ES2825105T3 - Obtención del perfil bioquímico de moléculas pequeñas de sujetos individuales para el diagnóstico de enfermedad y evaluación de la salud - Google Patents

Abstract

Método para facilitar el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto individual, comprendiendo el método: generar un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas, basándose el perfil de moléculas pequeñas de referencia en un análisis de una pluralidad de muestras de referencia, obteniéndose cada muestra de referencia de un sujeto en una pluralidad de sujetos de referencia, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de referencia comprende: para cada muestra de referencia, generar un perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra de referencia; y analizar estadísticamente los perfiles de moléculas pequeñas para la pluralidad de sujetos de referencia para determinar un intervalo convencional para un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas, generando de ese modo el perfil de moléculas pequeñas de referencia; generar un perfil de moléculas pequeñas de una muestra obtenida del sujeto individual, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual comprende generar datos experimentales a partir de la muestra obtenida del sujeto individual durante una serie experimental; generar datos experimentales a partir de al menos una muestra de anclaje durante la serie experimental, en el que la al menos una muestra de anclaje se crea a partir de alícuotas agrupadas de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia, permitiendo de ese modo la corrección de la variabilidad entre series; comparar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual, después de la corrección de la variabilidad entre series, con el perfil de moléculas pequeñas de referencia e identificar un subconjunto de las moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual teniendo cada una un nivel aberrante, siendo un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra obtenida del sujeto individual un nivel que se encuentra fuera del intervalo convencional para la molécula pequeña, realizándose la comparación e identificación usando una instalación de análisis que se realiza en un procesador de un dispositivo informático; obtener información de diagnóstico de una base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas, incluyendo la base de datos información que asocia un nivel aberrante de una o más moléculas pequeñas de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades y trastornos; y almacenar la información de diagnóstico obtenida, incluyendo la información de diagnóstico almacenada uno o más de: una identificación de al menos una ruta bioquímica asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, y una identificación de al menos una prueba de seguimiento recomendada asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes; facilitando de ese modo el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en el sujeto individual.

Description

DESCRIPCIÓN

Obtención del perfil bioquímico de moléculas pequeñas de sujetos individuales para el diagnóstico de enfermedad y evaluación de la salud

Solicitudes relacionadas

Esta solicitud reivindica prioridad sobre la solicitud provisional estadounidense n.° 61/976.886, presentada el 8 de abril de 2014, la solicitud provisional estadounidense n.° 62/037.422, presentada el 14 de agosto de 2014 y la solicitud provisional estadounidense n.° 62/118.338, presentada el 19 de febrero de 2015.

Antecedentes

La metabolómica es un campo en rápida evolución que tiene como objetivo medir todas las moléculas pequeñas (metabolitos) en muestras biológicas. Los metabolitos representan un proceso biológico intermedio que une la función de los genes, el impacto ambiental y los criterios de valoración de salud/enfermedad (Suhre, K. & Gieger, C. Genetic variation in metabolic phenotypes: study designs and applications. Nat Rev Genet 13, 759-769 (2012)). Los fenotipos metabólicos en conjugación con la genómica pueden generar nuevos conocimientos sobre la función de los genes, la patología de la enfermedad y los biomarcadores para el diagnóstico y el pronóstico de la enfermedad (Suhre, K. et al. Human metabolic individuality in biomedical and pharmaceutical research. Nature 477, 54-60 (2011); Milburn, M.V. Y Lawton, K.A. Application of metabolomics to diagnosis of insulin resistance. Annu Rev Med 64, 291-305 (2013)). Los métodos para el descubrimiento de fármacos, el tratamiento y el diagnóstico de enfermedades mediante la metabolómica se conocen, por ejemplo, de los documentos WO 2004/038381 A2 y US 2010/0174505 A1.

Desde principios de siglo, la metabolómica ha encontrado su lugar en la investigación y el descubrimiento científicos. El enfoque se ha usado ampliamente y con éxito para identificar biomarcadores para diversas indicaciones. Sin embargo, la metabolómica no se ha usado ampliamente para diagnosticar enfermedades en un paciente individual.

Actualmente, las pruebas de diagnóstico clínico miden como máximo 100 compuestos bioquímicos de una sola clase de compuesto (por ejemplo, ácidos orgánicos en orina) y, normalmente sólo un bioquímico único, que requiere la realización de muchas pruebas de diagnóstico. Las pruebas se realizan normalmente en secuencia y requieren una cantidad significativa de muestra (por ejemplo, al menos 0,5 ml por prueba) y, en algunos casos, pueden requerir métodos invasivos para obtener dicha muestra (por ejemplo, biopsia de tejido).

Sumario

Algunas realizaciones descritas en el presente documento incluyen sistemas, métodos y aparatos que emplean la obtención del perfil metabólico en un entorno clínico de individuos sintomáticos con enfermedades desconocidas (o, como control, enfermedades conocidas) y de individuos asintomáticos. En algunas realizaciones, la obtención del perfil metabolómico de un individuo sintomático ayuda en el diagnóstico de la enfermedad o trastorno responsable de los síntomas observados en estos individuos. En algunas realizaciones, la obtención del perfil metabolómico de un individuo sintomático determina la gravedad de la enfermedad del individuo. En algunas realizaciones, la obtención del perfil metabolómico de un individuo asintomático puede revelar riesgos para la salud que permiten la intervención terapéutica antes del inicio de los síntomas y enfermedad o en una fase temprana de la enfermedad. En los ejemplos descritos en el presente documento, se examinó una muestra biológica de un individuo para determinar los cambios (aumentos o disminución, presencia o ausencia) de sustancias bioquímicas y las rutas bioquímicas asociadas y se detectaron cambios en moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas, xenobióticas (es decir, metabolitos, sustancias bioquímicas, sustancias químicas, compuestos) que indicaron perturbaciones en las rutas y subrutas bioquímicas que están asociadas con enfermedades y trastornos e identificaron individuos que tenían o estaban en riesgo de tener varias enfermedades o trastornos para cada individuo en una población de individuos. En los ejemplos, para cada individuo en una población de individuos, se examinó simultáneamente una única muestra biológica del individuo para determinar la presencia de, ausencia de, o niveles aberrantes de moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas y xenobióticas. El examen simultáneo de la muestra biológica incluía generar automáticamente un perfil bioquímico de la muestra biológica y luego analizar automáticamente de manera estadística los datos del perfil bioquímico para identificar moléculas pequeñas que son resultados estadísticos atípicos. Los ejemplos demostraron que el perfil bioquímico generado de una muestra de un individuo sintomático y el análisis estadístico automatizado del perfil bioquímico generado reveló rutas bioquímicas perturbadas o aberrantes y/o niveles aberrantes de moléculas pequeñas que ayudan en el diagnóstico del individuo sintomático. En algunas realizaciones, puede proporcionarse una visualización de los resultados del análisis estadístico automatizado del perfil bioquímico generado para ayudar en la identificación de rutas bioquímicas perturbadas o aberrantes y/o niveles aberrantes de molécula pequeña. En algunas realizaciones, se presenta una lista de uno o más diagnósticos posibles asociados con las rutas bioquímicas perturbadas o aberrantes y/o niveles aberrantes de moléculas pequeñas identificados. En algunas realizaciones, se presenta una lista de procedimientos y pruebas de diagnóstico adicionales asociados con las rutas bioquímicas perturbadas o aberrantes y/o niveles aberrantes de moléculas pequeñas identificados. En algunas realizaciones, los métodos de la presente invención tal como se definen en las reivindicaciones amplían la capacidad de diagnosticar la enfermedad y mejorar la evaluación clínica de la salud de un individuo.

En una realización, se proporcionan métodos para ayudar en el diagnóstico de individuos sintomáticos.

En una realización, dichos individuos sintomáticos son recién nacidos.

En una realización, se proporcionan métodos para identificar individuos en riesgo en una cohorte clínica “sana”, (es decir, individuos asintomáticos).

En una realización, los individuos asintomáticos son recién nacidos.

En una realización, la enfermedad que va a diagnosticarse es una enfermedad rara.

Una realización de la invención tal como se define en las reivindicaciones incluye un método para facilitar el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto individual. El método incluye generar un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas, basándose el perfil de moléculas pequeñas de referencia en un análisis de una pluralidad de muestras de referencia, obteniéndose cada muestra de referencia de un sujeto en una pluralidad de sujetos de referencia, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de referencia comprende: para cada muestra de referencia, generar un perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra de referencia; y analizar estadísticamente los perfiles de moléculas pequeñas para la pluralidad de sujetos de referencia para determinar un intervalo convencional para un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas, generando de ese modo el perfil de moléculas pequeñas de referencia; y generar un perfil de moléculas pequeñas de una muestra obtenida del sujeto individual, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual comprende generar datos experimentales a partir de la muestra obtenida del sujeto individual durante una serie experimental; generar datos experimentales a partir de al menos una muestra de anclaje durante la serie experimental, en el que la al menos una muestra de anclaje se crea a partir de alícuotas agrupadas de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia, permitiendo de ese modo la corrección de la variabilidad entre series. El método también incluye comparar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual, después de la corrección de la variabilidad entre series, con el perfil de moléculas pequeñas de referencia e identificar un subconjunto de las moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual teniendo cada una un nivel aberrante, siendo un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra obtenida del sujeto individual un nivel que se encuentra fuera del intervalo convencional para la molécula pequeña. La comparación e identificación se llevan a cabo usando una instalación de análisis que se realiza en un procesador de un dispositivo informático. El método incluye además obtener información de diagnóstico de una base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas. La base de datos contiene información que asocia un nivel aberrante de una o más moléculas pequeñas de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades y trastornos. El método también incluye almacenar la información de diagnóstico obtenida, incluyendo la información de diagnóstico almacenada uno o más de: una identificación de al menos una ruta bioquímica asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, y una identificación de al menos una prueba de seguimiento recomendada asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes.

En una realización, la enfermedad o trastorno que va a diagnosticarse es cualquiera de una pluralidad de enfermedades y trastornos. Dichas enfermedades y trastornos incluyen, pero no se limitan a, trastornos genéticos humanos del metabolismo incluyendo trastornos del ciclo de la urea, acidemias orgánicas, trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos, trastornos de la oxidación de ácidos grasos, trastornos del metabolismo de hidratos de carbono, síntesis de nucleósidos y defectos de reciclaje, trastornos del transporte de metales, trastornos de neurotransmisores y pequeños péptidos, trastornos del metabolismo energético mitocondrial, enfermedades de almacenamiento lisosómico, trastornos de la glicosilación de proteínas, trastornos del metabolismo de pentosa fosfato, trastornos del transporte de glucosa, trastornos de cetogénesis y cetólisis, trastornos de la síntesis y reciclaje de vitaminas/cofactores, trastornos del metabolismo de lípidos y ácidos biliares, y trastornos peroxisómicos.

Otra realización de la invención tal como se define en las reivindicaciones incluye un método de cribado de un sujeto individual para determinar una pluralidad de enfermedades o trastornos. El método incluye generar un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas, basándose el perfil de moléculas pequeñas de referencia en un análisis de una pluralidad de muestras de referencia, obteniéndose cada muestra de referencia de un sujeto en una pluralidad de sujetos de referencia, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de referencia comprende: para cada muestra de referencia, generar un perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra de referencia; y analizar estadísticamente los perfiles de moléculas pequeñas para la pluralidad de sujetos de referencia para determinar un intervalo convencional para un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas, generando de ese modo el perfil de moléculas pequeñas de referencia; y generar un perfil de moléculas pequeñas de una muestra obtenida de un sujeto individual, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual comprende generar datos experimentales a partir de la muestra obtenida del sujeto individual durante una serie experimental; generar datos experimentales a partir de al menos una muestra de anclaje durante la serie experimental, en el que la al menos una muestra de anclaje se crea a partir de alícuotas agrupadas de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia, permitiendo de ese modo la corrección de la variabilidad entre series. El método incluye además comparar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual, después de la corrección de la variabilidad entre series, con el perfil de moléculas pequeñas de referencia para determinar si cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas tiene niveles aberrantes en la muestra obtenida del sujeto individual, siendo un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra obtenida del sujeto individual un nivel que se encuentra fuera del intervalo convencional para la molécula pequeña. Para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, se identifica un subconjunto de las moléculas pequeñas que tienen cada una un nivel aberrante en la muestra obtenida del sujeto individual. La comparación e identificación se lleva a cabo usando una instalación de análisis que se realiza en un procesador de un dispositivo informático. Para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, se obtiene información de diagnóstico de una base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas. La base de datos incluye información que asocia un nivel aberrante de una o más moléculas pequeñas de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades y trastornos. Para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, se almacena la información de diagnóstico obtenida. La información de diagnóstico almacenada incluye uno o más de: una identificación de al menos una ruta bioquímica asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, y una identificación de al menos una prueba de seguimiento recomendada asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. Para un perfil de moléculas pequeñas que no tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, se almacena información que indica que no se detectaron niveles aberrantes.

