ES2589759T3 - PC-O 44:6 - Un biomarcador de la adiposidad visceral - Google Patents

PC-O 44:6 - Un biomarcador de la adiposidad visceral Download PDF

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Abstract

Uso de 1-O-alquil-2-acilglicerofosfocolina 44:6 (PC-O 44:6) como un biomarcador para la detección y/o cuantificación de la adiposidad visceral y/o cambios en la adiposidad visceral.

Description

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DESCRIPCION
PC-O 44:6 - Un biomarcador de la adiposidad visceral
La presente invencion se refiere en general al campo de los biomarcadores. En particular, la presente invencion se refiere a biomarcadores tales como 1-O-alquil-2-acilglicerofosfocolina (PC-O) 44:6 que se pueden utilizar, por ejemplo, para detectar y/o cuantificar la adiposidad visceral y/o los cambios en la adiposidad visceral. Este biomarcador tambien puede usarse para diagnosticar el efecto de un cambio en el estilo de vida en la adiposidad visceral en un sujeto.
El continuo aumento de la epidemia de sobrepeso y obesidad, especialmente entre los ninos, ha hecho que el desciframiento del genoma y sus fenotipos del metaboloma asociados se conviertan en uno de los mayores problemas de salud publica. Aunque la desnutricion y la obesidad, tal como se define por el mdice de masa corporal (IMC), imponen un carga sustancial sobre la esperanza de vida, esta claro que el IMC tiene limitaciones considerables en la evaluacion de la composicion corporal y carece de sensibilidad para evaluar los riesgos de enfermedades (Dulloo, A. G., et al. (2010) Int. J. Obes. (Lond) 34 Suppl 2, S4-17. Dullo et al. recientemente han revisado los ultimos avances en los conceptos acerca de los riesgos de salud relacionados con fenotipos de la composicion corporal, incluyendo (i) la division de IMC en un mdice de masa grasa (FM) (FM/H2) y un mdice de masa libre de grasa (FFM) (FFM/H2), (ii) la division del FFM en masa de organos y masa muscular esqueletica, (iii) la division de la FM en grasas peligrosas y grasas protectoras y (iv) la interaccion entre la capacidad de expansion del tejido adiposo y la deposicion de grasa ectopica dentro o alrededor de los organos/tejidos que constituyen la masa corporal magra (Dulloo, A. G., et al. (2010) Int. J. Obes. (Lond) 34 Suppl 2, S4-17)
Durante las ultimas decadas, numerosas investigaciones usando el estado de las tecnologfas mas avanzadas de la tecnica han identificado los genes y los factores de transcripcion asociados con el almacenamiento de grasa y la obesidad (Viguerie, N., et al. (2005) Diabetologia 48, 123-131; Viguerie, N., et al. (2005) Biochimie 87, 117-123; Sorensen, T. I. et al. (2006) PLoS. Clin. Trials 1, e12; Klannemark, M., et al., (1998) Diabetologia 41, 1516-1522; Clement, K. et al. (2007) J. Intern. Med. 262, 422-430), genetic inheritability (Teran-Garcia, M. Et al. (2007) Appl. Physiol Nutr. Metab 32, 89-114) y han sugerido una influencia de la microbiota intestinal humana sobre la incidencia de la obesidad (Backhed, F., et al. (2007) Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A 104, 979-984; Ley, R., et al. (2006) Nature 444, 1022-1023; Turnbaugh, P., et al. (2006) Nature 444, 1027-1031).
Sin embargo, en contextos obesogenicos y diabetogenicos similares, muchas personas siguen siendo metabolicamente sanas y resistentes a las enfermedades cardiovasculares (ECV) asociadas a la obesidad. Ademas de la observacion de que los riesgos de enfermedades asociadas con la obesidad puedan no ser uniformes (Wildman, R. P., et al. (2008) Arch. Inter. Med. 168,1617-1624), un numero creciente de individuos con peso normal (mdice de masa corporal, IMC <25) expresan anomalfas cardiovasculares y metabolicas que anteriormente se consideraban espedficas de los estados con sobrepeso y obesidad. La evidencia mas reciente indica como la composicion corporal-regioespedfica puede determinar la predisposicion individual a la enfermedad metabolica, estando correlacionada la grasa corporal y, en particular, la distribucion de la grasa visceral, con un mayor riesgo de trastornos cardiometabolicos, diabetes, hipertension, enfermedad del Idgado graso no alcoholico y la mortalidad.
La adiposidad visceral se ha controlado clmicamente utilizando las medidas de la cintura y la cadera, (por ejemplo, > 0,9 para los hombres y > 0,85 para las mujeres, metodo que, sin embargo, tiene limitaciones similares sobre todo en poblaciones obesas. Los estudios de imagen por excelencia, como la resonancia magnetica (MRI) y la tomograffa computarizada (TC), generan ahora una cuantificacion regio-espedfica y muy precisa de los depositos de grasa visceral. Sin embargo, la evaluacion del metabolismo asociado con la grasa visceral sigue siendo particularmente diffcil debido a la falta de biomarcadores no invasivos, rapidos y fiables que se puedan utilizar en los estudios epidemiologicos y debido a las limitaciones de los metodos analtticos convencionales que no son adecuados para el analisis holfstico del metabolismo.
El exceso de grasa almacenada en el tronco o en las regiones androides podna ser metabolicamente menos saludable que la grasa almacenada en el area ginoide, siendo la resistencia a la insulina un mecanismo causal clave. Por lo tanto, la estratificacion del paciente es necesaria para la gestion nutricional y terapeutica personalizada, sin embargo, su aplicacion es complicada cuando los sujetos tienen cocientes de cintura-cadera similares y el acceso a las instalaciones de estudio de imagen es limitado. Por tanto, existe una necesidad urgente de biomarcadores que permitan la evaluacion de la presencia de grasa visceral, el metabolismo asociado con la grasa visceral y/o modificaciones del mismo de una manera sencilla y fiable.
Los presentes inventores han abordado esta necesidad.
Por lo tanto, fue el objetivo de la presente invencion mejorar el estado de la tecnica y proporcionar biomarcadores que cumplan el objetivo de la presente invencion y/o que permitan superar al menos una de las desventajas del estado actual de la tecnica.
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El documento EP2249161 A1 da a conocer un metodo para el diagnostico de la asfixia. Se divulga un gran numero de compuestos endogenos espedficos de la asfixia incluyendo fosfatidilcolina con la de suma residuo alquilo-acilo C44:6.
Oberbach et al; J. Proteome Res., 10(10), 2011, paginas 4769-4788 divulga un perfil proteomico y metabolico del suero para identificar marcadores de los cambios de masa corporal.
El documento EP 2172775 A1 identifica los aminoacidos que son utiles en la discriminacion entre un grupo acumulacion de grasa visceral y un grupo de sujetos libre de acumulacion de grasa visceral.
Para identificar biomarcadores adecuados los inventores han utilizado un enfoque metabolomico.
La metabolomica se considera hoy un enfoque sistemico bien establecido para caracterizar el fenotipo metabolico, que comprende la influencia de varios factores como el medio ambiente, los farmacos, la dieta, el estilo de vida, la genetica y los factores del microbioma. A diferencia de los datos de expresion genica y proteomica que indican el potencial de cambios fisiologicos, los metabolitos y sus cambios de concentracion dinamicos dentro de las celulas, tejidos y organos, representan los criterios de valoracion reales de los procesos reguladores fisiologicos.
Recientemente, la metabolomica y los descubrimientos basados en la lipidomica han acelerado nuestra comprension de los procesos patologicos y proporcionaran nuevas vfas para la prevencion y el tratamiento nutricional de los trastornos subclmicos asociados con el smdrome metabolico.
Los presentes inventores se han propuesto proporcionar un fenotipo metabolico completo de una composicion corporal regio-espedfica: la adiposidad visceral. Esto ha permitido la identificacion de marcadores biologicos espedficos de la adiposidad visceral.
En el presente estudio, el metabolismo asociado con la adiposidad visceral se investigo en una cohorte de 40 mujeres obesas sanas mediante la medicion de diversos criterios de valoracion metabolicos en combinacion con la cuantificacion in vivo de la composicion corporal utilizando absorciometna dual de rayos X (DXA) y la distribucion de grasa abdominal mediante tomograffa computarizada (TC).
