muestran datos brutos). Hay algunas excepciones, incluyendo urea, glicerol, tiramina, alantoína, tocoferol, xilitol, fucosa e inositol, que lo son.se encuentra en niveles mucho más altos en el musgo que en todas las demás especies. Esto plantea la cuestión de si esos metabolitos pueden ser responsables de la alta tolerancia del musgo a las tensiones abióticas (13).

Este ejemplo demuestra el potencial de la metabolómica para ser utilizada en la identificación y clasificación de organismos. Los ejemplos mencionados anteriormente pueden ser solo el comienzo. Creemos que vale la pena realizar un estudio más sistemático para comparar perfiles de metabolitos entre un mayor número de organismos utilizando enfoques analíticos complementarios para abarcar la mayor cantidad posible de metabolitos, e investigar si los perfiles de metabolitos están relacionados con relaciones filogenéticas y evolutivas entre organismos. Este tipo de estudio puede resultar en ideas novedosas sobre la evolución de las vías, los mecanismos de supervivencia y la vida en general.

Metabolómica en un contexto de biología de sistemas

Como hemos descrito en este artículo, la metabolómica apunta idealmente al análisis de todas las moléculas pequeñas en una célula. Esto es solo una parte de los productos celulares dentro de una célula. Para un enfoque de biología de sistemas, la metabolómica solo proporciona la medición de una porción de todos los elementos en un sistema biológico. Sin embargo, la biología de sistemas comprende no solo la capacidad de medir todos los elementos de un sistema, como ADN, ARNm, proteínas, metabolitos y elementos estructurales como paredes y membranas celulares, sino también para determinar la relación de esos elementos entre sí como parte de la respuesta del sistema a perturbaciones ambientales o genéticas. Después de integrar todos los diferentes niveles de información, la intención es modelar el comportamiento del sistema utilizando métodos computacionales que puedan permitir la descripción del comportamiento del sistema bajo cualquier tipo de perturbación. Un enfoque de biología de sistemas requiere que biólogos, físicos, informáticos, ingenieros, químicos y matemáticos aprendan un lenguaje común que les permita comunicarse entre sí. Otro requisito importante para un enfoque exitoso de la biología de sistemas es crear un entorno que proporcione acceso a todas las plataformas de alto rendimiento necesarias para obtener y medir las propiedades y elementos del sistema de interés. Además, un enfoque de biología de sistemas eficaz debe ofrecer la oportunidad y la escala para el rápido desarrollo y empleo de nuevas tecnologías globales y poderosas herramientas computacionales que permitan recopilar, clasificar, analizar, integrar y, en última instancia, modelar información biológica.

Los enfoques sistémicos para las enfermedades humanas, como el cáncer, las enfermedades cardiovasculares y la obesidad, brindarán la oportunidad de facilitar en gran medida el éxito de la selección de un nuevo objetivo para los tratamientos y el desarrollo de medicamentos. En el futuro, la biología de sistemas puede permitirnos desarrollar nuevos enfoques en medicina que serán predictivos, preventivos y personalizados. El objetivo sería lograr la capacidad de determinar un historial probabilístico de salud para cada individuo, y dentro de ese marco, la biología de sistemas será una estrategia para el descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos terapéuticos y preventivos.

En resumen, el estudio de la respuesta de varios organismos a diferentes tensiones y entornos a niveles genéticos, de transcripción, de proteínas y de metabolitos utilizando diferentes métodos y comparando estos resultados con los de otros organismos fortalecerá su integración en un marco de biología de sistemas. A medida que se desarrolle el marco, la mayor sinergia entre los organismos proporcionará una imagen mucho más clara de la función de las células, los órganos y los organismos, lo que nos acercará a la comprensión de sus roles en la naturaleza.