Una realización de la invención tal como se define en las reivindicaciones incluye un método para cribar un sujeto individual para determinar un riesgo aumentado de desarrollar una enfermedad o trastorno para una pluralidad de enfermedades o trastornos. El método incluye generar un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas, basándose el perfil de moléculas pequeñas de referencia en un análisis de una pluralidad de muestras de referencia, obteniéndose cada muestra de referencia de un sujeto en una pluralidad de sujetos de referencia, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de referencia comprende: para cada muestra de referencia, generar un perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra de referencia; y analizar estadísticamente los perfiles de moléculas pequeñas para la pluralidad de sujetos de referencia para determinar un intervalo convencional para un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas, generando de ese modo el perfil de moléculas pequeñas de referencia; y generar un perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida de un sujeto individual, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual comprende generar datos experimentales a partir de la muestra obtenida del sujeto individual durante una serie experimental; generar datos experimentales a partir de al menos una muestra de anclaje durante la serie experimental, en el que la al menos una muestra de anclaje se crea a partir de alícuotas agrupadas de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia, permitiendo de ese modo la corrección de la variabilidad entre series. El método también incluye comparar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual, después de la corrección de la variabilidad entre series, con un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas para determinar si cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas tiene niveles aberrantes en la muestra obtenida del sujeto individual. Un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra es un nivel que se encuentra fuera del intervalo convencional para la molécula pequeña. Para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, realizar etapas que comprenden: se identifica un subconjunto de las moléculas pequeñas que tienen cada una un nivel aberrante en la muestra, realizándose la comparación e identificación usando una instalación de análisis que se realiza en un procesador de un dispositivo informático. Para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, se obtiene información de diagnóstico de una base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas. La base de datos incluye información que asocia un nivel aberrante de una o más moléculas pequeñas de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades y trastornos. Para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, se almacena la información de diagnóstico obtenida. La información de diagnóstico almacenada incluye una identificación de un riesgo aumentado de desarrollar una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. Para un perfil de moléculas pequeñas que no tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, se almacena información que indica que no se detectaron niveles aberrantes, cribando de ese modo al sujeto individual para determinar un riesgo aumentado de desarrollar una enfermedad o trastorno para una pluralidad de enfermedades o trastornos.

Breve descripción de los dibujos

La figura 1 es un diagrama de bloques de un método para facilitar el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto individual, según una realización.

La figura 2 es un diagrama de bloques de un método para cribar un sujeto individual para determinar una pluralidad de enfermedades o trastornos, según una realización.

La figura 3 es un diagrama de bloques de un método para cribar un sujeto individual para determinar un riesgo aumentado de desarrollar una enfermedad o trastorno, según una realización.

La figura 4 es una ilustración de una presentación visual de ocho superrutas bioquímicas y el estado de clasificación de cada ruta para el paciente 113.

La figura 5 es una presentación visual de ejemplo del estado de todas las subrutas bioquímicas para el paciente 113. La figura 6 es una ilustración de una presentación visual de subrutas bioquímicas anómalas para el paciente 113. La figura 7 es una presentación visual de ejemplo de sustancias bioquímicas aberrantes individuales para el paciente 113.

La figura 8 es un ejemplo de una presentación visual de sustancias bioquímicas aberrantes individuales para el paciente 113 basándose en el análisis de puntuación Z que son diagnósticas para el trastorno o están bioquímicamente relacionadas con la sustancia bioquímica de diagnóstico.

La figura 9 es un ejemplo de una presentación visual de sustancias bioquímicas aberrantes individuales para el paciente 101. En la figura 9, “1-pentadecanoilglicerofosfocolina” significa 1-pentadecanoilglicerofosfocolina (15:0), “15-metilpalmitato-isobar-con-2-met” significa 15-metilpalmitato (isobar con 2-metilpalmitato), y “3-carboxi-4-metil-5-propil-2-furanpro” significa 3-carboxi-4-metil-5-propil-2-furanpropanoato (CMPF).

La figura 10 es una ilustración de una presentación visual de subrutas bioquímicas que se determinó que eran anómalas para el paciente 101. En la figura 10, “fármaco” se refiere a un metabolito de fármaco xenobiótico, “metabolismo de ácidos grasos, también meta. de BCAA...” significa metabolismo de ácidos grasos (también metabolismo de BCAA), “metabolismo de pirimidina que contiene timina...” significa metabolismo de pirimidina (que contiene timina).

La figura 11 es una ilustración de una presentación visual de sustancias bioquímicas aberrantes individuales para el paciente 139. En la figura 11, “1-eicosapentaenoilglicerofosfoet...” significa 1-eicosapentaenoilglicerofosfoetanolamina y “2-araquidonoilglicerofosfoetanol...” significa 2-araquidonoilglicerofosfoetanolamina.

La figura 12 es un ejemplo de una presentación visual de sustancias bioquímicas aberrantes individuales para el paciente 120844. En la figura 12, “5-acetilamino-6-formilamino-3-metilo..” significa 5-acetilamino-6-formilamino-3-metiluracilo, y “5alfa-androstan-3alfa,17beta-diol...” significa disulfato de 5alfa-androstan-3alfa, 17beta-diol.

La figura 13 es una presentación visual de ejemplo de sustancias bioquímicas aberrantes individuales para el paciente 135109.

La figura 14 es una ilustración de una presentación visual de sustancias bioquímicas aberrantes individuales para el paciente 135308. En la figura 14, “3-carboxi-4-metil-5-propil-2-furanpro...” significa 3-carboxi-4-metil-5-propil-2-furanpropanoato (CMPF).

La figura 15 es un ejemplo de una presentación visual de rutas bioquímicas de aminoácidos de cadena ramificada (BCAA) con metabolitos aberrantes de 51 pacientes con trastornos del metabolismo de BCAA mapeados en las rutas. Los trastornos se indican por los números 1-7. Las formas en rombo indican alteraciones conocidas en la ruta bioquímica para el trastorno dado.

Las figuras 16A-16C son diagramas en una presentación visual de ejemplo de metabolitos alterados como resultado de terapia complementaria de pacientes en el ejemplo 4. La figura 16A es un diagrama de niveles de N-óxido de trimetilamina alterados medidos en pacientes que se someten a tratamiento con carnitina complementaria dividida o “agrupada” por el trastorno de IEM (inborn errors of metabolism, enzimopatía congénita) del paciente. Tal como se muestra mediante el diagrama, la carnitina complementaria aumenta los niveles de N-óxido de trimetilamina. La figura 16B es un diagrama de los niveles de fenilacetilglutamina alterados en pacientes que se someten a terapia de butirato de fenilo de eliminación de amoniaco agrupados por el trastorno de IEM del paciente. Tal como se muestra mediante el diagrama, la terapia de butirato de fenilo de eliminación de amoniaco provoca un aumento en la fenilacetilglutamina. La figura 16C es un diagrama de los niveles de creatina alterados medidos en pacientes tratados con creatina complementaria agrupada por el trastorno de IEM del paciente. Tal como se muestra mediante el diagrama, la creatina puede medirse directamente en plasma. “Otros” se refiere a los pacientes restantes con un IEM que no pertenece a una de las clases agrupadas mostradas.

La figura 17 es una presentación visual de rutas bioquímicas de ejemplo relacionadas con argininemia con metabolitos aberrantes mapeados en las rutas. Los pacientes se indican por los números 1-4. El rombo indica la ubicación de la enzima deficiente en argininemia. Los valores se proporcionan como puntuaciones z (eje y), y las líneas discontinuas grises indican puntuaciones z de >2 o <-2. Los productos intermedios de la ruta se indican mediante círculos numerados, (1) arginina, (2) argininosuccinato, (3) citrulina, (4) ornitina, (5) fosfato de carbamoílo, (6) orotato, (7) uridina, (8) uracilo, (9) dihidrouracilo, (10) 3-ureidopropionato, (11) homoarginina, (12) homoargininosuccinato y (13) homo citrulina.

La figura 18 es una clasificación de representación gráfica del número total de resultados atípicos de metabolitos para cada sujeto.

La figura 19 muestra una presentación visual de ejemplo de diagramas de puntos que muestran la distribución de los datos en la cohorte para los metabolitos de paracetamol, cuatro ácidos biliares primarios, y glutatión. Los puntos negros muestran el nivel de metabolitos para o bien 3976 o bien 3958. Los puntos abiertos muestran la distribución de los datos para el resto de la cohorte. La caja representa el 50% del medio de la distribución, y “bigotes” de la izquierda y derecha representan la extensión completa de los datos. La línea vertical se refiere a la mediana y el signo más representa la media.

La figura 20 muestra una presentación visual de ejemplo de esquemas metabólicos condensados para el metabolismo energético y diagramas de puntos que muestran la distribución de los datos en la cohorte para los metabolitos clave con asociación conocida con la diabetes tipo II. Los puntos negros muestran el nivel de metabolitos para los sujetos específicos tal como se indica junto a los diagramas. Los puntos abiertos muestran la distribución de los datos para el resto de la cohorte. La caja representa el 50% del medio de la distribución, y los “bigotes” de la izquierda y derecha representan la extensión completa de los datos. La línea vertical se refiere a la mediana y el signo más se refiere a la media.

La figura 21 muestra una ilustración de una presentación visual de la circulación de ácidos biliares y diagramas de puntos que muestran la distribución de los datos en la cohorte para los cuatro ácidos biliares primarios. Los puntos negros muestran el nivel de metabolitos para o bien 3917 o bien 3952. Los puntos abiertos muestran la distribución de los datos para el resto de la cohorte. La caja representa el 50% del medio de la distribución, y los “bigotes” de la izquierda y derecha representan la extensión completa de los datos. La línea vertical se refiere a la mediana y el signo más se refiere a la media.

La figura 22 es un diagrama de bloques de un dispositivo informático para su uso en la implementación de algunas etapas de algunos métodos a modo de ejemplo, según algunas realizaciones.

La figura 23 es un informe de ejemplo que muestra los resultados de análisis de un individuo y que notifica el estado clínico del individuo, incluyendo puntuaciones de riesgo de enfermedad, según una realización.

La figura 24 muestra una ilustración de una presentación visual para las puntuaciones de un método de puntuación compuesto específico de la enfermedad o trastorno a modo de ejemplo para ayudar en el diagnóstico de acidemia isovalérica en un sujeto. Se muestran las puntuaciones compuestas para 200 muestras del paciente. Se muestran las puntuaciones compuestas para los dos sujetos con acidemia isovalérica mediante cuadrados negros.

La figura 25 muestra una ilustración de una presentación visual para las puntuaciones de un método de puntuación compuesto específico de la enfermedad o trastorno a modo de ejemplo para ayudar en el diagnóstico de intolerancia a la proteína lisinúrica en un sujeto. Se muestran las puntuaciones compuestas para 200 muestras del paciente. Se muestran puntuaciones compuestas para los dos sujetos con intolerancia a la proteína lisinúrica mediante cuadrados negros.

Descripción detallada

Es deseable tener una única prueba que pueda medir cientos de sustancias bioquímicas en múltiples clases bioquímicas y rutas bioquímicas usando una pequeña cantidad (por ejemplo, 100 |il o menos) de muestra para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de enfermedad de un sujeto individual. Una prueba de este tipo también puede usarse para identificar enfermedades antes que las pruebas de diagnóstico clínico actuales, lo que permite un tratamiento y/o intervención más tempranos. Una prueba de este tipo puede ser útil en individuos sanos o asintomáticos para detectar indicios metabólicos tempranos de enfermedad o como evaluación de la salud. Una prueba de este tipo puede ser útil en individuos sintomáticos para quienes no se ha hecho un diagnóstico. Una prueba de este tipo puede ser particularmente útil en recién nacidos, en los que la obtención de múltiples muestras de grandes volúmenes puede resultar difícil.

Con el fin de controlar los crecientes costos de la atención médica y mantener la calidad de vida, se hace mayor énfasis en incorporar tecnologías más avanzadas e informativas en las prácticas clínicas para guiar la prevención de enfermedades y el diagnóstico temprano. Algunas realizaciones de la tecnología descrita en el presente documento emplean un enfoque eficiente y eficaz para obtener un fenotipo metabólico completo de un individuo, que puede ser útil para evaluar el estado de salud del individuo y ayudar en el diagnóstico de la enfermedad, basándose en un tamaño de muestra pequeño.

Definiciones

“Muestra” o “muestra biológica” o “espécimen” significa material biológico aislado de un sujeto. La muestra biológica puede contener cualquier material biológico adecuado para detectar los biomarcadores deseados, y puede comprender material celular y/o no celular del sujeto. La muestra puede aislarse de cualquier líquido o tejido biológico adecuado tal como, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células. La muestra puede ser, por ejemplo, una mancha de sangre seca en la que las muestras de sangre se absorben y se secan sobre papel de filtro.

“Sujeto” significa cualquier animal, pero es preferiblemente un mamífero, tal como, por ejemplo, un humano, mono, primate no humano, rata, ratón, vaca, perro, gato, cerdo, caballo o conejo. Dicho sujeto puede ser sintomático (es decir, que tiene una o más características que sugieren la presencia de o predisposición a una enfermedad, estado o trastorno, incluyendo una indicación genética del mismo) o puede ser asintomático (es decir, que carece de dichas características). Dicho sujeto puede ser un recién nacido. Dicho sujeto puede ser un lactante. Dicho sujeto puede ser un niño o un adolescente. Dicho sujeto puede ser un adulto.

“Lactante humano” significa el niño humano joven en el periodo más temprano de vida, especialmente antes de que el niño pueda caminar, extendiéndose normalmente desde el momento del nacimiento hasta el año de edad.

“Lactante recién nacido humano” significa el periodo que comienza en el nacimiento del humano y que dura hasta el día 28 tras el nacimiento.

El “nivel” de uno o más biomarcadores significa la concentración o cantidad absoluta o relativa del biomarcador en la muestra.