Usando una combinacion de resonancia magnetica nuclear de protones (RMN de 1H) y los perfiles de LC-MS/MS selectivos de muestras de plasma y de orina de 24 horas recogidas a lo largo del tiempo, los inventores han identificado nuevos biomarcadores metabolicos de la distribucion de la grasa visceral en esta cohorte obesos bien definida con diferentes patrones de deposicion de grasa visceral.
Como tal, los inventores han identificado un biomarcador, PC-O 44:6.
PC-O es 1-O-alquil-2-acilglicerofosfocolina.
Las especies de lfpidos individuales fueron indicadas de la siguiente manera: [clase de lfpidos] [numero total de atomos de carbono]: [numero total de enlaces dobles]. Por ejemplo, PC 34:1 refleja una especie de fosfatidilcolina que comprende 34 atomos de carbono y 1 doble enlace.
PC-O 44:6 es, por lo tanto, 1-O-alquil-2-acilglicerofosfocolina 44:6.
Los inventores han encontrado ademas que PC-O 44:6 puede usarse como un biomarcador para la deteccion y/o cuantificacion de la adiposidad visceral y/o de los cambios en la adiposidad visceral. Este metodo de diagnostico se practica fuera del cuerpo humano o animal.
Esta deteccion y/o cuantificacion del biomarcador puede llevarse a cabo en un lfquido corporal. El lfquido corporal puede ser sangre, plasma sangumeo, suero sangumeo u orina, por ejemplo.
Generalmente, la etapa de deteccion y/o cuantificacion de biomarcadores se lleva a cabo en una muestra de fluido corporal que se obtuvo previamente del sujeto a analizar.
La grasa visceral se conoce tambien como grasa abdominal, grasa organica o grasa intra-abdominal y se encuentra localizada dentro de la cavidad abdominal entre los organos.
La grasa visceral puede estar compuesta de varios depositos adiposos, incluyendo tejido mesenterico, tejido adiposo blanco epididimal (EWAT), y depositos perirrenales, asf como tejido adiposo epicardico y grasa alrededor de tugado y estomago. Generalmente, la grasa en el abdomen es en su mayona visceral, dando lugar a la famosa “barriga cervecera”.
Demasiada grasa visceral tiene como resultado obesidad central, lo que a su vez esta asociado con trastornos cardiovasculares, diabetes tipo 2, resistencia a la insulina o enfermedades inflamatorias, por ejemplo.
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Estos son ejemplos de trastornos asociados a un exceso de grasa visceral.
La presente invencion se refiere tambien a un metodo de diagnostico de la adiposidad visceral en un sujeto, que comprende determinar el nivel de 1-O-alquil-2-acilglicerofosfocolina (PC-O) 44:6 en una muestra de fluido corporal previamente obtenida de un sujeto a ser analizado y comparar el nivel de PC-O 44:6 del sujeto con un valor de referencia predeterminado, en el que el valor de referencia predeterminado se basa en un nivel promedio de PC-O 44:6 en el mismo fluido corporal en una poblacion control, y en el que una disminucion del nivel de PC-O 44:6 en la muestra en comparacion con el valor de referencia predeterminado indica un aumento de la adiposidad visceral.
La adiposidad visceral puede incluir, tejido adiposo blanco mesenterico, epididimal y/o grasa perirrenal, asf como tejido adiposo epicardico y grasa alrededor del tngado y el estomago.
El fluido corporal puede ser sangre, suero sangumeo, plasma sangumeo u orina, por ejemplo.
El suero sangumeo y/o plasma sangumeo tienen la ventaja de que la relacion senal-ruido para el biomarcador a ensayar es particularmente alta.
La orina tiene la ventaja de que la muestra de fluido corporal se puede obtener de forma no invasiva.
Con independencia del fluido corporal seleccionado, el metodo de la presente invencion tiene la ventaja de que la obtencion de tales fluidos corporales de un sujeto es un procedimiento bien establecido.
El metodo de diagnostico real se lleva a cabo a continuacion, en una muestra de fluido corporal fuera del cuerpo.
El nivel de PC-O 44:6 en la muestra puede detectarse y cuantificarse mediante cualquier medio conocido en la tecnica. Por ejemplo, se puede utilizar espectroscopia de masas, por ejemplo, UPLC-ESI-MS/MS. Tambien se pueden utilizar otros metodos, tales como otros metodos espectroscopicos, metodos cromatograficos, tecnicas de marcaje o metodos qmmicos cuantitativos.
Idealmente, el nivel de PC-O 44:6 en la muestra y el valor de referencia se determinan por el mismo metodo.
El valor de referencia predeterminado puede estar basado en un nivel medio de PC-O 44:6 en el fluido corporal analizado en una poblacion control. La poblacion de control puede ser un grupo de al menos 3, preferiblemente al menos 10, mas preferiblemente al menos 50 personas con una constitucion genetica, edad y estado de salud medio similar.
La poblacion de control tambien puede ser la misma persona, por lo que se obtiene el valor de referencia predeterminado previamente a partir del mismo sujeto. Esto permitira una comparacion directa del efecto de un estilo de vida actual con un estilo de vida anterior sobre la adiposidad visceral, por ejemplo, y se pueden evaluar directamente las mejoras.
La determinacion de la adiposidad de grasa visceral permite concluir sobre la presencia de la adiposidad de grasa visceral y el riesgo de adquirir trastornos asociados.
La materia objeto de la presente invencion tambien se refiere a un metodo de diagnostico de un cambio en la adiposidad visceral en un sujeto, que comprende determinar el nivel de PC-O 44:6 en una muestra de fluido corporal previamente obtenida de un sujeto a analizar y comparar el nivel de PC-O 44:6 del sujeto con un valor de referencia predeterminado, en el que el valor de referencia predeterminado se basa en un nivel de PC-O 44:6 nivel en el mismo fluido corporal obtenido previamente del mismo sujeto y en el que una disminucion del nivel de PC-O 44:6 en la muestra en comparacion con el valor de referencia predeterminado, indica un incremento de adiposidad visceral.
Este metodo permite seguir la acumulacion o la reduccion de la grasa visceral a lo largo del tiempo y, por lo tanto, permite sacar conclusiones sobre el aumento o disminucion de los riesgos de desarrollar trastornos asociados con la adiposidad visceral.
Esto tiene por ejemplo la ventaja de que los resultados inmediatos estan disponibles, mucho antes de que se pueda determinar un aumento o disminucion real de la grasa visceral. Esto es especialmente bueno para la motivacion de las personas que tienen como objetivo reducir la grasa visceral. En particular, la reduccion de la grasa visceral es una tarea difmil que a menudo requiere ejercicio intenso. Ohkawara et al. sugieren que se necesitan al menos 10 equivalentes metabolicos de tareas (MET)-horas por semana de ejercicio aerobico para una reduccion efectiva de la grasa visceral (Ohkawara, K.; et al, (2007), International Journal of Obesity (2005) 31 (12): 1786-1797).
La presente invencion tambien se refiere a un metodo para diagnosticar el efecto de un cambio en el estilo de vida sobre la adiposidad visceral en un sujeto, que comprende determinar el nivel de PC-O 44:6 en una muestra de fluido corporal previamente obtenida de un sujeto a analizar y comparar el nivel de PC-O 44:6 del sujeto con un valor de referencia predeterminado, en el que el valor de referencia predeterminado se basa en un nivel de PC-O 44:6 en el
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mismo fluido corporal obtenido previamente del mismo sujeto y en el que una disminucion del nivel de PC-O 44:6 nivel en la muestra en comparacion con el valor de referencia predeterminado, indica un incremento de adiposidad visceral.
Este metodo tiene el efecto de que permite controlar el efecto de los cambios de estilo de vida sobre la masa grasa visceral y sobre los riesgos de trastornos asociados.
El cambio en el estilo de vida puede ser cualquier cambio, como un nuevo trabajo, un nivel de tension diferente, una nueva relacion, aumentos o disminuciones en la actividad ffsica y/o un cambio en el bienestar general.
