El papel de la metabolómica en la nutrición humana del futuro

El papel de la metabolómica en la nutrición humana del futuro

La irrupción de la metabolómica en el escenario de la investigación nutricional está haciendo posible el desarrollo de nuevas estrategias analíticas enfocadas al diseño de nuevos ingredientes, alimentos funcionales y nutracéuticos enfocados a mejorar la salud de los consumidores.

 

 Autor: Jorge Casado, investigador en el área de I+D+i de CNTA
jcasado@cnta.es

 

Las técnicas ómicas y, en concreto, la metabolómica han manifestado recientemente un punto de inflexión en su desarrollo que va a repercutir positivamente en una gran variedad de campos de investigación, entre ellos el alimentario. El crecimiento exponencial de la metabolómica viene de la mano de los avances en espectrometría de masas de alta resolución, que han posibilitado el desarrollo de nuevas estrategias analíticas de targeted screening, que permiten al investigador pasar de interrogar a la muestra por si está presente un número reducido de sustancias a revisar largas listas de cientos de compuestos, y non-targeted screening, que va más allá y da la posibilidad de encontrar sustancias desconocidas, y del desarrollo de la movilidad iónica, que añade una dimensión más a las técnicas cromatográficas acopladas a espectrometría de masas.

En CNTA estamos especialmente interesados en la integración de las tecnologías ómicas para facilitar el acceso y optimizar su uso en todas las etapas de la cadena de valor del diseño industrial de alimentos funcionales y nutracéuticos; por ello hoy en día  participamos en proyectos de investigación donde hacemos uso de herramientas metabolómicas para la búsqueda de nuevos ingredientes como es el caso del proyecto TECNOMIFOOD, financiado en el marco de la convocatoria de ayudas destinadas a centros tecnológicos de excelencia “Cervera” del año 2019 de CDTI.

En estos días tan atípicos que vivimos hemos podido asistir de manera virtual a los interesantes webinars sobre los últimos desarrollos en espectrometría de masas, impartidos por expertos en la materia a nivel internacional y organizados por Bruker. De entre ellos, estos son los seminarios que más han llamado nuestra atención:

 

Advantages of using High Resolution MS for Screening and Quantification in a Single Run for Food Analysis
La utilización de sistemas de espectrometría de masas de alta resolución (HRMS), como el cuadrupolo-tiempo de vuelo (QTOF), está cada vez más generalizada en el ámbito de la cuantificación de sustancias objetivo, como pueden ser los estudios de determinación de ingredientes o contaminantes en alimentos.

Estos sistemas HRMS permiten al investigador adoptar una estrategia de targeted screening o de “búsqueda de compuestos objetivo”. En ella, en una primera etapa se detecta la masa exacta del ion formado y se calcula, a partir de esta masa, la fórmula molecular del compuesto que se corresponde con el pico cromatográfico de interés. Sumando esta información al tiempo de retención de dicho pico, se puede obtener una o varias identidades posibles para la sustancia en cuestión. De manera secuencial, el sistema HRMS adquiere también los iones producto generados a partir del ion precursor, ese compuesto para el que tenemos una lista de identidades posibles. Con esta nueva información, y con la asistencia de bases de datos, se puede proceder a la confirmación de la identidad del compuesto. Si finalmente se tratara de una sustancia de interés,  el investigador podría proceder a su cuantificación en una segunda etapa, mediante curvas de calibrado y las herramientas estadísticas informáticas pertinentes.

La principal diferencia entre los sistemas de alta resolución tipo QTOF respecto a los sistemas más clásicos de triple cuadrupolo (QqQ) consiste en que los primeros permiten velocidades de adquisición de espectros mucho más altas, lo que es crucial a la hora de hacer búsquedas simultáneas de múltiples compuestos. Además, los sistemas QTOF adquieren espectros de masas completos o full scan dentro de un determinado rango de masas, lo que permite al investigador volver a revisar los cromatogramas obtenidos previamente de manera retrospectiva y, tal vez, encontrar nuevas sustancias que no se hubieran incluido en el proyecto inicial (non-targeted screening). Por otra parte, a nivel de sensibilidad los sistemas QTOF son competitivos frente a los QqQ, si bien no alcanzan el mismo rango lineal, por lo que son competentes a la hora de cuantificar, pero no llegan a reemplazar a los QqQ.

Se trata por tanto de una tecnología complementaria a los QqQ, que permite reducir el número de falsos positivos, además de la búsqueda retrospectiva de compuestos que inicialmente no estaban en el foco de la investigación, evitando readquirir las mismas muestras una y otra vez.

Resolución de dos pesticidas isoméricos, terbutryn y prometryn, en una muestra alimentaria.

 

Unlocking the 4th dimension: CCS for high confidence 4D-Metabolomics™
En metabolómica se trabaja con muestras de naturaleza muy variada. Aunque los orígenes de la metabolómica se remontan a la década de 1940, cuando se basaban en cromatografía en papel, el interés por esta rama de la ciencia creció exponencialmente tras la integración de la cromatografía de líquidos (LC) con los sistemas HRMS tipo QTOF y Orbitrap. Sin embargo, el gran avance de los últimos años ha sido la introducción de una nueva dimensión a estos sistemas tiempo-masa, la collision cross section (CCS) o “colisión de sección cruzada”, obtenida mediante movilidad iónica (IM). Esta nueva propiedad físico-química, que está relacionada con la estructura tridimensional de los iones, es robusta e independiente de la matriz y permite al investigador ahondar en la correcta identificación de sustancias desconocidas que están presentes en las muestras analizadas.

Mediante IM, el investigador obtiene para cada instante de tiempo del cromatograma, además del espectro de masas de alta resolución y los iones fragmento generados, el valor de CCS,  lo que permite diferenciar fácilmente isómeros utilizando las herramientas informáticas adecuadas, basadas en bases de datos y algoritmos predictivos, que identifiquen de forma no ambigua las sustancias presentes en las muestras analizadas. Por ejemplo, lacto-N-hexaosa (LNH) y lacto-N-neo-hexaosa (LNnH) son difíciles de separar cromatográficamente y además son isómeros, con lo que dan lugar a los mismos iones precurosores y fragmentos, lo que hace muy difícil su análisis por separado mediente sistemas LC-MS o LC-HRMS. Sin embargo, ambos carbohidratos se consiguen separar a línea base mediante IM.



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