“Molécula pequeña”, “metabolito”, “sustancia bioquímica” significa moléculas orgánicas e inorgánicas que están presentes en una célula. El término no incluye macromoléculas grandes, tales como proteínas grandes (por ejemplo, proteínas con pesos moleculares por encima de 2.000, 3.000, 4.000, 5.000, 6.000, 7.000, 8.000, 9.000 ó 10.000), ácidos nucleicos grandes (por ejemplo, ácidos nucleicos con pesos moleculares de más de 2.000, 3.000, 4.000, 5.000, 6.000, 7.000, 8.000, 9.000 ó 10.000) o polisacáridos grandes (por ejemplo, polisacáridos con pesos moleculares de más de 2.000, 3.000, 4.000, 5.000, 6.000, 7.000, 8.000, 9.000 ó 10.000). Las moléculas pequeñas de la célula se encuentran generalmente libres en disolución en el citoplasma o en otros orgánulos, tales como las mitocondrias, donde forman una agrupación de productos intermedios, que pueden metabolizarse adicionalmente o usarse para generar moléculas grandes, denominadas macromoléculas. El término “moléculas pequeñas” incluye productos intermedios y moléculas de señalización en las reacciones químicas que transforman energía derivada de alimentos para dar formas usables. Los ejemplos no limitativos de moléculas pequeñas incluyen azúcares, ácidos grasos, aminoácidos, nucleótidos, productos intermedios formados durante procesos celulares, y otras moléculas pequeñas encontradas dentro de la célula.

“Molécula pequeña endógena” significa una molécula pequeña que se origina de o se produce dentro del sujeto humano.

“Molécula pequeña alimenticia” significa una molécula pequeña que se origina de la dieta y que deriva normalmente de plantas y no se produce de manera endógena por los humanos; por ejemplo, aminoácidos esenciales y ácidos grasos esenciales.

“Molécula pequeña xenobiótica” o “xenobiótico” significa una molécula pequeña encontrada dentro de un organismo que no se produce normalmente por o se espera que esté presente dentro de ese organismo. Una molécula pequeña xenobiótica tal como se usa en el presente documento se refiere a agentes químicos tales como fármacos (por ejemplo, antibióticos), toxinas, tóxicos o contaminantes (por ejemplo, dioxinas, bifenilos policlorados).

“Molécula pequeña microbiana” significa una molécula pequeña que se origina de un microbio y no se produce por humanos (por ejemplo, sulfato de 3-indoxilo).

“Aberrante” o “metabolito aberrante” o “nivel aberrante” se refiere a un metabolito o nivel de dicho metabolito que está o bien por encima o bien por debajo de un intervalo convencional definido. Por ejemplo, para algunos metabolitos, un nivel transformado logarítmicamente que se encuentra fuera de al menos 1,5*IQR (intervalo intercuartílico) es aberrante. En otro ejemplo, para algunos metabolitos un nivel transformado logarítmicamente que se encuentra fuera de al menos 3,0*IQR se identifica como aberrante. En algunos ejemplos, se analizaron los datos suponiendo que un nivel transformado logarítmicamente que se encuentra fuera de al menos 1,5*IQR es aberrante, y en algunos ejemplos, se analizaron los datos suponiendo que un nivel transformado logarítmicamente que se encuentra fuera de al menos 3,0*IQR es aberrante. En otro ejemplo, para algunos metabolitos, un metabolito que tiene un nivel transformado logarítmicamente con una puntuación Z de >1 o <-1 es aberrante. En algunas realizaciones, para algunos metabolitos, un metabolito que tiene un nivel transformado logarítmicamente con una puntuación Z de >1,5 o <-1,5 es aberrante. En algunas realizaciones, para algunos metabolitos, un metabolito que tiene un nivel transformado logarítmicamente con una puntuación Z de>2,0 o <-2,0 es aberrante. En algunas realizaciones, se usan diferentes intervalos de puntuaciones z para diferentes metabolitos. En algunas realizaciones, el intervalo convencional definido puede basarse en un IQR de un nivel, en lugar de un IQR de un nivel transformado logarítmicamente. En algunas realizaciones, el intervalo convencional definido puede basarse en una puntuación Z de un nivel, en lugar de en una puntuación Z de un nivel transformado logarítmicamente. Un metabolito aberrante también puede incluir metabolitos raros tal como se define a continuación y/o metabolitos faltantes. Puede usarse cualquier método estadístico para determinar metabolitos aberrantes.

“Resultado atípico” o “valor atípico” se refiere a cualquier sustancia bioquímica que tiene un nivel o bien por encima o bien por debajo del intervalo convencional definido. Cualquier método estadístico puede usarse para determinar un valor atípico. A modo de ejemplo no limitativo pueden usarse las siguientes pruebas para identificar resultados atípicos: pruebas de la t, puntuaciones Z, puntuaciones Z modificadas, prueba de Grubbs, prueba de Tietjen-Moore, desviación estudentarizada extrema generalizada (ESD), que puede realizarse en datos transformados (por ejemplo, transformación logarítmica) o datos no transformados.

“Ruta” es un término comúnmente usado para definir una serie de etapas o reacciones que están relacionadas entre sí. Por ejemplo, una ruta bioquímica mediante la cual el producto de una reacción es un sustrato para una reacción posterior. Las reacciones de sustancias bioquímicas no son necesariamente lineales. Más bien, el término ruta de sustancias bioquímicas se entiende que incluye redes de reacciones de sustancias bioquímicas interrelacionadas implicadas en el metabolismo, incluyendo reacciones biosintéticas y catabólicas. “Ruta” sin un modificador puede referirse a una “superruta” y/o a una “subruta.” “Superruta” se refiere a categorías amplias de metabolismo. “Subruta” se refiere a cualquier subconjunto de una ruta más amplia. Por ejemplo, metabolismo de glutamato es una subruta de la superruta de sustancias bioquímicas del metabolismo de aminoácidos. Una “ruta anómala” significa una ruta en la que una o más sustancias bioquímicas aberrantes se han mapeado, o que la distancia bioquímica para esa ruta para el individuo era alta en comparación con una distancia bioquímica esperada para esa ruta en una población (por ejemplo, la distancia bioquímica para la ruta para el individuo está entre el 10% más alto en comparación con una población de muestras de sujetos de referencia para una ruta dada).

“Enfermedad rara” o “enfermedad huérfana” es cualquier enfermedad que afecta a un pequeño porcentaje de la población, normalmente menos de 200.000 estadounidenses en cualquier momento dado según los Institutos Nacionales de Salud.

“Muestra de prueba” significa la muestra del sujeto individual que va a analizarse.

“Muestra de referencia” significa una muestra usada para determinar un intervalo convencional para un nivel de moléculas pequeñas. “Muestra de referencia” puede referirse a una muestra individual de un sujeto de referencia individual (por ejemplo, un sujeto de referencia normal (sano) o un sujeto de referencia de enfermedad), que puede haberse seleccionado estrechamente para parecerse al sujeto de prueba en edad y sexo. “Muestra de referencia” también puede referirse a una muestra que incluye alícuotas agrupadas de muestras de referencia para sujetos individuales de referencia.

“Muestra de anclaje” se refiere a una muestra que se procesa en múltiples análisis y puede usarse para comparar los resultados de cualquier análisis en el que se realiza la misma muestra de anclaje. En algunos casos, la muestra de referencia también puede servir como muestra de anclaje.

“Muestra de matriz” se refiere a una muestra agrupada diseñada para parecerse lo más estrechamente a la población general en edad y sexo; se prepara tomando alícuotas de muestras emparejadas por edad y sexo apropiadas y combinándolas en una única agrupación de muestras. Estas muestras de matriz se inyectan en toda la serie de la plataforma y sirven como réplicas técnicas, permitiendo variabilidad en la cuantificación de todas las sustancias bioquímicas detectadas de manera constante que va a determinarse y la variabilidad del procedimiento global y el rendimiento de plataforma que va a monitorizarse que va a monitorizarse.

“Metabolito poco frecuente” o “sustancia bioquímica poco frecuente” se refiere a una sustancia bioquímica que está presente en la muestra de prueba pero que rara vez se observa en la muestra de referencia. El metabolito “poco frecuente” no está presente o está por debajo de los límites de detección en la muestra de referencia o está presente o se detecta sólo en una pequeña fracción de las muestras de referencia (por ejemplo, se detecta en menos del 15% de las muestras de referencia, o se detecta en menos del 10% de las muestras de referencia).

“Metabolito faltante” o “sustancia bioquímica faltante” se refiere a una sustancia bioquímica que no se detecta en el perfil de la muestra de prueba pero que se detecta en el perfil de la muestra de referencia o se detecta en más del 90% de las muestras de referencia.

“Trastornos genéticos humanos del metabolismo” se refiere a enzimopatía congénita incluyendo trastornos del ciclo de la urea (por ejemplo, deficiencia de ácido argininosuccínico liasa, argininemia, citrulinemia, deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa, deficiencia de ornitina transcarbamilasa, hiperornitinemia-homocitrulinemiahiperamonemia, deficiencia de citrina), acidemias orgánicas (por ejemplo, aciduria glutárica, acidemia metilmalónica, acidemia isovalérica, acidemia propiónica), trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos (por ejemplo, deficiencia de HMG co liasa, enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce, PKU, deficiencia de cobalamina, CblA, CblC, deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa, homocistinuria, cofactor de molibdeno, tirosinemia, deficiencia de aminoácidos aromáticos descarboxilasa, aciduria 3-metilglutacónica, deficiencia de urocanasa, deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa), trastornos de la oxidación de ácidos grasos (por ejemplo, CPTII, deficiencia de MCAD, deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga, deficiencia de SCAD, deficiencia de LCHAD, defecto del transporte de carnitina, deficiencia de carnitina-acilcarnitina translocasa, deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon, deficiencia de carnitina primaria, deficiencia de y-butirobetaína hidroxilasa), trastornos del metabolismo de hidratos de carbono (por ejemplo, galactosemia), síntesis de nucleósidos y defectos de reciclaje (por ejemplo, deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa, xantinuria, deficiencia de timidina fosforilasa, deficiencia de adenosina desaminasa, deficiencia de succiniladenosina liasa) trastornos del transporte de metales (por ejemplo, atransferrinemia, aceruloplasminemia), trastornos relacionados con el metabolismo de carbono central (por ejemplo, deficiencia de piruvato deshidrogenasa, deficiencia de transportador de citrato, deficiencia de GLUT1, hiperoxaluria), trastornos relacionados con el metabolismo de GABA (por ejemplo, deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa, deficiencia de 4-aminobutirato aminotransferasa), trastornos del metabolismo energético mitocondrial (por ejemplo, deficiencia de citocromo c oxidasa), enfermedades de almacenamiento lisosómico (por ejemplo, cistinosis), trastornos de la glicosilación de proteínas (por ejemplo, trastorno congénito de glicosilación), trastornos del metabolismo de pentosa fosfato (por ejemplo, deficiencia ribosa-5-fosfato isomerasa, deficiencia de transaldolasa), trastornos del transporte de glucosa (por ejemplo, deficiencia de síndrome GLUT1), trastornos de cetogénesis y cetólisis (por ejemplo, deficiencia de 3-hidroxi-3-metilglutaril-CoA sintasa mitocondrial, deficiencia de succinil-CoA 3-oxoácido CoA transferasa, deficiencia de acetoacetil-CoA tiolasa mitocondrial), trastornos de síntesis y reciclaje de vitaminas/cofactores (por ejemplo, deficiencia de biotinidasa, deficiencia de holocarboxilasa sintetasa), trastornos del metabolismo de lípidos y ácidos biliares (por ejemplo, colesterol 7a-hidroxilasa, esterol 27-hidroxilasa), trastornos peroxisómicos (por ejemplo, síndrome de Smith-Lemli-Opitz, síndrome de Zellweger) y sarcosinemia.

Mejoras sobre la técnica y/o prácticas clínicas actuales

La naturaleza global y la amplitud del análisis obtenido de una única muestra pequeña para examinar simultáneamente 7000+ compuestos representa un avance principal y mejora sobre la práctica clínica actual. En los métodos descritos en los ejemplos, se incluyeron más de 700 metabolitos designados en un informe generado a partir del análisis de una muestra individual de prueba para un sujeto individual. La interrogación y medición de estos metabolitos permiten el examen simultáneo de metabolitos a través de al menos ocho superrutas bioquímicas y 41 subrutas bioquímicas.