Por ejemplo, el cambio en el estilo de vida puede ser un cambio en la dieta.
El cambio en la dieta puede ser un aumento o disminucion del contenido de hidratos de carbono, lfpidos y/o protemas. Puede ser el cambio a una dieta regional diferente, como la dieta mediterranea, por ejemplo. Tambien puede ser un cambio en la ingesta calorica total.
Como tal, el metodo de la presente invencion se puede utilizar para probar la eficacia de un nuevo regimen nutricional, de productos nutricionales y/o de medicamentos.
Los productos nutricionales pueden ser, por ejemplo, productos que dicen tener un efecto sobre la grasa corporal, control de peso y/o la grasa visceral.
Generalmente, los productos nutricionales pueden ser productos alimenticios, bebidas, alimentos para mascotas, complementos alimenticios, nutraceuticos, aditivos alimentarios o formulas nutricionales.
Por ejemplo, el cambio en la dieta puede ser el uso de al menos un producto nutricional que previamente no se consuirna o se consuirna en cantidades diferentes.
Como tal, el metodo de la presente invencion se puede utilizar para probar la eficacia de un nuevo regimen nutricional y/o un producto nutricional.
PC-O 44:6 puede ser usado como el unico marcador para el proposito de la presente invencion.
Aunque PC-O 44:6 como unico marcador es eficaz como una herramienta para el metodo de diagnostico de la presente invencion, mejorara la calidad y/o la capacidad de prediccion de dicho diagnostico, si el diagnostico se basa en mas de un marcador.
Por lo tanto, se puede usar uno o mas otros marcadores en combinacion con PC-O 44:6 para el diagnostico de la adiposidad visceral y/o el riesgo de trastornos asociados en un sujeto.
Los inventores se sorprendieron al ver que tambien se pueden utilizar otros biomarcadores para detectar el diagnostico de la adiposidad visceral y/o el riesgo de trastornos asociados.
Como tales, los inventores han identificado que la disminucion de las concentraciones de fluidos corporales de PC-O 44:6, PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:4 y/o PC-O 40:3 y/o aumento de las concentraciones de fluidos corporales de tirosina y/o glutamina permiten el diagnostico de un aumento de las cantidades de grasa visceral y/o un mayor riesgo del desarrollo de trastornos asociados con el exceso de grasa visceral.
Por el contrario, el aumento de las concentraciones de fluidos corporales de PC-O 44:6, PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC- O 40:4 y/o PC-O 40:3 y/o la disminucion de las concentraciones de fluidos corporales de tirosina y/o glutamina permiten el diagnostico de una disminucion de las cantidades de grasa visceral y/o un menor riesgo de desarrollo de trastornos asociados con el exceso de grasa visceral.
Los metodos de la presente invencion pueden, por lo tanto, comprender ademas las etapas de determinar el nivel de al menos un biomarcador adicional seleccionado de entre el grupo que consiste en glutamina y/o tirosina, PC-O 44:4, PC-O 42:4 , PC-O 40:4 y/o PC-O 40:3 en la muestra de fluido corporal y comparar el nivel del sujeto de al menos uno de glutamina y/o tirosina, PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:4 y/o pC-O 40:3 con un valor de referencia predeterminado, en el que el valor de referencia predeterminado se basa en los niveles promedio de glutamina, tirosina, PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:4 y/o PC-O 40:3 en una muestra de fluido corporal de una poblacion de control sana normal o en los niveles de glutamina, tirosina, PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:4 y/o PC-O 40:3 en el mismo fluido corporal obtenido previamente del mismo sujeto y en el que un aumento del nivel de glutamina y/o tirosina y/o una disminucion del nivel de PC-O 44:6, PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:4 y/o PC-O 40:3 en la muestra de fluido corporal en comparacion con los valores de referencia predeterminados indica un aumento de la adiposidad visceral .
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El metodo de la presente invencion puede comprender la evaluacion de al menos 2, al menos 3, al menos 4, al menos 5, al menos 6, o al menos 7 biomarcadores.
Por ejemplo, PC-O 44:6 puede ser evaluada junto con PC-O 44:4.
PC-O 44:6 tambien puede ser evaluada junto con PC-O 42:4.
PC-O 44:6 tambien puede ser evaluada junto con PC-O 40:4.
PC-O 44:6 tambien puede ser evaluada junto con PC-O 40:3.
PC-O 44:6 tambien puede ser evaluada junto con PC-O 44:4 y PC-O 42:4.
PC-O 44:6 tambien puede ser evaluada junto con PC-O 44:4, PC-O 42:4 y PC-O 40:4.
PC-O 44:6 tambien puede ser evaluada junto con PC-O 44:4, PC-O 42:4 y PC-O 40:3.
PC-O 44:6 tambien puede ser evaluada junto con PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:3 y PC-O 40:4.
PC-O 44:6 tambien puede ser evaluada junto con PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:3, PC-O 40:4 y glutamina.
PC-O 44:6 tambien puede ser evaluada junto con PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:3, PC-O 40:4 glutamina y tirosina.
La ventaja de la evaluacion de mas de un biomarcador es que cuantos mas biomarcadores se evaluan mas fiable llega a ser el diagnostico. Si, por ejemplo, mas de 1, 2, 3, 4, 5, 6, o 7 biomarcadores exhiben las elevaciones o disminuciones en la concentracion como se describe anteriormente, el poder predictivo de la presencia o ausencia y el grado de obesidad visceral, asf como la riesgo de trastornos asociados es mas fuerte.
De acuerdo con estos inventores, se han identificado aun mas biomarcadores que se pueden utilizar para predecir la adiposidad visceral y el riesgo de desarrollar trastornos asociados.
Por ejemplo, se encontro que el aumento de las concentraciones de fenilalanina, leucina, isoleucina, palmitoilcarnitina (C16), caproilcarnitina (C10) octenoilcarnitina (C8:1), lisofosfatidilcolina (LPC) 24:0, fosfatidilcolina (PC) PC 30:0 y/o PC 34: 4 en los fluidos corporales o la disminucion de las concentraciones de PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0 y/o PC 42:2 en los fluidos corporales en comparacion con los correspondientes valores de referencia obtenidos previamente indican un mayor adiposidad visceral y un mayor riesgo de trastornos asociados.
PC es fosfatidilcolina. LPC es lisofosfatidilcolina. C es acilcarnitina.
Por el contrario, la disminucion de las concentraciones de fenilalanina, leucina, isoleucina, C10 (decanoil carnitina), C16 (palmitoilcarnitina), C8:1 (octenoil-carnitina) LPC 24:0, PC 30:0 y/o PC 34:4 en los fluidos corporales o el aumento de las concentraciones de PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0 y/o PC 42:2 en los fluidos corporales en comparacion con los correspondientes valores de referencia obtenidos previamente indica una disminucion de la adiposidad visceral y un riesgo reducido de trastornos asociados.
Por lo tanto, los metodos de la presente invencion pueden, comprender ademas las etapas de determinar el nivel de al menos un biomarcador adicional seleccionado del grupo que consiste en fenilalanina, leucina, isoleucina, C10 (decanoil carnitina), C16 (palmitoilcarnitina), C8:1 (octenoil-carnitina), LPC 24:0, PC 30:0, PC 34:4, PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0 y/o PC 42:2 en el
fluido corporal de la muestra y comparar el nivel del sujeto de al menos uno de fenilalanina, leucina, isoleucina, C10,
C16, C8:1, carnitina, LPC 24:0, PC 30:0, PC 34:4, PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0 y/o PC 42:2 con un valor de referencia predeterminado, en el que el valor de referencia predeterminado se basa en los niveles promedio de fenilalanina leucina, isoleucina, C10, C16, C8:1, carnitina, LPC 24:0, PC 30:0, PC 34:4, PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0 y/o PC 42:2 en una muestra de fluido corporal de una poblacion de control sana normal o los niveles de fenilalanina, leucina, isoleucina, C10 (decanoil carnitina), C16 (palmitoilcarnitina), C8:1 (octenoil-carnitina), LPC 24:0, PC 30:0, PC 34:4, PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0 y/o PC 42:2 en el mismo fluido corporal obtenido previamente del mismo sujeto y en el que un aumento del nivel de fenilalanina, leucina, isoleucina, C10, C16, C8:1, carnitina, LPC 24:0, PC 30:0 y/o PC 34:4 en el fluido corporal y/o una disminucion de PC-O 34:1, PC-O
34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0 y/o PC 42:2 en la
muestra de fluido corporal en comparacion con los valores de referencia predeterminados indica un aumento de la adiposidad visceral.
