Los estudios extensos del lipidomics revelan firmas de la salud y de la enfermedad metabólicas

Los científicos de EPFL y la universidad de Wisconsin-Madison han realizado uno de los estudios más extensos del lipidomics hasta la fecha, conectando casi 150 diversas especies del lípido con sus reguladores genéticos respectivos, revelando firmas de la salud y de la enfermedad metabólicas. Publicado en dos papeles en sistemas de la célula, el estudio es un punto de referencia en tierra para la ciencia metabólica de la salud.

La biología swaddled en lípidos: las grasas, aceites, e incluso las ceras envuelven las células y sus organelos, median el flujo de las redes de información biológicas extensas, protegen los tejidos frágiles, y salvan energía esencial a través de organismos múltiples.

Pero a pesar de su importancia, los lípidos han estado tradicionalmente entre las biomoléculas más duras a estudiar debido a la diversidad de sus estructuras moleculares, que no son determinadas por los bloques huecos bien definidos y las reglas simples que regulan la DNA, el ARN, y las proteínas. Y esta diversidad significa que, a diferencia del edificio y de analizar bases de datos del genoma y del transcriptome, los lípidos requieren procedimientos analíticos modificados para requisitos particulares.

Debido a esto, es muy difícil estudiar la función fisiológica de una gran mayoría de especie del lípido o la manera que se regulan tan exacto en células. Pero mientras que las tecnologías del lipidomics son progreso, traducir sus conclusión a usos médicos e introducción de ellos en laboratorios clínicos todavía está un considerable reto.

Éste es el reto que las personas de Johan Auwerx en EPFL, en colaboración con el grupo de Dave Pagliarini en la universidad de Wisconsin-Madison tomaron conectado midiendo casi 150 especies del lípido en la sangre y el hígado de ratones. También siguieron esto hacia arriba determinando los reguladores genéticos de cada especie del lípido así como de sus funciones fisiológicas.

Los investigadores utilizaron aproximaciones de la genética de los sistemas para combinar los datos del lipidomics con otros grupos de datos del “omics” (phenomics, proteomics, transcriptomics) de esta población de los ratones (supuesto BXD). La aproximación determinó plasma y especie del lípido de la sangre de diversas clases del lípido como firmas de estados metabólicos sanos o malsanos.

Por ejemplo, los científicos demostraron siete especies del triglicérido del plasma como firmas del hígado sano o graso y de la enfermedad del higado grasa sin alcohol (NAFLD). Su observación fue validada en un modelo dietético y terapéutico independiente de NAFLD en ratones y en plasma de pacientes con NAFLD.

El “este encontrar aprovisiona de combustible el optimismo que la especie del lípido podría servir como las firmas o biomarkers que reemplazarán las biopsias invasores del tejido usadas actualmente para diagnosticar enfermedades tales como NAFLD - simple midiendo especie específica del lípido en la sangre,” dice a Johan Auwerx.

En un papel del compañero publicó al mismo tiempo, los autores determinan como firmas del hígado sano o graso un subconjunto de los lípidos del cardiolipin, que son los fosfolípidos esenciales en la membrana interna de mitocondrias.

En ambos papeles, los investigadores establecen claramente varias situaciones genéticas que puedan regular la producción de especie del lípido. Comparando los datos genéticos de la población del ratón de BXD a los datos de supuestos estudios genoma-anchos de la asociación de desordenes lípido-relacionados en seres humanos, podían determinar genes comunes entre los ratones y los seres humanos que regulan los lípidos.

“Analizar los lípidos y encontrar su papel fisiológico pueden nunca ser tan directos como estudiando los ácidos nucléicos o las proteínas,” dice Auwerx. “Solamente estos estudios del compañero ofrecen un asiento para entender la regla genética y la significación fisiológica de la especie del lípido, mientras que con todo otra vez demostrando el potencial de la minería de datos grande de dirigir preguntas biológicas y clínicas.”

Fuente: https://actu.epfl.ch/news/big-data-identifies-lipids-as-signatures-of-health/