La pequeña cantidad de muestra requerida para obtener la abundancia de información bioquímica es una mejora principal con respecto a la práctica clínica actual. La cantidad de muestra que se usa normalmente en este método es de menos de 100 ul de un líquido corporal (por ejemplo, sangre, plasma, suero, orina, líquido cefalorraquídeo, saliva, líquido crevicular, etc.). En algunas realizaciones, el método representa ahorros en cuanto a tiempo y coste permitiendo el uso de una pequeña muestra biológica no invasiva para evaluar simultáneamente muchas sustancias bioquímicas, subrutas y superrutas. En algunas realizaciones, la capacidad de analizar sustancias bioquímicas en el contexto de superrutas y subrutas ofrece una ventaja con respecto a las pruebas clínicas actuales. Un resultado del método es una lista de pruebas de diagnóstico clínico recomendadas para realizar, según algunas realizaciones. Actualmente, las pruebas de diagnóstico clínico miden como máximo 100 compuestos bioquímicos de una única clase de compuesto (por ejemplo, ácidos orgánicos en la orina) y normalmente sólo una única sustancia bioquímica, lo que limita el diagnóstico a enfermedades o trastornos que afectan a esa sustancia bioquímica o clase y requiere la realización de muchas pruebas de diagnóstico. Normalmente las pruebas se realizan en secuencia, por lo que puede llevar de días a semanas obtener los resultados de la prueba, lo que retrasa el diagnóstico. Además, las pruebas requieren una cantidad de muestra significativamente mayor (0,5 ml) y, en algunos casos, pueden requerir métodos invasivos para obtener dicha muestra (por ejemplo, biopsia de tejido). Dado que las pruebas de diagnóstico clínico actuales normalmente sólo informan sobre una única sustancia bioquímica o de una única clase, el diagnóstico se limita necesariamente a las enfermedades o trastornos en los que se altera(n) esa(s) única(s) sustancia(s) bioquímica(s) de la única clase de compuesto. Algunas realizaciones del presente método ayudarían en el diagnóstico examinando simultáneamente una muestra biológica única, de pequeño volumen, no invasiva o mínimamente invasiva para miles de moléculas pequeñas de múltiples clases bioquímicas y rutas bioquímicas y proporcionar automáticamente una “lista corta” del número de pruebas de diagnóstico necesarias para el seguimiento. En algunas realizaciones, los métodos descritos en el presente documento representan una mejora con respecto a la práctica clínica actual reduciendo el número de pruebas necesarias para determinar un diagnóstico. En la práctica clínica actual, sería necesario realizar múltiples pruebas diferentes, incluyendo ensayos de panel dirigidos para aminoácidos, acilcarnitinas, ácidos orgánicos, purinas, pirimidinas, acilglicinas, ácidos biliares, ácido orótico y productos intermedios de biosíntesis de carnitina para lograr la misma utilidad de diagnóstico que los métodos descritos en el presente documento. Incluso dentro de una única enfermedad o trastorno, tal como, por ejemplo, trastornos de la síntesis de cobalamina o acidemia propiónica, son necesarias múltiples pruebas diferentes para diferenciar estos trastornos entre sí y para determinar el régimen terapéutico. En algunas realizaciones, los métodos descritos en el presente documento representan una mejora con respecto a la práctica clínica actual analizando metabolitos adicionales que actualmente no son accesibles usando paneles de diagnóstico actuales. Según una estimación, más de 400 analitos humanos endógenos que se identificaron positivamente en los ejemplos descritos en el presente documento no podrían detectarse en un laboratorio de genética bioquímica clínica, incluso cuando se usan todas las pruebas disponibles, que incluyen: análisis de ácidos orgánicos en orina, análisis de aminoácidos plasmáticos o cualquiera de la otra miríada de paneles de prueba específicos más pequeños. En algunas realizaciones, examinar una única muestra no invasiva de pequeño volumen para detectar la presencia, ausencia o niveles alterados de miles de moléculas pequeñas ayuda en el diagnóstico de decenas, cientos, miles o decenas de miles de enfermedades o trastornos, lo que representa una mejora con respecto a la práctica clínica actual de obtener múltiples muestras, una muestra de gran volumen o una muestra invasiva de un sujeto y realizar múltiples pruebas. Además, basándose en las recomendaciones proporcionadas en algunos métodos de ejemplo descritos en el presente documento, podrían realizarse varias pruebas de diagnóstico de seguimiento en paralelo, lo que ahorraría tiempo para el diagnóstico. Además, en algunas realizaciones, el método se basa en un único tipo de muestra. Los métodos de diagnóstico clínico actuales miden algunos metabolitos en suero, plasma o sangre (por ejemplo, homocisteína), mientras que otros métodos de diagnóstico miden metabolitos en orina (por ejemplo, ácidos orgánicos) y otros miden sustancias bioquímicas en el LCR (por ejemplo, ácido gamma-aminobutírico). Los métodos descritos en el presente documento incluyen el uso de muestras de referencia. El análisis estadístico de los perfiles de moléculas pequeñas de las muestras de referencia proporciona el intervalo convencional para un nivel de cada molécula pequeña.

En algunas realizaciones, las muestras de referencia están diseñadas para parecerse estrechamente a la muestra de prueba en edad y sexo. Por ejemplo, una muestra de prueba de plasma con ácido etilendiaminotetraacético (plasma con EDTA) de una niña recién nacida sintomática se compara con una muestra de referencia generada a partir de un conjunto de muestras de plasma con EDTA de niñas recién nacidas.

En algunas realizaciones, las muestras de referencia pueden procesarse simultáneamente con muestras de prueba. En estas realizaciones, una o más de las muestras de referencia también pueden servir como muestra de anclaje. En algunas realizaciones, la muestra de prueba también puede servir como una de las muestras de referencia. En algunas realizaciones, las muestras de referencia se analizan en series separadas de la muestra de prueba. En estas realizaciones, una muestra de anclaje separada analizada en la misma serie con la muestra de prueba puede usarse para relacionar los datos de la serie con la muestra de prueba con los datos de la(s) serie/series con las muestras de referencia.

En algunas realizaciones, los métodos descritos en el presente documento también incluyen el uso de muestras de anclaje que se procesan simultáneamente (es decir, en una misma serie) con muestras de prueba. Las técnicas experimentales empleadas en algunas realizaciones (por ejemplo, CL/EM, CG/EM) proporcionan valores relativos, no absolutos para niveles de moléculas pequeñas en una muestra, que pueden variar entre series. Una muestra de anclaje que se analiza en una misma serie experimental puede usarse para controlar la variabilidad entre series. Por ejemplo, después de procesarse una vez una muestra de referencia puede procesarse una alícuota de la muestra de referencia posteriores veces como muestra de anclaje con nuevas muestras permitiendo la corrección de la variabilidad entre series de modo que los resultados de posteriores análisis pueden compararse con análisis previos. Como otro ejemplo, una(s) muestra(s) de prueba se analiza(n) una vez y se notifican los resultados. Entonces, la(s) misma(s) muestra(s) de prueba se analiza(n) una segunda vez como muestra de anclaje junto con nuevas muestras de prueba permitiendo la corrección de la variabilidad entre series de modo que los resultados del segundo análisis pueden compararse con los resultados del primer análisis.

En realizaciones en las que las muestras de referencia se procesan por separado de las muestras de prueba, se usan una o más muestras de anclaje adicionales para corregir la variabilidad entre series cuando se comparan las muestras de prueba con el perfil de moléculas pequeñas de referencia generado a partir del análisis estadístico de las muestras de referencia. Por ejemplo, en algunas realizaciones, una o más muestras de anclaje se crean a partir de alícuotas agrupadas de las muestras de referencia de los sujetos de referencia y se procesan simultáneamente con muestras de prueba. La una o más muestras de anclaje, que se crean a partir de las muestras de referencia agrupadas, permiten la corrección de la variabilidad entre series para comparación de los datos de muestra de prueba con el análisis estadístico previo de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia. Los resultados del análisis estadístico de las muestras de referencia pueden almacenarse en una base de datos para comparación. En algunas realizaciones, las muestras de referencia pueden procesarse antes de las muestras de prueba. En algunas realizaciones, las muestras de referencia pueden procesarse después de las muestras de prueba.

En algunas realizaciones, los datos de las muestras de referencia de una pluralidad de sujetos de referencia se analizan estadísticamente para determinar un perfil de moléculas pequeñas de referencia incluyendo un intervalo convencional para un nivel de cada molécula pequeña. En algunas realizaciones, una o más muestras de anclaje se crean a partir de alícuotas agrupadas de las muestras de referencia y se procesan simultáneamente con muestras de prueba. La una o más muestras de anclaje, que se crean a partir de las muestras de referencia agrupadas, permiten la corrección de la variabilidad entre series para comparación de datos de muestra de prueba con el análisis estadístico previo de las muestras de la pluralidad de sujetos de referencia.

La comparación de la muestra de prueba con el perfil de moléculas pequeñas de referencia, después de la corrección de la variabilidad entre series, según sea necesario, identifica las moléculas pequeñas aberrantes o de resultado atípico. En algunas realizaciones, para cada individuo, los metabolitos, superrutas y subrutas aberrantes o de “resultado atípico” se identifican automáticamente mediante análisis estadísticos automatizados que se basan en distancias euclidianas y se notifican automáticamente, y pueden visualizarse automáticamente. En algunas realizaciones, los metabolitos de resultado atípico se definen como aquellos metabolitos con un nivel transformado logarítmicamente de al menos 1,5*IQR. Los metabolitos de resultado atípico también pueden definirse como aquellos metabolitos con un intervalo transformado logarítmicamente de puntuación Z seleccionado (por ejemplo, una puntuación Z de >1 o <-1, una puntuación Z de >1,5 o <-1,5, o una puntuación Z de>2,0 o <-2,0). En algunas realizaciones, un intervalo de puntuación Z usado para definir los niveles de metabolito de resultado atípico puede ser diferente para algunos metabolitos que para otros (por ejemplo, puede usarse una puntuación Z de >1 o <-1 para algunos metabolitos y puede usarse una puntuación Z de >1,5 o <-1,5 para otros). En algunas realizaciones, se genera automáticamente un informe, enumerando el informe todos los metabolitos rara vez observados, así como metabolitos comunes que faltan en el perfil. En algunas realizaciones, los metabolitos se clasifican automáticamente en subrutas y superrutas. En algunas realizaciones, se genera una visualización automatizada de resultados que muestran superrutas, subrutas y moléculas pequeñas individuales. En algunas realizaciones, se identifican rutas de sustancias bioquímicas anómalas (es decir, superrutas anómalas y/o subrutas anómalas). Por tanto, en algunas realizaciones, el método analiza e informa sobre la información obtenida del perfil de sustancias bioquímicas completo e identifica metabolitos aberrantes, superrutas y subrutas bioquímicas (por ejemplo, rutas normales y/o rutas anómalas) para determinar el diagnóstico o ayudar en el diagnóstico de enfermedad o trastornos, y evalúa la salud de un individuo sin basarse en pruebas de diagnóstico específicas compuestas por un único biomarcador o conjuntos de biomarcadores (por ejemplo, paneles de biomarcadores) para enfermedades específicas.

Además, en una realización que incluye la generación de informes, los informes se proporcionan para un individuo en vez de un grupo de individuos. Esto contrasta con la obtención de perfil bioquímico actual o los métodos de diagnóstico de enfermedades basados en la metabolómica. Normalmente, en un experimento de obtención de perfil bioquímico/metabolómico, los grupos de sujetos se clasifican con individuos clasificados sólo basándose en la pertenencia a un grupo y no de forma individual. Esto es especialmente cierto para aquellos individuos cuyo perfil bioquímico o mediciones se consideran “resultados atípicos”; estos resultados atípicos habitualmente se ignoran, se retiran del conjunto de datos o se consideran errores en la clasificación en un experimento típico de obtención de perfil bioquímico de metabolómica. Por el contrario, las realizaciones de los métodos presentados en el presente documento buscan identificar resultados atípicos y usar esta información para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de enfermedades.

Realizaciones

En una realización, se proporciona un método para el diagnóstico o para ayudar en el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto sintomático examinando una muestra biológica de dicho sujeto para determinar la presencia, ausencia o nivel(es) aberrante(s) de moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas y xenobióticas mediante análisis estadístico para identificar valores atípicos para dichas moléculas pequeñas que indican que la molécula pequeña es aberrante en dicha muestra y enumerando moléculas pequeñas aberrantes.

En una realización adicional, las moléculas pequeñas aberrantes se presentan visualmente. La visualización puede presentar cada ruta (por ejemplo, superruta o subruta) con indicadores de cada una de dichas rutas como normal/típica o anómala, incluyendo indicadores para valores raros o ausentes para dichas rutas. Cualquier número de rutas puede enumerarse en la presentación, y cualquier número de ilustraciones gráficas puede usarse para presentar los resultados. En una realización, la ilustración gráfica presenta cada sustancia bioquímica aberrante clasificada según el nivel de la sustancia bioquímica en la muestra. Cualquier número de sustancias bioquímicas puede presentarse en la ilustración gráfica. Por ejemplo, todas las sustancias bioquímicas medidas en la muestra pueden presentarse, o sólo sustancias bioquímicas que cumplen un determinado punto de corte estadístico pueden presentarse. Las sustancias bioquímicas pueden ordenarse de cualquier forma en la presentación, por ejemplo, alfabéticamente, por significado, por relación con la enfermedad, por superruta y/o subruta bioquímica, etc.