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Un aumento de la adiposidad visceral aumenta el riesgo de desarrollar trastornos asociados con el exceso de grasa visceral.
En consecuencia, en los metodos de la presente invencion, el grado de adiposidad visceral se puede utilizar como indicacion de la probabilidad de desarrollar trastornos asociados con el exceso de grasa visceral.
Ademas, los cambios en la adiposidad visceral se pueden utilizar como indicacion de una probabilidad mayor o menor de desarrollar trastornos asociados con el exceso de grasa visceral.
Los trastornos asociados con la adiposidad visceral son por ejemplo trastornos cardiometabolicos.
Por lo tanto, los metodos de la presente invencion se pueden usar para determinar el riesgo de desarrollar trastornos cardiometabolicos.
Otros trastornos asociados con la adiposidad visceral son, por ejemplo, alteraciones metabolicas. Alteraciones metabolicas tfpicas son las siguientes obesidad, resistencia a la insulina, diabetes tipo 2, smdrome metabolico, enfermedades vasculares (hipertension, cardiopatfa coronaria), esteatohepatitis en la enfermedad metabolica del tngado, lipodistrofias, funcion pulmonar, trastornos inflamatorios y otros trastornos relacionados con la obesidad.
Los metodos de la presente invencion pueden llevarse a cabo con cualquier sujeto.
Ventajosamente, el metodo de la presente invencion puede llevarse a cabo en sujetos con riesgo de desarrollar adiposidad visceral y/o trastornos asociados con la adiposidad visceral.
Por ejemplo, los metodos de la presente invencion pueden llevarse a cabo con sujetos normales, con sobrepeso u obesos.
En un ser humano adulto, el “sobrepeso” se define como un IMC entre 25 y 30. Un “mdice de masa corporal” o “IMC” significa la relacion entre el peso en kg dividido entre la altura en metros al cuadrado. La “obesidad” es una condicion en la que la reserva de energfa natural, almacenada en el tejido graso de los animales, en particular seres humanos y otros mairnferos, se incrementa hasta un punto donde esta asociado con ciertas afecciones de salud o aumento de la mortalidad. En un ser humano adulto, “obeso” se define como un mdice de masa corporal mayor que 30.
El valor de referencia para PC-O 44:6 y, opcionalmente, para los otros biomarcadores se mide preferiblemente usando las mismas unidades utilizadas para caracterizar el nivel de PC-O 44:6 y, opcionalmente, los otros biomarcadores obtenidos del sujeto a analizar. Por lo tanto, si el nivel de PC-O 44:6 y, opcionalmente, los otros biomarcadores es un valor absoluto, tal como las unidades de PC-O 44:6 en mol/l (jM) el valor de referencia se basa tambien en las unidades de PC-O 44:6 en jmol/l (jM) en los individuos de la poblacion general o de una poblacion de control seleccionada de sujetos.
Por otra parte, el valor de referencia puede ser un unico valor de corte, tal como la mediana o la media. Los valores de referencia de PC-O 44:6 y, opcionalmente, los otros biomarcadores en muestras de fluidos corporales obtenidos, tales como los niveles medios, los niveles de la mediana o los niveles de “corte”, pueden establecerse mediante el analisis de una muestra grande de individuos en la poblacion general o la poblacion seleccionada y el uso de un modelo estadfstico, como el metodo de valor predictivo para la seleccion de un criterio de positividad o curva caractenstica del operador receptor que define la especificidad optima (la tasa negativa real mas alta) y sensibilidad (la tasa positiva real mas alta) como se describe en Knapp, R. G., and Miller, M. C. (1992). Clinical Epidemiology and Biostatistics. William and Wilkins, Harual Publishing Co. Malvern, Pa., que se incorporan en el presente documento por referencia.
Los expertos cualificados sabran como asignar valores de referencia correctos, ya que variaran con el genero, la raza, la herencia genetica, el estado de salud o la edad, por ejemplo.
Como ejemplo los inventores han determinado los valores de referencia tfpicos en los sujetos humanos adultos obesos y en los sujetos humanos adultos normales en un fluido corporal tal como, por ejemplo, plasma sangumeo.
En consecuencia, los valores medios de referencia predeterminados para los sujetos obesos pueden ser de aproximadamente
68,71 jM de fluido corporal para tirosina,
662,67 jM de fluido corporal para glutamina,
1,47 jM de fluido corporal para PC-O 44:6,
0,84 jM de fluido corporal para PC-O 44:4,
1,27 jM de fluido corporal para PC-O 42:4,
2,65 jM de fluido corporal para PC-O 40:4,
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1,37 |jM de fluido corporal para PC-O 40:3,
52,97 jM de fluido corporal para fenilalanina,
193,56 jM de fluido corporal para leucina+isoleucina,
0,19 jM de fluido corporal para C10,
0,06 jM de fluido corporal para C16,
0,03 jM de fluido corporal para C8:1,
0,25 jM de fluido corporal para LPC 24:0,
4,18 jM de fluido corporal para PC 30:0,
1.11 jM de fluido corporal para PC 34:4,
9,84 jM de fluido corporal para PC-O 34:1,
11,49 jM de fluido corporal para PC-O 34:2,
11,79 jM de fluido corporal para PC-O 36:2,
7.20 jM de fluido corporal para PC-O 36:3,
3,68 jM de fluido corporal para PC-O 40:6,
0,56 jM de fluido corporal para PC-O 42:2,
0,89 jM de fluido corporal para PC-O 42:3,
0,21 jM de fluido corporal para PC-O 44:3,
2.17 jM de fluido corporal para PC-O 44:5,
0,56 jM de fluido corporal para PC 42:0,
0,22 jM de fluido corporal para PC 42:2,
En sujetos normales los valores medios de referencia predeterminados pueden ser aproximadamente
75,00 jM de fluido corporal para tirosina,
748,27 jM de fluido corporal para glutamina,
1.21 jM de fluido corporal para PC-O 44:6,
0,50 jM de fluido corporal para PC-O 44:4,
1.12 jM de fluido corporal para PC-O 42:4,
3,24 jM de fluido corporal para PC-O 40:4,
2.10 jM de fluido corporal para PC-O 40:3,
49.17 jM de fluido corporal para fenilalanina,
197,52 jM de fluido corporal para leucina+isoleucina,
0,29 jM de fluido corporal para C10,
0,09 jM de fluido corporal para C16,
0,04 jM de fluido corporal para C8:1,
0,77 jM de fluido corporal para LPC 24:0,
4.10 jM de fluido corporal para PC 30:0,
1,42 jM de fluido corporal para PC 34:4,
8,20 jM de fluido corporal para PC-O 34:1,
9,26 jM de fluido corporal para PC-O 34:2,
12,67 jM de fluido corporal para PC-O 36:2,
5,83 jM de fluido corporal para PC-O 36:3,
4,45 jM de fluido corporal para PC-O 40:6,
0,82 jM de fluido corporal para PC-O 42:2,
1,08 jM de fluido corporal para PC-O 42:3,
0,22 jM de fluido corporal para PC-O 44:3,
1,82 jM de fluido corporal para PC-O 44:5,
0,65 jM de fluido corporal para PC 42:0,
0,35 jM de fluido corporal para PC 42:2.
Los sujetos a analizar con el metodo de la presente invencion pueden ser, por ejemplo, un ser humano o un animal, en particular un mairnfero. Animales tipicos pueden ser, por ejemplo, animales de comparMa, como gatos o perros o animales de granja.
Los expertos en la tecnica entenderan que todas las caractensticas de la presente invencion descritas en la presente memoria se pueden combinar libremente sin apartarse del alcance de la invencion como se divulga. En particular, las caractensticas descritas para los metodos de la presente invencion pueden aplicarse a otros metodos y al uso de la presente invencion y viceversa.
Otras ventajas y caractensticas de la presente invencion son obvias a partir de los siguientes Ejemplos y Figuras.
La Tabla 1 muestra las caractensticas clmicas de la cohorte reclutada estratificada en cuatro cuartiles en funcion de su contenido de grasa visceral segun lo evaluado por el valor log-10 de la relacion grasa intraperitoneal/abdominal mediante tomograffa computarizada.
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Los valores se presentan como la media (± DE). ALAT = alanina aminotransferasa, AST = aspartato aminotransferasa, IMC = mdice de masa corporal, GGT = gamma-glutamil transpeptidasa, C-HDL = colesterol unido a lipoprotemas de alta densidad, HOMA-IR = modelo de homeostasis de resistencia a la insulina, C-LDL = colesterol unido a lipoprotemas de baja densidad, MAP = presion arterial media, NEFA = acidos grasos no esterificados, TG = trigliceridos.
La Tabla 2 muestra las concentraciones de metabolitos presentadas como media (± DE) para cada uno de los cuatro cuartiles en funcion de su contenido de grasa visceral evaluado por el valor log-io de la relacion grasa intraperitoneal/abdominal por tomograffa computarizada.
La Figura 1 muestra la reconstruccion estadfstica de los perfiles de RMN de 1H en plasma sangumeo mediante el analisis de selvas aleatorias para identificar patrones metabolicos asociados con la adiposidad visceral (identificada por los cuadrados). CPM = glicerofosfoffpidos, PUFA = acidos grasos poliinsaturados, UFA = acidos grasos insaturados.
La Figura 2 muestra la importancia de los metabolitos y la robustez en la prediccion de la adiposidad de grasa visceral evaluado mediante analisis de selvas aleatorias. Disminucion media agrupada en la eficacia despues de n = 10000 generaciones de selvas aleatorias. Una mayor importancia variable se corresponde con los valores mas altos de disminucion media agrupada en la precision.
Las Figuras 3-1, 3-2 y 3-3 muestran las diferencias en los metabolitos entre los sujetos con alta y baja grasa visceral para cada metabolito seleccionado. Los datos se trazan para cada cuartil en funcion de su contenido de grasa visceral evaluado por el valor de log-10 del volumen de grasa intraperitoneal medido por tomograffa computarizada, 1 = cuartil 1, 2 = cuartil 2, 3 = cuartil 3, 4 = 4 cuartil
Ejemplos
Sujetos y diseno experimental
El ensayo clmico fue un estudio observacional realizado en 40 mujeres caucasicas obesas sanas en el Centro Hospitalario Universitario de Vaud (CHUV, Lausana, Suiza). El protocolo de estudio fue aprobado por un comite de etica independiente con sede en el CHUV. Las participates teman un IMC entre 28 y 40, con edades comprendidas entre los 25 y los 45 anos de edad y no mostraban rasgos de la enfermedad metabolica (diabetes tipo 2, enfermedades cardiovasculares o smdrome metabolico). Las muestras biologicas resultantes (plasma sangumeo y muestras de orina de 24 horas) se almacenaron a -80 °C hasta su analisis metabolomico.
Evaluacion de la composicion corporal
Se realizo la exploracion del cuerpo completo para determinar tanto la distribucion de la grasa abdominal como de la composicion corporal total. Las exploraciones corporales totales se hicieron en un sistema de GE Lunar iDXA (version de software: enCORE 12.10.113) con modo de exploracion determinada automaticamente por el dispositivo. Para la medicion DXA, todos los sujetos llevaban una bata de hospital y se habfan quitado todos los artefactos de metal. La unidad iDXA se calibro diariamente con el cuerpo de calibracion GE Lunar. Un operador entrenado llevo a cabo todos los analisis siguiendo el manual del operador para la colocacion del paciente y la adquisicion de datos. Durante la cita de una hora, se realizaron las exploraciones de cuerpo completo de cada sujeto dos veces con el reposicionamiento entre exploraciones. Las exploraciones se analizaron con el software enCORE (version 14.00.207). Las regiones de interes se determinaron automaticamente con el software enCORE (Auto ROI) para todo el cuerpo, brazos, piernas, tronco, regiones androide y ginoide. Un operador con experiencia en el DXA tambien verifico y, cuando estaba indicado, volvio a posicionar las regiones de interes (regiones de interes expertas). Ademas de la exploracion iDXA, se realizaron mediciones de cintura y cadera.
Se llevaron a cabo las medidas de TC en un escaner de TC 64 multi-detector (VCT LightSpeed, GE Medical Systems, Milwaukee, EE.UU.). Los sujetos estaban colocados en posicion supina con los brazos por encima de su cabeza y las piernas elevadas con un cojm. Una sola exploracion (10 mm) del abdomen se adquiere a nivel de las vertebras L4-L5 y se analiza para un area de seccion transversal de tejido adiposo, expresada en cenffmetros cuadrados. Se utilizaron los siguientes parametros de adquisicion: 120 Kv, 100-200 mA con modulacion de dosis del eje Z y un campo de vision de 500 mm. Las imagenes transversales axiales de grosor de corte de 5 mm se reconstruyen utilizando un nucleo estandar. El proceso de cuantificacion utiliza un algoritmo semi interactivo disponible en el mercado para la segmentacion de la grasa subcutanea e intra-abdominal en la estacion de trabajo Advantage Wiindow (GE Medical Systems).
Bioqmmica cffnica
Las concentraciones de plasma total, colesterol HDL y LDL, trigliceridos, uratos, creatinina, sodio y potasio, ALAT, ASAT, GGT, glucosa, acidos grasos no esterificados, insulina y presion arterial media (MAP) se determinaron utilizando metodos de laboratorio de rutina. El estado de resistencia a la insulina se evaluo como modelo de
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evaluacion de la homeostasis de la resistencia a la insulina (HOMA-IR) de acuerdo con la formula descrita previamente (Mathews et al., 1985): insulina (|jU/ml) x glucosa (mmol/l)/22,5.
Preparacion de la muestra y analisis espectroscopico de RMN de 1H
Las muestras de plasma sangurneo con heparina (400 jl) se introdujeron en tubos de RMN de 5 mm con 200 jl de solucion de tampon fosfato deuterado (KH2PO4 con una concentracion final de 0,2 M). El deuterio se emplea como sustancia de bloqueo. Los perfiles metabolicos se midieron en un espectrometro Bruker Avance III de 600 MHz equipado con una sonda criogenica inversa de 5 mm a 300 K (Bruker Biospin, Rheinstetten, Alemania). La secuencia de pulso unidimensional de RMN de 1H estandar con supresion de agua (RD = 4s), la secuencia de eco de espm con supresion de agua Carr-Purcell-Meiboom-Gill (CPMG) (RD = 4s) y la secuencia editada por difusion (RD = 4s) fueron adquiridas para cada muestra de plasma. Para cada uno de los experimentos monodimensionales se recogieron 32 barridos utilizando puntos de datos de 98K. Los espectros de RMN de 1H fueron procesados mediante el paquete de software TOPSPIN (version 2.1, Bruker, Alemania) antes de la transformacion de Fourier. Los espectros de RMN adquiridos fueron determinados en la fase de forma manual y corregidos para el basal y se hizo referencia al desplazamiento qmmico del proton anomerico de a-glucosa a 6 5,2396 para los espectros de plasma. La asignacion de las resonancias de la RMN de 1H a metabolitos espedficos se logro haciendo coincidir la base de datos de RMN de desarrollo propio de compuestos puros y usando los datos de la literatura (Fan, T. W. (1996) Progress in Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy 28, 161-219; Nicholson, J. K., et al. (1995) Anal. Chem. 67, 793-811). La identificacion de los metabolitos fue confirmada por las tecnicas de RMN espectroscopfa de correlacion 2D 1H-1H (COSY) (Hurd, R. E. (1990) J. Magn. Reson. 87,422-428), espectroscopia de correlacion 1H-1H (TOCSY) (Bax, A. & Davis (1985) J. Magn. Reson. 65,355-360) y correlacion cuantica simple heteronuclear 1H-13C (HSQC) (Bodenhausen, G. & Ruben (1980) Chemical Physics Letters 69, 185-189).