En una realización, se proporciona un método para el diagnóstico o para ayudar en el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto sintomático examinando una muestra biológica de dicho sujeto para determinar la presencia, ausencia o nivel(es) aberrante(s) de moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas y xenobióticas mediante análisis estadístico para identificar valores atípicos para dichas moléculas pequeñas que indican que la molécula pequeña es aberrante en dicha muestra, visualizando y enumerando moléculas pequeñas aberrantes, mapeando moléculas pequeñas aberrantes en las rutas (por ejemplo, superrutas y/o subrutas bioquímicas) para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de enfermedad o trastorno. Las moléculas pequeñas pueden categorizarse de cualquier manera incluyendo categorización por relación con la enfermedad, asociación bioquímica, estructura química, etc. Puede usarse cualquier número de categorías. Por ejemplo, puede usarse 1 o más, 2 o más, 3 o más 5 o más, 10 o más, 15 o más, 20 o más, 50 o más, 100 o más categorías para categorizar las moléculas pequeñas. Puede usarse cualquier número de subcategorías. Por ejemplo, puede usarse 1 o más, 2 o más, 3 o más 5 o más, 10 o más, 15 o más, 20 o más, 50 o más, 100 o más para subcategorizar las moléculas pequeñas. En una realización, las moléculas pequeñas aberrantes pueden categorizarse por una o más superrutas bioquímicas, incluyendo dichas superrutas: aminoácido; péptido; hidrato de carbono; energía; lípido; lípidos complejos; nucleótido; cofactores y vitaminas; y xenobióticos. En una realización, las moléculas pequeñas aberrantes pueden mapearse en una o más subrutas bioquímicas, incluyendo dichas subrutas: metabolismo de glicina, serina y treonina; metabolismo de alanina y aspartato; metabolismo de glutamato; metabolismo de histidina; metabolismo de lisina; metabolismo de fenilalanina y tirosina; metabolismo de triptófano; metabolismo de leucina, isoleucina y valina; metabolismo de metionina, cisteína, SAM y taurina; ciclo de urea; metabolismo de arginina y prolina; metabolismo de creatina; metabolismo de poliamina; metabolismo de guanidino y acetamido; metabolismo de glutatión; metabolismo de felinina; aminoácido gammaglutamilo; derivado dipéptido; dipéptido; polipéptido; péptido de escisión de fibrinógeno; glicólisis, gluconeogénesis y metabolismo de piruvato; glicólisis, gluconeogénesis y metabolismo de piruvato; ruta de pentosa fosfato; metabolismo de pentosa; metabolismo de glicógeno; disacáridos y oligosacáridos; metabolismo de fructosa, manosa y galactosa; azúcar de nucleótidos; metabolismo de aminoazúcares; producto final de glicosilación avanzado; ciclo de TCA; fosforilación oxidativa; ácido graso de cadena corta; ácido graso de cadena media; ácido graso de cadena larga; ácido graso poliinsaturado (n3 y n6); ácido graso libre cuantitativo; ácido graso, ramificado; ácido graso, dicarboxilato; ácido graso, éster metílico; ácido graso, éster; ácido graso, amida; ácido graso, ceto; alcohol graso, cadena larga; síntesis de ácidos grasos; metabolismo de ácidos grasos; metabolismo de ácidos grasos (también metabolismo de BCAA); metabolismo de ácidos grasos (acil glicina); metabolismo de ácidos grasos (acil carnitina); metabolismo de carnitina; cuerpos de cetona; neurotransmisor; ácido graso, monohidroxilo; ácido graso, dihidroxilo; ácido graso, oxidado; eicosanoide; endocannabinoide; metabolismo de inositol; metabolismo de fosfolípidos; lisolípido; metabolismo de glicerolípidos; monoacilglicerol; diacilglicerol; metabolismo de esfingolípidos; metabolismo de mevalonato; esterol; esteroid; metabolismo de ácidos biliares primario; metabolismo de ácidos biliares secundario; diacilglicerol; triacilglicerol; lisofosfatidilcolina; fosfatidilcolina; fosfatidiletanolamina; fosfatidilserina; esfingomielina; metabolismo de esfingolípidos; cardiolipina; éster de colesterol; fosfolípidos; metabolismo de purina, que contiene (hipo)xantina/inosina; metabolismo de purina, que contiene adenina; metabolismo de purina, que contiene guanina; metabolismo de pirimidina, que contiene orotato; metabolismo de pirimidina, que contiene uracilo; metabolismo de pirimidina, que contiene citidina; metabolismo de pirimidina, que contiene timina; metabolismo de purina y pirimidina; metabolismo de nicotinato y nicotinamida; metabolismo de riboflavina; metabolismo de pantotenato y CoA; metabolismo de ascorbato y aldarato; metabolismo de tocoferol; metabolismo de biotina; metabolismo de folato; metabolismo de tetrahidrobiopterina; metabolismo de pterina; metabolismo de hemoglobina y porfirina; metabolismo de lipoato; metabolismo de tiamina; metabolismo de vitamina K; metabolismo de vitamina A; metabolismo de vitamina B12; metabolismo de vitamina B6; metabolismo de benzoato; metabolismo de xantina; metabolito de tabaco; componente alimenticio/planta; bacteriano; fármaco; ftalato; y sustancia química.

En una realización, se proporciona un método para el diagnóstico o para ayudar en el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto sintomático examinando una muestra biológica de dicho sujeto para determinar la presencia, ausencia o nivel(es) aberrante(s) de moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas y xenobióticas mediante análisis estadístico para identificar valores atípicos para dichas moléculas pequeñas que indican que la molécula pequeña es aberrante en dicha muestra, enumerando moléculas pequeñas aberrantes, mapeando moléculas pequeñas aberrantes en rutas bioquímicas (por ejemplo, superrutas y/o subrutas bioquímicas) y visualizando los mapas y, además, proporcionando una lista de pruebas de diagnóstico clínico de seguimiento recomendadas.

En una realización, se proporciona un método para el diagnóstico o para ayudar en el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto sintomático examinando una muestra biológica de dicho sujeto para determinar la presencia, ausencia o nivel(es) aberrante(s) de moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas y xenobióticas mediante análisis estadístico para identificar valores atípicos para dichas moléculas pequeñas que indican que la molécula pequeña es aberrante en dicha muestra, enumerando moléculas pequeñas aberrantes, mapeando moléculas pequeñas aberrantes en rutas (por ejemplo, superrutas y/o subrutas bioquímicas) y visualizando los mapas y proporcionando una lista de posibles/probables enfermedades o trastornos.

En una realización, se proporciona un método para el diagnóstico o para ayudar en el diagnóstico de enfermedad o trastorno en un sujeto sintomático examinando una muestra biológica de dicho sujeto para determinar la presencia, ausencia o nivel(es) aberrante(s) de moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas y xenobióticas mediante análisis estadístico para identificar valores atípicos para dichas moléculas pequeñas que indican que la molécula pequeña es aberrante en dicha muestra, enumerando moléculas pequeñas aberrantes, mapeando moléculas pequeñas aberrantes en rutas (por ejemplo, superrutas y/o subrutas bioquímicas) y visualizando los mapas y, además, proporcionando una lista de posibles/probables enfermedades o trastornos y, además, proporcionando una lista de pruebas de diagnóstico clínico de seguimiento recomendadas.

La figura 1 es un diagrama de bloques de un método 10 para el diagnóstico de, o facilitar el diagnóstico de, una enfermedad o trastorno en un sujeto individual, según algunas realizaciones. Una muestra se obtiene de un sujeto individual (etapa 12). Se genera un perfil de moléculas pequeñas de la muestra que incluye información referente a la presencia de, ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra (etapa 14). El perfil de moléculas pequeñas de la muestra se compara con un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas y se identifica un subconjunto de las moléculas pequeñas en la muestra que tiene un nivel aberrante (etapa 16). Se obtiene información de diagnóstico de una base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas (etapa 18). En algunas realizaciones, la obtención de información de diagnóstico basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas incluye identificar una o más rutas bioquímicas anómalas (etapa 19). La base de datos incluye información que asocia un nivel aberrante de una o más moléculas pequeñas de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades y trastornos. En algunas realizaciones, el método incluye generar una puntuación compuesta específica de la enfermedad o trastorno basándose en una combinación ponderada de datos de uno o más del subconjunto de moléculas pequeñas identificadas como que tienen niveles aberrantes, y la obtención de información de diagnóstico de la base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas incluye obtener información de diagnóstico de la base de datos basándose en la puntuación compuesta específica de la enfermedad o trastorno generada. Se almacena la información de diagnóstico obtenida (etapa 20). La información de diagnóstico almacenada incluye uno o más de una identificación de al menos una ruta bioquímica asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, y una identificación de al menos una prueba de seguimiento recomendada asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. Por tanto, la información de diagnóstico almacenada facilita el diagnóstico de una enfermedad o un trastorno en el sujeto individual. En algunas realizaciones, el método incluye además almacenar una representación gráfica de la información de diagnóstico obtenida (etapa 22). Las líneas discontinuas alrededor de las cajas para las etapas 19 y 22 en la figura 1 indican que no es necesario que estén presentes en todas las realizaciones.

En algunas realizaciones de métodos descritos en el presente documento, el sujeto individual es sintomático para una o más de la pluralidad de enfermedades y trastornos. En algunas realizaciones, el método 10 es un método para el diagnóstico de o facilitar el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto individual sintomático.

En algunas realizaciones de métodos descritos en el presente documento, el sujeto individual es asintomático para toda de la pluralidad de enfermedades y trastornos. En algunas realizaciones, el método 10 es un método para el diagnóstico de o facilitar el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto individual asintomático. En algunas realizaciones de métodos descritos en el presente documento, el sujeto individual es un humano recién nacido. En algunas realizaciones de métodos descritos en el presente documento, el sujeto individual es un lactante humano.

En la etapa 12, la muestra obtenida de un sujeto individual es una muestra biológica. Tal como se explicó en la sección de definiciones, en diversas realizaciones, la muestra biológica puede ser cualquier material biológico aislado de un sujeto. La muestra biológica puede contener cualquier material biológico adecuado para detectar los biomarcadores deseados, puede comprender material celular y/o no celular del sujeto, y puede aislarse de cualquier líquido o tejido biológico adecuado. En algunas realizaciones, el sujeto individual es un humano recién nacido y la muestra biológica es sangre u orina. En algunas realizaciones, el individuo es un humano recién nacido o un lactante humano y la muestra biológica es orina obtenida de un pañal.

En algunas realizaciones, la muestra obtenida del sujeto individual tiene un volumen de menos de 500 |il, de menos de 400 |il, de menos de 300 |il, de menos de 200 |il, de menos de 100 |il, de menos de 90 |il, de menos de 80 |il, de menos de 70 |il, de menos de 60 |il, de menos de 50 |il, de menos de 40 |il o de menos de 30 |il. En algunas realizaciones, la muestra obtenida del sujeto individual tiene un volumen en un intervalo de 20 a 500 |il, de 20 a 400 |il, de 20 a 300 |il, de 20 a 200 |il, de 20 a 100 |il, de 20 a 90 |il, de 20 a 80 |il, de 20 a 70 |il, de 20 a 60 |il, de 20 a 50 |il, de 20 a 40 p.l o de 15 |il a 30 |il. Tal como se explicó anteriormente, tamaños de muestra biológica pequeños pueden ser particularmente beneficiosos cuando se someten a prueba muestras biológicas obtenidas de un humano recién nacido.

La generación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra (etapa 14) incluye generar información referente a la presencia, ausencia y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas. Esto también puede describirse como examinar la muestra biológica en el presente documento. Se genera un perfil de moléculas pequeñas de la muestra que incluye información referente a la presencia de, ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra (etapa 14).

En algunas realizaciones, una pluralidad de moléculas pequeñas incluye dos o más de moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas y xenobióticas (por ejemplo, moléculas pequeñas endógenas y microbianas; moléculas pequeñas endógenas y xenobióticas; moléculas pequeñas endógenas y alimenticias). En algunas realizaciones, la pluralidad de moléculas pequeñas incluye tres o más de moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas y xenobióticas (por ejemplo, moléculas pequeñas endógenas, microbianas y alimenticias; moléculas pequeñas endógenas, microbianas y xenobióticas). En algunas realizaciones, la pluralidad de moléculas pequeñas incluye moléculas pequeñas endógenas, alimenticias, microbianas y xenobióticas.

La pluralidad de moléculas pequeñas incluye moléculas pequeñas de diversas clases o superrutas tales como aminoácido; péptido; hidrato de carbono; energía; lípido; lípidos complejos; nucleótido; cofactores y vitaminas; y xenobióticos. En algunas realizaciones, la pluralidad de moléculas pequeñas incluye dos o más de azúcares, ácidos grasos, aminoácidos, nucleótidos y productos del catabolismo. En algunas realizaciones, la pluralidad de moléculas pequeñas incluye tres o más de azúcares, ácidos grasos, aminoácidos, nucleótidos y productos del catabolismo. En algunas realizaciones, la pluralidad de moléculas pequeñas incluye cuatro o más de azúcares, ácidos grasos, aminoácidos, nucleótidos y productos del catabolismo. En algunas realizaciones, la pluralidad de moléculas pequeñas incluye azúcares, ácidos grasos, aminoácidos, nucleótidos y productos del catabolismo.

En algunas realizaciones, la pluralidad de moléculas pequeñas incluye más de 25 moléculas pequeñas, más de 50 moléculas pequeñas, más de 100 moléculas pequeñas, más de 200 moléculas pequeñas, más de 300 moléculas pequeñas, más de 400 moléculas pequeñas, más de 500 moléculas pequeñas, más de 600 moléculas pequeñas, más de 700 moléculas pequeñas, más de 800 moléculas pequeñas, más de 900 moléculas pequeñas, más de 1000 moléculas pequeñas, más de 1100 moléculas pequeñas, más de 1200 moléculas pequeñas, más de 1300 moléculas pequeñas, más de 1400 moléculas pequeñas, más de 1500 moléculas pequeñas, más de 2000 moléculas pequeñas, más de 3000 moléculas pequeñas, más de 4000 moléculas pequeñas, más de 5000 moléculas pequeñas, más de 6000 moléculas pequeñas o más de 7000 moléculas pequeñas.

En algunas realizaciones, la pluralidad de moléculas pequeñas incluye 25-2500 moléculas pequeñas, 50-2500 moléculas pequeñas, 100-2500 moléculas pequeñas, 200-2500 moléculas pequeñas, 300-2500 moléculas pequeñas, 400-2500 moléculas pequeñas, 500-2500 moléculas pequeñas, 600-2500 moléculas pequeñas, 700-2500 moléculas pequeñas, 800-2500 moléculas pequeñas, 900-2500 moléculas pequeñas o 1000-2500 moléculas pequeñas.

En algunas realizaciones, la pluralidad de moléculas pequeñas incluye 25-25.000 moléculas pequeñas, 50-25.000 moléculas pequeñas, 100-25.000 moléculas pequeñas, 200-25.000 moléculas pequeñas, 300-25.000 moléculas pequeñas, 400-25.000 moléculas pequeñas, 500-25.000 moléculas pequeñas, 600-25.000 moléculas pequeñas, 700­ 25.000 moléculas pequeñas, 800-25.000 moléculas pequeñas, 900-25.000 moléculas pequeñas, 1000-25.000 moléculas pequeñas, 1100-25.000 moléculas pequeñas, 1200-25.000 moléculas pequeñas o 1300-25.000 moléculas pequeñas.

La generación del perfil de moléculas pequeñas de una muestra requiere análisis de sus moléculas pequeñas bioquímicas constituyentes. El análisis puede incluir extraer al menos alguna de la pluralidad de moléculas pequeñas de la muestra. El análisis puede llevarse a cabo usando una o más técnicas analíticas diferentes conocidas en la técnica, por ejemplo, cromatografía de líquidos (CL), cromatografía de líquidos de alta resolución (HPLC) (véase Kristal, et al. Anal. Biochem. 263:18-25 (1998)), cromatografía de gases (CG), cromatografía en capa fina (CCF), técnicas de separación electroquímica (véanse los documentos WO 99/27361, WO 92/13273, U.S. 5.290.420, U.S.

5.284.567, U.S. 5.104.639, U.S. 4.863.873 y U.S. RE32.920), espectroscopía de índice de refracción (RI), espectroscopía ultravioleta (UV), análisis fluorescente, análisis radioquímico, espectroscopía de infrarrojo cercano (IR cercano), espectroscopía de resonancia magnética nuclear (RMN), análisis de dispersión de luz (LS), espectrometría de masas (EM), espectrometría de masas en tándem (EM/EM2), y métodos combinados tales como cromatografía de gases/espectrometría de masas (CG-EM), cromatografía de líquidos/espectrometría de masas (CL-EM), cromatografía de líquidos de ultra alta resolución/espectrometría de masas en tándem (UHCL/EM/EM2) y cromatografía de gases/espectrometría de masas en tándem (CG/EM/EM2).

La patente estadounidense n.° 7.884.318 divulga sistemas, métodos y medios legibles por ordenador para determinar una composición de constituyentes químicos en una mezcla compleja, que puede emplearse para generar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra, según algunas realizaciones. Tal como se describe en la patente estadounidense n.° 7.884.318, se generan datos de separación y datos de espectroscopía de masas para una muestra, y los datos de separación y espectroscopía de masas generados se comparan con una biblioteca de información química (una “biblioteca química”) para determinar constituyentes químicos de moléculas pequeñas de la muestra.

La patente estadounidense n.° 7.561.975 y la patente estadounidense n.° 7.949.475 proporcionan divulgación adicional referente a un análisis para la identificación de constituyentes de moléculas pequeñas de una muestra biológica para múltiples muestras biológicas.

En algunas realizaciones, pueden someterse a prueba múltiples alícuotas (por ejemplo, dos, tres, cuatro, cinco, seis, etc.) de una única muestra de prueba. En algunas realizaciones, el análisis de datos para la generación del perfil de moléculas pequeñas está totalmente automatizado, y la información derivada de cada análisis para la muestra de prueba se recombina después de un control de calidad (QC) apropiado. En algunas realizaciones, se analizan una o más muestras de control o convencionales adicionales (por ejemplo, una muestra de anclaje, una muestra de control de calidad) en la misma serie que una o más alícuotas de la única muestra de prueba. En algunas realizaciones, se analizan alícuotas de muestras de prueba de múltiples individuos diferentes en la misma serie. En una realización, las muestras de prueba pueden procesarse como muestran individuales, en duplicado, triplicado, cuadruplicado, o etc.

En algunas realizaciones, el análisis de datos para generación del perfil de moléculas pequeñas está parcialmente automatizado (por ejemplo, verificando una persona manualmente las identificaciones de algunas o todas las moléculas pequeñas basándose en los datos generados). En algunas realizaciones, el análisis de datos para la generación del perfil de moléculas pequeñas está totalmente automatizado.

El perfil de moléculas pequeñas de la muestra incluye información referente a una presencia de, una ausencia de y un nivel de muchas moléculas pequeñas diferentes. Para algunas moléculas pequeñas, la información puede indicar la composición química específica o estructura química específica de la molécula pequeña (véase la descripción de las moléculas pequeñas “designadas” a continuación). Para algunas moléculas pequeñas, la información puede indicar las propiedades o comportamiento de la molécula pequeña obtenida del método de análisis sin indicar la composición química específica o estructura de la molécula pequeña (véase la descripción de las moléculas pequeñas “sin designar” a continuación).

En algunas realizaciones, el perfil de moléculas pequeñas identifica explícitamente moléculas pequeñas que se determina que están presentes en la muestra, un nivel asociado con cada molécula pequeña presente, y moléculas pequeñas que se determina que están ausentes de la muestra. El perfil de moléculas pequeñas no identifica necesariamente moléculas pequeñas que se determina que están ausentes de la muestra siempre que la información referente a moléculas pequeñas que se determina que están ausentes de la muestra pueda inferirse. Por ejemplo, en algunas realizaciones, el perfil de moléculas pequeñas identifica moléculas pequeñas presentes en la muestra y un nivel de cada molécula pequeña presente en la muestra. Las moléculas pequeñas que se determina que están ausentes pueden inferirse a partir de una comparación con una enumeración de moléculas pequeñas que se detectarían si estuvieran presentes basándose en las técnicas experimentales empleadas.

El perfil de moléculas pequeñas se compara con un perfil de moléculas pequeñas de referencia para identificar un subconjunto de la pluralidad de moléculas pequeñas teniendo cada una un nivel aberrante en la muestra (etapa 16). El perfil de moléculas pequeñas de referencia incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas. Un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra es un nivel que se encuentra fuera del intervalo convencional para la molécula pequeña. Un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra incluye una molécula pequeña ausente de la muestra para un intervalo convencional que indica que la molécula pequeña debe estar presente (por ejemplo, una sustancia bioquímica ausente), una molécula pequeña presente en la muestra para un intervalo convencional que indica que la molécula pequeña debe estar ausente (por ejemplo, una sustancia bioquímica poco frecuente) y una molécula pequeña presente en la muestra en una concentración que se encuentra fuera de una concentración predicha por el intervalo convencional (por ejemplo, un resultado atípico).

En algunas realizaciones, se determina el perfil de moléculas pequeñas de referencia, al menos en parte, a partir de un análisis estadístico de perfiles de moléculas pequeñas generados para muestras de referencia de una población de sujetos de referencia. Tal como se indicó anteriormente, en algunas realizaciones, las muestras de referencia se seleccionan para parecerse a la muestra de prueba (es decir, la muestra del sujeto individual) en edad y/o en sexo. En algunas realizaciones, las muestras de referencia se seleccionan para ser asintomáticas para la pluralidad de enfermedades y trastornos. En algunas realizaciones, las muestras de referencia no se seleccionan basándose en si son asintomáticas o sintomáticas.

De manera similar a la muestra de prueba, cada muestra de referencia puede dividirse en múltiples alícuotas para el análisis y puede analizarse en paralelo, simultáneamente o de manera secuencial en diversas series, con los datos resultantes combinados después del control de calidad apropiado.

Tal como se indicó anteriormente, en algunas realizaciones las muestras de referencia se analizan en una misma serie experimental que la muestra de prueba que sirve como muestras de anclaje. En algunas realizaciones, las muestras de referencia se analizan en una serie separada de la muestra de prueba y se usan muestras de anclaje adicionales para corregir la variabilidad entre series. En algunas realizaciones, las muestras de anclaje son alícuotas agrupadas de muestras de referencia o alícuotas agrupadas de muestras de prueba de series previas.

Se usa análisis estadístico de las muestras de referencia para generar el perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas. En algunas realizaciones, el intervalo convencional para una molécula pequeña se basa en un intervalo intercuartílico (IQR) de los datos de concentración transformados logarítmicamente para la molécula pequeña en las muestras de referencia (por ejemplo, <1,5*IQR). En algunas realizaciones, el intervalo convencional para una molécula pequeña se basa en varias desviaciones estándar de la media (es decir, la puntuación Z) de los datos de concentración transformados logarítmicamente para la molécula pequeña en las muestras de referencia.

Se obtiene información de diagnóstico de una base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas (etapa 18). La base de datos incluye información que asocia un nivel aberrante de una o más moléculas pequeñas de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de la pluralidad de enfermedades y trastornos. En métodos en los que se genera una puntuación compuesta específica de la enfermedad o trastorno basándose en una combinación ponderada de datos de uno o más del subconjunto de moléculas pequeñas identificadas como que tienen niveles aberrantes, la base de datos incluye además información que asocia un intervalo de puntuaciones compuestas específicas de la enfermedad o trastorno con información referente a la enfermedad o trastorno para una o más de las enfermedades o trastornos.

En algunas realizaciones, la información de diagnóstico en la base de datos asocia niveles aberrantes de moléculas pequeñas con una o más rutas bioquímicas, y la información de diagnóstico obtenida identifica una o más rutas bioquímicas asociadas con el subconjunto de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. En algunas realizaciones, la información de diagnóstico en la base de datos asocia niveles aberrantes de moléculas pequeñas con superruta bioquímica y subrutas bioquímicas, y la información de diagnóstico obtenida identifica superrutas bioquímicas y subrutas bioquímicas asociadas con el subconjunto de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. Tal como se usa en el presente documento, la obtención de información referente a rutas bioquímicas (por ejemplo, superrutas y/o subrutas bioquímicas) relacionadas con el subconjunto de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes en la muestra se refiere como mapeo de las moléculas pequeñas con niveles aberrantes en rutas. La información que indica rutas bioquímicas asociadas con el subconjunto de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes se considera información de diagnóstico dado que indica rutas bioquímicas que pueden no estar funcionando normalmente en el sujeto individual (rutas anómalas), lo que facilita el diagnóstico.

En algunas realizaciones, las rutas asociadas con el subconjunto de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes se identifican como rutas anómalas. En algunas realizaciones, una o más rutas bioquímicas anómalas se identifican determinando que la distancia bioquímica para esa ruta para el individuo es alta en comparación con una distancia bioquímica esperada para esa ruta en una población de referencia (por ejemplo, la distancia bioquímica para la ruta para el individuo está entre el 10% más alto en comparación con una población de muestras de sujetos de referencia para una ruta dada). La distancia bioquímica puede calcularse a partir de la distancia euclidiana de la media geométrica para cada molécula pequeña en la ruta. En algunas realizaciones, puede determinarse un intervalo convencional para una distancia bioquímica para cada ruta de una población de muestras de referencia y las rutas anómalas identificadas comparando la distancia bioquímica para cada ruta para la muestra con el intervalo convencional correspondiente para la distancia bioquímica para esa ruta (por ejemplo, el intervalo convencional para la distancia bioquímica podría ser el intervalo de distancia bioquímica que incluye el 90% de las muestras de referencia, de modo que una distancia que se encuentra más allá de ese intervalo, o en el 10% superior de las muestras de referencia, identificaría una ruta anómala). En algunas realizaciones, se usa una combinación de lo anterior para identificar rutas anómalas (por ejemplo, una ruta es anómala si se asocia con cualquiera del subconjunto o moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes o si la distancia bioquímica para la ruta es alta en comparación con una distancia bioquímica esperada para esa ruta en una población).

En algunas realizaciones, la información en la base de datos asocia moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes con una identificación de una enfermedad o un trastorno, y la información obtenida incluye una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. En algunas realizaciones, la información en la base de datos asocia un intervalo de puntuaciones compuestas específicas de la enfermedad o trastorno con una identificación de al menos una enfermedad o trastorno. En algunas realizaciones, la identificación es un diagnóstico posible o probable de una o más enfermedades o trastornos asociados con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. En algunas realizaciones, la identificación es un listado de una o más posibles enfermedades o diagnóstico asociados con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes.

En algunas realizaciones, la información de diagnóstico en la base de datos asocia moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes con una identificación de al menos una prueba de seguimiento, y la información obtenida incluye una identificación de al menos una prueba de seguimiento asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes.

En algunas realizaciones, la información de diagnóstico en la base de datos incluye información que asocia niveles aberrantes de moléculas pequeñas con una o más rutas bioquímicas, información que asocia niveles aberrantes de moléculas pequeñas con una identificación de al menos una enfermedad o trastorno e información que asocia niveles aberrantes de moléculas pequeñas con una identificación de al menos una prueba de seguimiento. En algunas realizaciones, la información de diagnóstico puede almacenarse en múltiples bases de datos (por ejemplo, la información de la ruta puede almacenarse en una base de datos y la información con una identificación de una enfermedad o trastorno e información referente a pruebas de seguimiento puede almacenarse en otra base de datos).

Se almacena la información de diagnóstico obtenida (etapa 20). La información de diagnóstico almacenada incluye uno o más de: una identificación de al menos una ruta bioquímica asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes y una identificación de al menos una prueba de seguimiento asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. En algunas realizaciones, la información de diagnóstico almacenada incluye una identificación de al menos una ruta bioquímica asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes y uno o más de: una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes y una identificación de al menos una prueba de seguimiento asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes.

Niveles aberrantes de una o más moléculas pequeñas en una muestra que indican la presencia de una enfermedad o trastorno se describen en el presente documento como un rasgo distintivo de esa enfermedad o trastorno. Los rasgos distintivos pueden ser específicos de los métodos usados para someter a prueba las muestras. En algunas realizaciones, la base de datos incluye rasgos distintivos para una pluralidad de enfermedades o trastornos.

En algunas realizaciones de métodos descritos en el presente documento, la pluralidad de enfermedades y trastornos incluye más de 2 enfermedades o trastornos, más de 10 enfermedades o trastornos, más de 20 enfermedades o trastornos, más de 30 enfermedades o trastornos, más de 50 enfermedades o trastornos, más de 100 enfermedades o trastornos, más de 200 enfermedades o trastornos, más de 300 enfermedades o trastornos, más de 400 enfermedades o trastornos, más de 500 enfermedades o trastornos, más de 600 enfermedades o trastornos, más de 700 enfermedades o trastornos, más de 800 enfermedades o trastornos, más de 900 enfermedades o trastornos, más de 1000 enfermedades o trastornos, más de 1100 enfermedades o trastornos, más de 1200 enfermedades o trastornos, más de 1300 enfermedades o trastornos, más de 1400 enfermedades o trastornos, más de 1500 enfermedades o trastornos, más de 2000 enfermedades o trastornos, más de 3000 enfermedades o trastornos, más de 4000 enfermedades o trastornos, más de 5000 enfermedades o trastornos, más de 6000 enfermedades o trastornos o más de 7000 enfermedades o trastornos.