Preparacion de la muestra para el analisis con el kit Biocrates Life Sciences AbsoluteIDQTM
El kit Biocrates Life Sciences AbsoluteIDQTM se utilizo para las muestras de plasma con EDTA como se publico anteriormente (Romisch-Margl, W., C. Prehn, R. Bogumil, C. Rohring, K. Suhre, J. Adamski, Procedure for tissue sample preparation and metabolite extraction for high-throughput targeted metabonomics. Metabonomics, 2011. Publicado primero en internet). La preparacion de las placas con pocillos y la aplicacion de la muestra y la extraccion se llevaron a cabo de acuerdo con las instrucciones del fabricante. Se cargo un volumen final de 10 jl de plasma en la placa de 96 pocillos proporcionada, la cual contiene patrones internos marcados isotopicamente. La cromatograffa lfquida se realizo en un sistema Dionex Ultimate 3000 de cromatograffa lfquida a ultra alta presion (UHPLC) (Dionex aG, Olten, Suiza) acoplado a un espectrometro de masas de 3200 Q tRaP (AB Sciex; Foster City, CA, Ee.UU.) equipado con una fuente de iones TurboV que funciona en modo de ionizacion por electronebulizacion (ESI). Los extractos de las muestras (20 jl) se inyectaron dos veces (en los modos ESI positivo y negativo) a traves de infusion directa utilizando un caudal de gradiente de 0-2,4 min: 30 jl/min, 2,4-2,8 min: 200 jl/min, 2,9-3 min: 30 jl/min. Los parametros de la fuente EM se fijaron en: temperatura de desolvatacion (TEM): 200 °C, alto voltaje: -4500 V (ESI -), 5500 V (ESI+), cortina (CUR) y gases nebulizadores (GS1 y GS2): nitrogeno; 20, 40 y 50 psi; respectivamente, presion de gas de colision con nitrogeno: 5 mTorr. La adquisicion de MS/MS se realizo en el modo de monitorizacion de la reaccion programada (SRM) con una optimizacion de los valores de potencial desagrupados para los 163 metabolitos cribados en el ensayo. Los archivos de datos brutos (software Analyst, version 1.5.1; AB Sciex, Foster City, CA, EE.UU.) se importaron en el software de analisis MetlQ proporcionado para calcular las concentraciones de metabolitos. La lista de todos los metabolitos detectables esta disponible de Biocrates Life Sciences, Austria, Austria (
http://biocrates.com).
Analisis multivariante de datos
Los espectros de RMN de plasma se convirtieron en 22K puntos de datos en el intervalo de 0,2-10,0 6 utilizando una rutina de MATLAB desarrollada internamente con exclusion de la senal de residuo de agua entre 6 4,68-5,10. Las intensidades de desplazamiento qmmico se normalizaron para la suma de todas las intensidades dentro del intervalo especificado antes del analisis quimiometrico. El analisis quimiometrico se realizo utilizando el paquete de software SIMCA-P+ (version 12.0.1, Umetrics AB, Umea, Suecia) y las rutinas de desarrollo propio MATLAB (The MathWorks Inc., Natick, MA, EE.UU.). Con el fin de detectar la presencia de similitudes entre los perfiles metabolicos, se uso el Analisis de componentes principales (PCA) (Wold, S., et al. (1987) Chemom. Intell. Lab. Syst. 2,37-52), la proyeccion de estructuras latentes (PLS) (Wold, S., et al. (1987) Congreso del PLS, Frankfurt) y la proyeccion ortogonal a estructuras latentes (O-PLS) (Trygg, J. y Wold (2003) J. Chemom. 17,53-64). Se utilizo la validacion cruzada siete veces para evaluar la validez del modelo (Cloarec, O., et al. (2005) Anal. Chem. 77,517-526). La precision de la clasificacion del modelo O-PLS-DA se establecio a partir de las muestras predichas en el ciclo de validacion cruzada de 7 veces.
Los datos de MS dirigidos fueron analizados mediante selvas aleatorias con el paquete 'randomForest' (A. Liaw and M. Wiener (2002). Classification and Regression by randomForest. R News 2(3), 18-22.) que se ejecuta en el entorno R (R Development Core Team (2011). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL
http://www.R-project.org/.). Tambien se realizaron pruebas de significacion monovariantes para la confirmacion en R.
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Debido a la distribucion no normal de la adiposidad visceral, se emplearon los siguientes parametros para el analisis posterior de la metabolomica: valor transformado logantmicamente del contenido de grasa visceral, de la proporcion de grasa intraperitoneal/subcutanea (relacion 1), o de la proporcion de grasa intraperitoneal/abdominal (relacion 2).
Las caractensticas antropometricas y bioqmmicas de la cohorte se muestran en la Tabla 1, segun la estratificacion en cuatro cuartiles (Q1-4, n = 10) basado en el valor log-io de la relacion de grasa intraperitoneal/ abdominal (relacion 2) medida mediante TC. La glucosa en ayunas (p <0,10) y la insulina (p <0,05), asf como el HOMA-IR (p <0,05) fueron mayores en los sujetos con la adiposidad visceral mas alta (Q4) en comparacion con (Q1). Los valores transformados logantmicamente de la proporcion de grasa intraperitoneal/subcutanea o de la proporcion de grasa intraperitoneal/abdominal fueron utilizados preferentemente para estratificar a los sujetos en funcion de su adiposidad visceral, ya que se demostro que estos parametros eran independientes del IMC, cadera, cintura, ALAT, MAP y los indices colorimetricos, que no fue el caso para el valor transformado logantmicamente del volumen de grasa intraperitoneal. Curiosamente, en su cohorte, HDL, LDL y el colesterol total no fueron estadfsticamente diferentes entre los grupos.
Con el fin de identificar las firmas fenotfpicas de la acumulacion de grasa visceral, las muestras de plasma se analizaron utilizando RMN de 1H y un enfoque metabolomico LC-MS/MS dirigido. Los analisis se llevaron a cabo en las muestras de plasma en ayunas. El analisis OPLS de las muestras recogidas mostro algunas asociaciones sutiles pero significativas entre los lfpidos plasmaticos de la sangre y la acumulacion de grasa visceral (R2X: 0,68; R2Y: 0,506; Q2Y: 0,167). Tambien se empleo el analisis de selvas aleatorias para confirmar la asociacion estadfstica entre los lfpidos plasmaticos espedficos y el estado de la grasa visceral (Figura 1), lo que sugiere una remodelacion de lfpidos plasmaticos espedficos marcada por cambios en los glicerofosfolfpidos y el patron de saturacion de acido graso.
Por lo tanto, se empleo la metabolomica LC-MS/MS dirigida para proporcionar informacion estructural y medidas cuantitativas de 163 metabolitos, incluyendo aminoacidos, azucares, acilcarnitinas, esfingolfpidos y glicerofosfolfpidos. Utilizando el analisis de OPLS, fue posible determinar una firma metabolica de la adiposidad de grasa visceral (R2X: 0,29; R2Y: 0,68; Q2Y: 0,32).
Para seleccionar los marcadores mas contundentes, se utilizo la media del porcentaje de la exactitud de la disminucion de los datos “de validacion” como funcion de importancia de la variable. De esta manera, fue posible determinar las variables que discriminan mejor a los sujetos en funcion de su estado de grasa visceral (Q1 frente Q4). Tanto Q1 como Q4 se evaluaron utilizando el valor transformado logantmicamente del volumen de grasa intraperitoneal, relacion de 1 y 2. El modelado tambien se ensayo para evaluar las variaciones metabolicas entre dfas, considerando cada visita por separado (datos no mostrados). Por ultimo, 26 metabolitos fueron considerados como de importancia para clasificar a los sujetos en funcion de su adiposidad de grasa visceral (Figuras 2, 3-1, 3-2, 3-3. La adiposidad visceral se asocio con el aumento de las concentraciones circulantes de aminoacidos, incluyendo glutamina, leucina/isoleucina, fenilalanina y tirosina. Estos patrones se asociaron con concentraciones mas altas de acilcarnitinas, incluyendo palmitoilcarnitina (C16), caproilcarnitina (C10), octenoilcarnitina (C8:1) y lisofosfatidilcolina LPC 24:0 y diacil fosfolfpidos, incluyendo PC 30:0, Pc 34:4. Ademas, la adiposidad visceral se caracterizo por una disminucion de los eteres de acilo PC-O 36:3, PC-O 40:3, PC-O 40:4, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 42:4, PC-O 44:3, PC-O 44:4, PC-O 44:6 y dos diacil fosfocolinas (PC 42:0 y PC 42:2). Para evaluar la capacidad discriminante individual de cada componente de la firma, se realizaron pruebas de la suma de rangos de Wilcoxon entre los grupos de adiposidad de grasa visceral (todos los metabolitos se enumeran en la Tabla 2 segun el descriptor de la prueba, es decir, de la relacion de valor log10 2).