En algunas realizaciones de métodos descritos en el presente documento, la pluralidad de enfermedades y trastornos incluye entre 2 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 10 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 20 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 30 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 50 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 100 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 200 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 300 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 400 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 500 y 10.000 enfermedades o trastornos, más de entre 600 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 700 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 800 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 900 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 1000 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 1100 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 1200 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 1300 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 1400 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 1500 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 2000 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 3000 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 4000 y 10.000 enfermedades o trastornos, entre 5000 y 15.000 enfermedades o trastornos, entre 6000 y 15.000 enfermedades o trastornos o entre 7000 y 15.000 enfermedades o trastornos.

Algunas realizaciones incluyen almacenar una representación gráfica de alguna o toda la información de diagnóstico obtenida (etapa 22). En algunas realizaciones, se almacena una representación gráfica de la una o más rutas bioquímicas asociadas con un subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. En algunas realizaciones, la representación gráfica incluye representación gráfica de superrutas con indicadores que muestran qué superrutas están asociadas con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes (por ejemplo, véase la figura 4 y la descripción asociada en la sección de ejemplos a continuación). En algunas realizaciones, la representación gráfica incluye una representación gráfica de las subrutas asociadas con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes (por ejemplo, véase la figura 6 y la descripción asociada en la sección de ejemplos a continuación). En algunas realizaciones, la representación gráfica incluye una representación gráfica de todas las subrutas bioquímicas con indicaciones gráficas de cuáles están asociadas con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes (por ejemplo, véase la figura 5 y la descripción asociada en la sección de ejemplos a continuación). En algunas realizaciones, la representación gráfica incluye además una representación gráfica del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes y una indicación gráfica de un nivel de cada una (por ejemplo, véanse las figuras 7-9, 11-14, y 19-21 y las descripciones asociadas en la sección de ejemplos a continuación). Tal como se usa en el presente documento, la generación, almacenamiento y/o presentación de una representación gráfica de alguna o toda la información de diagnóstico obtenida también se denomina visualización de la información o visualización de los resultados.

La representación gráfica puede almacenarse en cualquier formato conocido para almacenamiento electrónico de imágenes (por ejemplo, JPEG/JFIF, JPEG 2000, Exif, TIFF, RAW, GIF, BMP, PNG, PPM, PGM, PNM, WEBP, CGM, SVG, etc.) En algunas realizaciones, la(s) representación/representaciones gráfica(s) puede(n) incorporarse en un documento y almacenarse en un formato de archivo de documento (por ejemplo, PDF, .ps, .doc, .docx, .ppt, .odt, .htm, .html, etc.)

En algunas realizaciones, pueden compilarse múltiples tipos de información de diagnóstico para el sujeto individual en un único documento, que se denomina informe en el presente documento. El informe puede incluir información referente a cualquier o todo de: un número total de diferentes sustancias bioquímicas de moléculas pequeñas detectadas; identificación de rutas bioquímicas (por ejemplo, superrutas y/o subrutas) asociadas con moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes; identificación de qué moléculas pequeñas en las subrutas identificadas estaban presentes en niveles aberrantes, identificación de moléculas pequeñas de sustancias bioquímicas presentes en niveles aberrantes y una indicación de los niveles, una identificación de sustancias bioquímicas poco frecuentes, una indicación de sustancias bioquímicas ausentes, una indicación de si cada sustancia bioquímica de resultado atípico está presente en un nivel mayor o menor del intervalo convencional; una lista de posibles o probables diagnósticos, una lista de pruebas confirmatorias recomendadas y una lista de pruebas de seguimiento recomendadas. El informe puede almacenarse en un formato de archivo electrónico adecuado. En algunas realizaciones, se proporciona el informe de los resultados a un profesional de la salud y/o al sujeto individual en cualquier forma electrónica o no electrónica (por ejemplo, papel) adecuada.

La figura 2 es un diagrama de bloques de un método 20 para el cribado un sujeto individual para determinar una pluralidad de enfermedades o trastornos, según una realización. Una muestra se obtiene del sujeto individual (etapa 32). Se genera un perfil de moléculas pequeñas de la muestra que incluye información referente a la presencia de, ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra (etapa 34). El perfil de moléculas pequeñas de la muestra se compara con un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas para determinar si cualquiera de las moléculas pequeñas en el perfil tiene un nivel aberrante en la muestra (etapa 36). Tal como se explicó anteriormente, un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra incluye una molécula pequeña ausente de la muestra para un intervalo convencional que indica que la molécula pequeña debe estar presente (por ejemplo, una sustancia bioquímica ausente), una molécula pequeña presente en la muestra para un intervalo convencional que indica que la molécula pequeña debe estar ausente (por ejemplo, una sustancia bioquímica poco frecuente), y una molécula pequeña presente en la muestra en una concentración que se encuentra fuera de una concentración predicha por el intervalo convencional (por ejemplo, un resultado atípico).

Si ninguna de las moléculas pequeñas en el perfil de moléculas pequeñas de la muestra tiene un nivel aberrante, se almacena información que indica que no se detectaron niveles aberrantes (etapa 37).

Si se detecta cualquier nivel aberrante, se identifica un subconjunto de la pluralidad de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes (etapa 38). Se obtiene información de diagnóstico de una base de datos basándose en el subconjunto identificado de moléculas pequeñas (etapa 40). En algunas realizaciones, el método incluye generar una puntuación compuesta específica de la enfermedad o trastorno basándose en una combinación ponderada de datos de uno o más del subconjunto de moléculas pequeñas identificadas como que tienen niveles aberrantes, y la obtención de información de diagnóstico de la base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas incluye obtener información de diagnóstico de la base de datos basándose en la puntuación compuesta específica de la enfermedad o trastorno generada. En algunas realizaciones, la obtención de información de diagnóstico basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas incluye identificar una o más rutas bioquímicas anómalas (etapa 41). La base de datos incluye información que asocia un nivel aberrante de una o más de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades o trastornos. Se almacena la información de diagnóstico obtenida (etapa 42). La información de diagnóstico almacenada incluye uno o más de: una identificación de al menos una ruta bioquímica asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes y una identificación de al menos una prueba de seguimiento asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes. En algunas realizaciones, el método también incluye almacenar una representación gráfica de la información de diagnóstico obtenida (etapa 44). La línea punteada alrededor de las cajas para las etapas 41 y 44 en la figura 2 indica que estas etapas no es necesario que estén presentes en todas las realizaciones.

En algunas realizaciones, el sujeto individual es asintomático para la pluralidad de enfermedades y trastornos y el método 30 es un método para el cribado del sujeto individual asintomático para determinar la pluralidad de enfermedades o trastornos.

En algunas realizaciones, el sujeto individual es sintomático y el método 30 es un método de cribado del sujeto individual sintomático para determinar la pluralidad de enfermedades o trastornos.

En algunas realizaciones, el sujeto individual es un humano recién nacido y el método 30 es un método de cribado del recién nacido humano para determinar la pluralidad de enfermedades o trastornos. En algunas realizaciones, el sujeto individual es un lactante humano y el método 30 es un método de cribado del lactante humano para determinar la pluralidad de enfermedades o trastornos.

La figura 3 es un diagrama de bloques de un método 50 de cribado de un sujeto individual para determinar un riesgo aumentado de desarrollar una de la pluralidad de enfermedades o trastornos, según una realización. Una muestra se obtiene del sujeto individual (etapa 52). Se genera un perfil de moléculas pequeñas de la muestra que incluye información referente a la presencia de, ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra (etapa 54). El perfil de moléculas pequeñas de la muestra se compara con un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas para determinar si cualquiera de las moléculas pequeñas en el perfil tiene un nivel aberrante en la muestra (etapa 56). Si ninguna de las moléculas pequeñas en el perfil de moléculas pequeñas de la muestra tiene un nivel aberrante, se almacena información que indica que no se detectaron niveles aberrantes (etapa 57).

Si se detecta cualquier nivel aberrante, se identifica un subconjunto de la pluralidad de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes (etapa 58). Se obtiene información de diagnóstico de una base de datos basándose en el subconjunto identificado de moléculas pequeñas (etapa 60). En algunas realizaciones, la obtención de información de diagnóstico basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas incluye identificar una o más rutas bioquímicas anómalas (etapa 61). La base de datos incluye información que asocia un nivel aberrante de una o más de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades o trastornos. Se almacena la información de diagnóstico obtenida, que incluye una identificación de un riesgo aumentado de desarrollar una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes (etapa 62). En algunas realizaciones, el método también incluye almacenar una representación gráfica de la información de diagnóstico obtenida (etapa 64).

Los niveles aberrantes de una o más moléculas pequeñas en una muestra que indican un riesgo aumentado de desarrollar una enfermedad o trastorno se describen en el presente documento como un rasgo distintivo para un riesgo aumentado de la enfermedad o trastorno. En el método 50, la base de datos incluye rasgos distintivos para la pluralidad de enfermedades o trastornos. Las líneas discontinuas alrededor de las cajas para las etapas 61 y 64 en la figura 3 indican que no es necesario que estén presentes en todas las realizaciones.

En realizaciones adicionales, se proporciona un método para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un recién nacido o un lactante.

En realizaciones adicionales, se proporciona un método para el diagnóstico o para ayudar en el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto asintomático.

En una realización, se proporciona un método para el diagnóstico o para ayudar en el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto sintomático. El método puede incluir determinar información de diagnóstico que incluye un listado de una o más posibles enfermedades y/o una o más pruebas adicionales recomendadas.

En una realización, la detección de metabolitos poco frecuentes puede usarse para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de una enfermedad o trastorno.

En una realización, la identificación de metabolitos ausentes puede usarse para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de una enfermedad o trastorno.

En una realización, la muestra biológica es una muestra de orina y puede obtenerse de un material tal como un pañal.

En una realización, la generación de un perfil de moléculas pequeñas de la muestra incluye el uso de una muestra de matriz para ayudar en la identificación de sustancias bioquímicas en la muestra de prueba.

Las etapas de generar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra, comparar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra con un perfil de moléculas pequeñas de referencia para determinar si cualquier molécula pequeña en la muestra tiene niveles aberrantes, identificar un subconjunto de pluralidad de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, obtener información de diagnóstico de una base de datos basándose en niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas, almacenar una indicación de que no se encontraron niveles aberrantes, almacenar información de diagnóstico obtenida, almacenar una representación gráfica de información de diagnóstico obtenida, pueden realizarse en parte o en su totalidad usando instrucciones que se ejecutan en uno o más procesadores de uno o más sistemas informáticos.

Algunas realizaciones incluyen almacenamiento que contiene código ejecutable por ordenador con instrucciones para realizar diversas etapas de métodos descritos en el presente documento.

La figura 22 es un diagrama de bloques de un dispositivo 100 informático a modo de ejemplo que puede usarse para implementar diversas etapas de métodos a modo de ejemplo descritos en el presente documento. El dispositivo 100 informático incluye uno o más medios legibles por ordenador no transitorios para almacenar una o más instrucciones ejecutables por ordenador o software para implementar realizaciones a modo de ejemplo. Los medios legibles por ordenador no transitorios pueden incluir, pero no se limitan a, uno o más tipos de memoria de hardware, medios tangibles no transitorios (por ejemplo, uno o más discos de almacenamiento magnético, uno o más discos ópticos, una o más memorias USB) y similares. Por ejemplo, la memoria 106 incluida en el dispositivo 100 informático puede almacenar instrucciones o software legibles por ordenador y ejecutables por ordenador para implementar todas o parte de las etapas o métodos descritos en el presente documento. El dispositivo 100 informático también incluye un procesador 102 configurable y/o programable y el núcleo 104 asociado, y opcionalmente, uno o más procesadores 102' adicionales configurables y/o programables y núcleos 104' asociados (por ejemplo, en el caso de sistemas informáticos que tienen múltiples procesadores/núcleos), para ejecutar instrucciones o software legibles y ejecutables por ordenador almacenados en la memoria 106 y otros programas para controlar el hardware del sistema. El procesador 102 y el/los procesador(es) 102' pueden ser cada uno un procesador de un solo núcleo o un procesador de múltiples núcleos (104 y 104').

La virtualización puede emplearse en el dispositivo 100 informático de modo que la infraestructura y los recursos en el dispositivo informático puedan compartirse dinámicamente. Puede proporcionarse una máquina 114 virtual para manejar un proceso que se ejecuta en múltiples procesadores de modo que el proceso parezca estar usando sólo un recurso informático en lugar de múltiples recursos informáticos. También pueden usarse múltiples máquinas virtuales con un procesador.

La memoria 106 puede incluir una memoria de sistema informático o una memoria de acceso aleatorio, tal como DRAM, SRAM, e Do RAM y similares. La memoria 106 también puede incluir otros tipos de memoria o combinaciones de los mismos.