La Figura 2 resume los biomarcadores seleccionados junto con su peso en la clasificacion de la adiposidad visceral, usando el valor log10 del contenido de grasa visceral, valor log10 de la relacion 1 o valor log10 de la relacion 2. Estos marcadores mostraron sensibilidad y especificidad de 0,90 para la grasa visceral en el modo de validacion cruzada (Sencv, SpecV).
Tabla 1:
Factor
Primer cuartil Q1 Segundo cuartil Q2 Tercer cuartil Q3 Cuarto cuartil Q4 Valores P de Mann-Whitney (Q1-Q4)
Edad, anos
33,90 ± 4,89 32,80 ± 3,58 38,00 ± 4,42 37,60 ± 5,82 0,13897
IMC, kg/m2
34,01 ± 3,27 36,34 ± 3,62 37,00 ±2,95 34,59 ± 4,42 0,93969
Log10 proporcion de grasa intraperitoneal /abdominal
-0,70 ± 0,05 -0,61 ± 0,02 -0,52 ± 0,02 -0,40 ± 0,06 1,25506E-09
Cadera, cm
122 ± 5,47 128 ± 7,48 127,34 ± 6,29 122,28 ± 9,65 0,56498
Cintura, cm
97,8 ± 8,28 103,39 ± 8,7 108,72 ± 11,71 104,73 ± 13,84 0,45838
Relacion cintura/cadera
0,80 ± 0,07 0,81 ± 0,06 0,85 ± 0,07 0,84 ± 0,09 0,35104
Factor
Primer cuartil Q1 Segundo cuartil Q2 Tercer cuartil Q3 Cuarto cuartil Q4 Valores P de Mann-Whitney (Q1-Q4)
Na, mmol/l
140,40 ± 1,35 140,80 ± 1,32 141,50 ± 1,58 139,9 ± 1,10 0,32894
K, mmol/l
4,05 ± 0,18 4,10 ± 0,18 3,99 ± 0,25 4,04 ± 0,18 0,87656
Glucosa,
4,95 ± 0,35 5,17 ± 0,52 5,41 ± 0,49 5,37 ± 0,5 0,05716
mmol/l
Creatinina,
65,60 ± 9,45 65,2 ± 11,2 64,78 ± 9,28 70,3 ± 6,53 0,2563
mmol/l
Colesterol,
5,52 ± 1,01 5,58 ± 0,85 5,31 ± 0,68 5,48 ± 0,97 0,90965
mmol/l
HDL, mmol/l
1,54 ± 0,43 1,32 ± 0,29 1,38 ± 0,25 1,32 ± 0,24 0,18104
Proporcion
3,77 ± 1,07 4,42 ± 1,22 3,99 ± 0,97 4,24 ± 0,95 0,28901
HDL/Col
LDL, mmol/l
3,50 ± 0,97 3,56 ± 0,88 3,34 ± 0,61 3,47 ± 0,79 1
TG, mmol/l
1,04 ± 0,43 2,25 ± 2,1 1,28 ± 0,45 1,52 ± 0,57 0,09354
Uratos, umol/l
275,20 ± 41,93 263,22 ± 71,45 303,40 + 75,28 285,00 ± 31,70 0,35268
ASAT, U/L
21,40 ± 3,24 21,4 ± 4,48 24,00 ± 6,94 24,50 ± 6,7 0,40157
ALAT, U/L
18,40 ± 6,11 19,20 ± 5,07 23,50 ± 8,34 27,10 ± 13,28 0,13971
Proporcion
0,86 ± 0,25 0,91 + 0,21 0,99 ± 0,3 1,08 ± 0,34 0,12066
ALAT/ASAT
MAP, mmHg
57,80 18,6 71,10 ± 19,75 62,40 ± 20,97 57,80 ± 14,15 0,8796
GGT, U/L
20,00 ± 11,86 17,50 ± 6,88 21,10 ± 4,84 25,44 ± 11,26 0,19122
Calorimetna,
1357,00 ± 1434,00 + 1469,00 ± 1433,00 ± 0,36362
kcal/24h
191,78 142,61 152,49 210,82 1433,00 ± 210,82
Insulina
18,60 ± 9,21 22,12 ± 6,32 24,36 ± 7,22 25,44 ± 4,62 0,01468
HOMA-IR
4,24 ± 2,02 4,95 ± 1,49 6,06 ± 1,87 6,12 ± 1,23 0,01149
NEFA, umol/L
544,50 ± 201,51 580,60 ± 301,38 596,20 ± 185,79 585,10 ± 188,62 0,66426
Tabla 2:
Metabolitos
Primer cuartil Segundo cuartil Tercer cuartil Cuarto cuartil Valores P de
Q1 Q2 Q3 Q4 Mann-Whitney
(Q1-Q4)
Glutamina, umol/l
615,56 ± 107,95 748 ± 193,49 792,1 ± 260,61 714 ± 94,03 0,02468
Tirosina, umol/l
61,97 ± 11,02 80,54 ± 22,21 75,91 ± 21,83 80,99 ± 24,69 0,05347
Caproilcarnitina,
0,22 ± 0,1 0,2 ± 0,09 0,14 ± 0,06 0,3 ± 0,19 0,40018
umol/l
Palmitoilcarnitina,
0,07 ± 0,02 0,07 ± 0,03 0,07 ± 0,03 0,1 ± 0,04 0,12065
umol/l
Octenoilcarnitina,
0,04 ± 0,02 0,05 ± 0,02 0,05 ± 0,04 0,05 ± 0,02 0,25258
umol/l
LPC 24:0, umol/l
0,36 ± 0,25 0,51 ± 0,24 0,52 ± 0,36 0,46 ± 0,31 0,21613
PC 30:0, umol/l
4,43 ± 1,48 5,17 ± 2,35 5,75 ± 1,98 5,57 ± 1,76 0,1564
PC 34:4, umol/l
1,3 ± 0,46 1,53 ± 1,14 1,41 ± 0,52 1,55 ± 0,75 0,31537
PC 42:0, umol/l
0,65 ± 0,23 0,48 ± 0,16 0,47 ± 0,08 0,48 ± 0,14 0,07889
PC 42:2, umol/l
0,2 ± 0,06 0,19 ± 0,11 0,13 ± 0,05 0,17 ± 0,08 0,40018
PC-O 34:1,
9,94 ± 2,22 9,78 ± 3,84 8,48 ± 2,15 8,53 ± 0,99 0,17752
umol/l PC-O 34:2,
10,66 ± 3,5 9,31 ± 3,51 9,38 ± 4,57 8,77 ± 1,76 0,21102
umol/l PC-O 36:2,
11,29 ± 2,64 11,86 ± 2,68 10,38 ± 3,08 9,17 ± 2,09 0,07865
umol/l PC-O 36:3,
7,04 ± 1,68 6,7 ± 2,61 7,11 ± 1,82 5,5 ± 1,24 0,02792
umol/l PC-O 40:3,
1,41 ± 0,27 1,46 ± 0,38 1,27 ± 0,3 0,86 ± 0,42 0,00421
umol/l PC-O 40:4,
2,79 ± 0,56 2,9 ± 0,73 2,47 ± 0,69 2,02 ± 0,83 0,01784
umol/l PC-O 40:6,
3,81 ± 0,86 3,27 ± 1,09 2,8 ± 0,84 2,74 ± 1,09 0,06525
umol/l PC-O 42:2,
0,66 ± 0,23 0,56 ± 0,14 0,53 ± 0,16 0,45 ± 0,18 0,05347
umol/l PC-O 42:3,
0,89 ± 0,2 0,92 ± 0,14 0,9 ± 0,27 0,63 ± 0,26 0,06525
umol/l
Metabolitos
Primer cuartil Q1 Segundo cuartil Q2 Tercer cuartil Q3 Cuarto cuartil Q4 Valores P de Mann-Whitney (Q1-Q4)
PC-O 42:4, pmol/l
1,34 ± 0,33 1,09 ± 0,28 1,09 ± 0,37 0,82 ± 0,22 0,00298
PC-O 44:3, pmol/l
0,21 ± 0,06 0,2 ± 0,04 0,15 ± 0,06 0,17 ± 0,05 0,1564
PC-O 44:4, pmol/l
0,8 ± 0,3 0,67 ± 0,24 0,63 ± 0,19 0,51 ± 0,18 0,01721
PC-O 44:5, pmol/l
2,29 ± 0,74 2,03 ± 0,55 1,9 ± 0,74 1,71 ± 0,7 0,04113
PC-O 44:6, pmol/l
1,52 ± 0,56 1,22 ± 0,3 1,11 ± 0,5 1,03 ± 0,32 0,01013
Fenilalanina, pmol/l
49,9 ± 14,16 50,47 ± 8,45 62,82 ± 22,17 56,42 ± 8,38 0,04113
Leucina + isoleucina, pmol/l
181,44 ± 53,02 214,2 ± 56,71 202,4 ± 27,39 228,8 ± 33,83 0,04536

Claims (13)

  1. 5
    10
    15
    20
    25
    30
    35
    40
    45
    50
    55
    60
    65
    REIVINDICACIONES
    1. Uso de 1-O-alquil-2-acilglicerofosfocolina 44:6 (PC-O 44:6) como un biomarcador para la deteccion y/o cuantificacion de la adiposidad visceral y/o cambios en la adiposidad visceral.
  2. 2. Metodo de diagnostico de la adiposidad visceral en un sujeto, que comprende
    - determinar el nivel de PC-O 44:6 en una muestra de fluido corporal previamente obtenida de un sujeto a analizar,
    y
    - comparar el nivel de PC-O 44:6 del sujeto con un valor de referencia predeterminado,
    en el que el valor de referencia predeterminado se basa en un nivel de PC-O 44:6 promedio en el mismo fluido corporal en una poblacion control, y
    en el que una disminucion del nivel de PC-O 44:6 en la muestra en comparacion con el valor de referencia predeterminado indica un aumento de la adiposidad visceral.
  3. 3. Metodo de diagnostico de un cambio en la adiposidad visceral en un sujeto, que comprende
    - determinar el nivel de PC-O 44:6 en una muestra de fluido corporal previamente obtenida de un sujeto a analizar,
    y
    - comparar el nivel de PC-O 44:6 del sujeto con un valor de referencia predeterminado,
    en el que el valor de referencia predeterminado se basa en un nivel de PC-O 44:6 promedio en el mismo fluido corporal obtenido previamente del mismo sujeto, y
    en el que una disminucion del nivel de PC-O 44:6 en la muestra en comparacion con el valor de referencia predeterminado indica un aumento de la adiposidad visceral.
  4. 4. Metodo de diagnostico del efecto de un cambio en el estilo de vida en la adiposidad visceral en un sujeto, que comprende
    - determinar el nivel de PC-O 44:6 en una muestra de fluido corporal previamente obtenida de un sujeto a analizar,
    y
    - comparar el nivel de PC-O 44:6 del sujeto con un valor de referencia predeterminado,
    en el que el valor de referencia predeterminado se basa en un nivel de PC-O 44:6 promedio en el mismo fluido corporal obtenido previamente del mismo sujeto, y
    en el que una disminucion del nivel de PC-O 44:6 en la muestra en comparacion con el valor de referencia predeterminado indica un efecto positivo del cambio en el estilo de vida en la adiposidad visceral.
  5. 5. El metodo de acuerdo con la reivindicacion 4, en el que el cambio en el estilo de vida es un cambio en la dieta.
  6. 6. El metodo de acuerdo con la reivindicacion 5, en el que el cambio en la dieta es el uso de al menos un producto nutricional que previamente no se consuirna o se consuirna en cantidades diferentes.
  7. 7. El metodo de acuerdo con una de las reivindicaciones 5 o 6 para probar la eficacia de un nuevo regimen nutricional.
  8. 8. El metodo de acuerdo con una de las reivindicaciones 2 a 7, que comprende ademas las etapas de
    - determinar el nivel de al menos un biomarcador adicional seleccionado del grupo que consiste en glutamina, tirosina, PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:4 y PC-O 40:3 en la muestra de fluido corporal, y
    - comparar el nivel del sujeto de al menos uno de glutamina, tirosina, PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:4 y PC-O 40:3 con un valor de referencia predeterminado,
    en el que el valor de referencia predeterminado se basa en los niveles promedio de glutamina, tirosina, 1 -O-alquil-2- acilglicerofosfocolina 44:4 (PC-O 44:4), 1-O-alquil-2-acilglicerofosfocolina 42:4 (PC-O 42:4), 1 -O-alquil-2- acilglicerofosfocolina 40:4 (PC-O 40:4) y/o 1-O-alquil-2-acilglicerofosfocolina 40:3 (PC-O 40:3) en una muestra de
    fluido corporal de una poblacion de control sana normal o en los niveles de glutamina, tirosina, PC-O 44:4, PC-O
    42:4, PC-O 40:4 y/o PC-O 40:3 en el mismo fluido corporal obtenido previamente del mismo sujeto y en el que un aumento del nivel de glutamina y/o de tirosina y/o una disminucion del nivel de PC-O 44:6, PC-O 44:4, PC-O 42:4, PC-O 40:4 y/o PC-O 40:3 en la muestra de fluido corporal en comparacion con los valores de referencia predeterminados indica un aumento de la adiposidad visceral.
  9. 9. El metodo de acuerdo con una de las reivindicaciones 2 a 8, en el que los niveles de los biomarcadores se
    determinan por RMN de 1H y/o espectrometna de masas en la muestra y en la referencia.
  10. 10. El metodo de acuerdo con una de las reivindicaciones 2 a 9, en el que el fluido corporal es plasma o suero sangumeo.
  11. 11. El metodo de acuerdo con una de las reivindicaciones 2 a 10, en el que el grado de adiposidad visceral es 5 indicativo de la probabilidad de desarrollar trastornos asociados con el exceso de grasa visceral.
  12. 12. El metodo de acuerdo con la reivindicacion 11, en el que los trastornos asociados con el exceso de grasa visceral son enfermedades cardiometabolicas y/o alteraciones metabolicas.
    10 13. El metodo de acuerdo con una de las reivindicaciones 2 a 12, para llevarse a cabo en sujetos normales, con
    sobrepeso u obesos.
  13. 14. El metodo de acuerdo con una de las reivindicaciones 2 a 13, en el que el sujeto es un ser humano o un animal de comparMa tal como un gato o un perro.
    15
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1744772B1 (en) * 2004-05-10 2017-08-16 University of Copenhagen Flaxseeds for body weight management
WO2009001862A1 (ja) * 2007-06-25 2008-12-31 Ajinomoto Co., Inc. 内臓脂肪蓄積の評価方法
EP2249161B1 (en) * 2009-05-05 2020-05-13 InfanDx AG Method of diagnosing asphyxia
BRPI0924639B1 (pt) * 2009-06-02 2021-12-07 Biocrates Life Sciences Ag Novos biomarcadores para avaliação de doenças renais
EP2270699A1 (en) * 2009-07-02 2011-01-05 BIOCRATES Life Sciences AG Method for normalization in metabolomics analysis methods with endogenous reference metabolites
EP2284540A1 (en) * 2009-07-31 2011-02-16 BIOCRATES Life Sciences AG Method of diagnosing organ failure
EP2354794A1 (en) * 2010-01-29 2011-08-10 IMG Institut für medizinische Genomforschung Planungsgesellschaft M.B.H. Diagnosing prostate cancer relapse
JP5662060B2 (ja) * 2010-06-04 2015-01-28 学校法人帝京大学 検出方法
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