Un usuario puede interactuar con el dispositivo 100 informático a través de un dispositivo 118 de presentación visual, tal como un monitor de ordenador, que puede presentar una o más interfaces gráficas de usuario que pueden proporcionarse según realizaciones a modo de ejemplo. El dispositivo 100 informático puede incluir otros dispositivos de E/S para recibir entradas de un usuario, por ejemplo, un teclado o cualquier interfaz 108 táctil multipunto adecuada, un dispositivo 110 de puntero (por ejemplo, un ratón), un micrófono 128 y/o un dispositivo 132 de captura de imágenes (por ejemplo, una cámara o un escáner). La interfaz 108 táctil multipunto y el dispositivo 110 de puntero pueden acoplarse al dispositivo 118 de presentación visual. El dispositivo 100 informático puede incluir otros periféricos de E/S convencionales adecuados.

El dispositivo 100 informático también puede incluir uno o más dispositivos 124 de almacenamiento, tales como un disco duro, CD-ROM u otro medio legible por ordenador, para almacenar datos e instrucciones legibles por ordenador y/o software para implementar realizaciones a modo de ejemplo descritas en el presente documento. El dispositivo 124 de almacenamiento a modo de ejemplo también puede almacenar una o más bases de datos para almacenar cualquier información adecuada requerida para implementar realizaciones a modo de ejemplo. Por ejemplo, el dispositivo 124 de almacenamiento a modo de ejemplo puede almacenar una o más bases 126 de datos que incluyen alguna o la totalidad de una biblioteca química, un perfil de moléculas pequeñas de referencia, perfiles de moléculas pequeñas de una o más muestras de referencia, perfiles de moléculas pequeñas de una o más muestras de prueba, información de diagnóstico asociada con una o más moléculas pequeñas aberrantes para una pluralidad de enfermedades y trastornos, información que asocia rutas con una o más moléculas pequeñas aberrantes, información que asocia una enfermedad o trastorno con uno o más niveles de moléculas pequeñas aberrantes para una pluralidad de enfermedades o trastornos y una identificación de al menos una prueba de seguimiento recomendada asociada con uno o más niveles de moléculas pequeñas aberrantes. En otras realizaciones, diferentes bases de datos para diferentes etapas pueden estar asociadas con diferentes dispositivos informáticos.

El uno o más dispositivos 124 de almacenamiento puede usarse para almacenar cualquiera o toda la información de diagnóstico obtenida, representaciones gráficas de información de diagnóstico obtenida, informes para un sujeto individual, etc.

El uno o más dispositivos 124 de almacenamiento y o la memoria 106 pueden contener software 125 ejecutable en el procesador 102 para implementar una instalación de análisis que compara el perfil de moléculas pequeñas de la muestra con un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas e identifica un subconjunto de las moléculas pequeñas en la muestra teniendo cada una un nivel aberrante.

El dispositivo 100 informático puede incluir una interfaz 112 de red configurada para interactuar a través de uno o más dispositivos 120 de red con una o más redes, por ejemplo, red de área local (LAN), red de área amplia (WAN) o internet a través de una variedad de conexiones incluyendo, pero sin limitarse a, líneas telefónicas convencionales, enlaces LAN o WAN (por ejemplo, 802.11, T1, T3, 56kb, X.25), conexiones de banda ancha (por ejemplo, ISDN, Frame Relay, ATM), conexiones inalámbricas, red de área controladora (CAN), o alguna combinación de cualquiera o todos los anteriores. En realizaciones a modo de ejemplo, el dispositivo 100 informático puede incluir una o más antenas 130 para facilitar la comunicación inalámbrica (por ejemplo, a través de la interfaz de red) entre el dispositivo 100 informático y una red. La interfaz 112 de red puede incluir un adaptador de red incorporado, tarjeta de interfaz de red, tarjeta de red PCMCIA, adaptador de red de CardBus, adaptador de red inalámbrica, adaptador de red USB, módem o cualquier otro dispositivo adecuado para interconectar el dispositivo 100 informático con cualquier tipo de red capaz de comunicarse y realizar las operaciones descritas en el presente documento. Además, el dispositivo 100 informático puede ser cualquier sistema informático, tal como una estación de trabajo, un ordenador de escritorio, un servidor, un ordenador portátil, un ordenador de mano, una tablet (por ejemplo, la tablet iPad™), un ordenador móvil o un dispositivo de comunicación (por ejemplo, el dispositivo de comunicación iPhone™), u otra forma de dispositivo informático o de telecomunicaciones que sea capaz de comunicarse y que tenga suficiente potencia de procesador y capacidad de memoria para realizar las operaciones descritas en el presente documento. En algunas realizaciones, el dispositivo 100 informático puede comunicarse a través de una red con uno o más dispositivos informáticos usados para obtener datos experimentales (por ejemplo, un dispositivo informático asociado con un sistema de CL/EM, un dispositivo informático asociado con un sistema de CG/EM).

El dispositivo 100 informático puede ejecutar cualquier sistema 116 operativo, tal como cualquiera de las versiones de los sistemas operativos Microsoft® Windows®, las diferentes versiones de los sistemas operativos Unix y Linux, cualquier versión de MacOS® para ordenadores Macintosh, cualquier sistema operativo integrado, cualquier sistema operativo en tiempo real, cualquier sistema operativo de código abierto, cualquier sistema operativo propietario o cualquier otro sistema operativo capaz de ejecutarse en el dispositivo informático y realizar las operaciones descritas en el presente documento. En realizaciones a modo de ejemplo, el sistema 116 operativo puede ejecutarse en modo nativo o en modo emulado. En una realización a modo de ejemplo, el sistema 116 operativo puede ejecutarse en una o más instancias de máquina en la nube.

En la descripción de realizaciones a modo de ejemplo, se usa terminología específica en aras de la claridad. Con el fin de la descripción, se pretende que cada término específico incluya al menos todos los equivalentes técnicos y funcionales que operan de manera similar para lograr un propósito similar. Además, en algunos casos en los que una realización a modo de ejemplo particular incluye una pluralidad de elementos del sistema, componentes del dispositivo o etapas del método, esos elementos, componentes o etapas pueden reemplazarse por un único elemento, componente o etapa. Asimismo, un único elemento, componente o etapa puede reemplazarse por una pluralidad de elementos, componentes o etapas que tengan el mismo propósito. Además, aunque se han mostrado y descrito realizaciones a modo de ejemplo con referencia a realizaciones particulares de las mismas, los expertos habituales en la técnica comprenderán que pueden realizarse diversas sustituciones y alteraciones en forma y detalle sin apartarse del alcance de la invención tal como se define en las reivindicaciones. Además, todavía en otras realizaciones, las funciones y ventajas también están dentro del alcance de la invención tal como se define en las reivindicaciones.

Los diagramas de bloques/diagramas de flujo a modo de ejemplo se proporcionan en el presente documento con fines ilustrativos y son ejemplos no limitativos de métodos. Un experto habitual en la técnica reconocerá que los métodos a modo de ejemplo pueden incluir más o menos etapas que las ilustradas en los diagramas de bloques/diagramas de flujo a modo de ejemplo, y que las etapas en los diagramas de bloques/diagramas de flujo a modo de ejemplo pueden realizarse en un orden diferente al orden mostrado en los diagramas de bloques/diagramas de flujo ilustrativos.

En algunas realizaciones, los resultados de los métodos descritos en el presente documento pueden usarse en combinación con otros métodos (por ejemplo, secuenciación del exoma completo).

Biomarcadores indicativos del estado patológico

Se identificaron nuevos biomarcadores característicos de trastornos particulares usando las técnicas de obtención de perfil metabolómico descritas en el presente documento. Generalmente, los perfiles metabolómicos se determinaron para muestras biológicas obtenidas de sujetos diagnosticados con uno o más trastornos, así como de otros sujetos no diagnosticados con dichos trastornos (por ejemplo, sujetos de control sanos). El perfil metabolómico para las muestras biológicas de un sujeto que padecía un trastorno dado se comparó con el perfil metabolómico de las muestras biológicas de los sujetos de control sanos. Esas moléculas presentes diferencialmente (por ejemplo, aquellas moléculas presentes diferencialmente a un nivel estadísticamente significativo) en el perfil metabolómico de muestras de sujetos con un trastorno dado en comparación con sujetos de control sanos se identificaron como biomarcadores para distinguir esos grupos. La detección de un nivel de uno o más biomarcadores identificados de esta manera puede usarse para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de un sujeto individual. Dichos biomarcadores pueden detectarse en un sujeto de forma individual o en combinación con otros biomarcadores (por ejemplo, como parte de un perfil).

Las muestras biológicas adecuadas para la detección de biomarcadores incluyen material biológico aislado de un sujeto. En realizaciones a modo de ejemplo, la muestra puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Puede usarse cualquier método adecuado para analizar la muestra biológica con el fin de determinar el/los nivel(es) de uno o más biomarcadores en la muestra. Los métodos adecuados incluyen, pero no se limitan a, cromatografía (por ejemplo, HPLC, cromatografía de gases, cromatografía de líquidos), espectrometría de masas (por ejemplo, EM, EM-EM), ensayo de inmunoabsorción ligado a enzimas (ELISA), unión de anticuerpos, otras técnicas inmunoquímicas y combinaciones de los mismos. Además, el/los nivel(es) del uno o más biomarcadores puede(n) medirse indirectamente, por ejemplo, usando un ensayo que mida el nivel de un compuesto (o compuestos) que se correlaciona con el nivel del/de los biomarcador(es) deseado(s) que va(n) a medirse. El/los nivel(es) del uno o más biomarcadores también puede(n) determinarse como parte de un perfil de biomarcadores, por ejemplo, un perfil metabolómico, usando, por ejemplo, los métodos expuestos en el presente documento.

Después de que se determina(n) el/los nivel(es) de uno o más biomarcadores en una muestra biológica obtenida de un sujeto, se compara(n) el/los nivel(es) con los niveles de referencia característicos de un sujeto que tiene el trastorno (es decir, “positivo” para el trastorno), y/o niveles de referencia característicos de un sujeto que no tiene el trastorno (es decir, “negativo” para el trastorno). Niveles del uno o más biomarcadores que coinciden con los niveles de referencia característicos de un sujeto positivo para un trastorno dado (por ejemplo, niveles que son iguales a los niveles de referencia, sustancialmente iguales a los niveles de referencia, no estadísticamente diferentes de los niveles de referencia, dentro de un intervalo establecido de los niveles de referencia, etc.) son indicativos de un diagnóstico positivo del trastorno en el sujeto. Niveles del uno o más biomarcadores que coinciden con los niveles de referencia característicos de un sujeto negativo para un trastorno dado (por ejemplo, niveles que son iguales a los niveles de referencia, sustancialmente iguales a los niveles de referencia, no estadísticamente diferentes de los niveles de referencia, dentro de un intervalo establecido de los niveles de referencia, etc.) son indicativos de un diagnóstico negativo del trastorno en el sujeto. Además, los niveles del uno o más biomarcadores que están presentes diferencialmente (por ejemplo, en un nivel estadísticamente significativo) en la muestra obtenida del sujeto, en comparación con los niveles de referencia característicos de un sujeto positivo para un trastorno dado, son indicativos de un diagnóstico negativo del trastorno en el sujeto. Niveles del uno o más biomarcadores que están presentes diferencialmente (por ejemplo, a un nivel estadísticamente significativo) en la muestra obtenida del sujeto, en comparación con los niveles de referencia característicos de un sujeto negativo para un trastorno dado, son indicativos de un diagnóstico positivo del trastorno en el sujeto.

El/los nivel(es) del uno o más biomarcadores puede(n) compararse con los niveles de referencia positivos para el trastorno y/o negativos para el trastorno usando diversas técnicas, incluyendo una simple comparación del/de los nivel(es) de uno o más biomarcadores en la muestra biológica con niveles de referencia positivos para el trastorno y/o negativos para el trastorno. El/los nivel(es) del uno o más biomarcadores en la muestra biológica también puede(n) compararse con niveles de referencia positivos para el trastorno y/o negativos para el trastorno usando uno o más análisis estadísticos (por ejemplo, prueba de la t, prueba de la T de Welch, prueba de Wilcoxon de suma de rangos, bosque aleatorio). En diversas realizaciones, tales comparaciones pueden realizarse manualmente, mediante un sistema automatizado o mediante un sistema automatizado con verificación manual.

Un “nivel de referencia” de un biomarcador significa un nivel del biomarcador que es indicativo de un estado patológico particular, fenotipo o falta del mismo, así como combinaciones de estados patológicos, fenotipos o falta de los mismos. Un nivel de referencia “positivo” de un biomarcador significa un nivel que es indicativo de un estado patológico o fenotipo particular. Un nivel de referencia “negativo” de un biomarcador significa un nivel que es indicativo de la falta de un estado patológico o fenotipo particular. Un “nivel de referencia” de un biomarcador puede ser una cantidad o concentración absoluta o relativa del biomarcador, una presencia o ausencia del biomarcador, un intervalo de cantidad o concentración del biomarcador, una cantidad o concentración mínima y/o máxima del biomarcador, una cantidad o concentración media del biomarcador y/o una cantidad o concentración media del biomarcador y, además, los “niveles de referencia” de combinaciones de biomarcadores también pueden ser razones de cantidades absolutas o relativas o concentraciones de dos o más biomarcadores entre sí. Los niveles de referencia positivos y negativos apropiados de biomarcadores para un estado patológico particular, fenotipo o falta del mismo pueden determinarse midiendo los niveles de biomarcadores deseados en uno o más sujetos apropiados, y dichos niveles de referencia pueden adaptarse a poblaciones específicas de sujetos (por ejemplo, un nivel de referencia puede emparejarse por edad de modo que puedan hacerse comparaciones entre los niveles de biomarcadores en muestras de sujetos de una determinada edad y los niveles de referencia para un estado patológico particular, fenotipo o ausencia del mismo en un determinado grupo de edad). Tales niveles de referencia también pueden adaptarse a técnicas específicas que se usan para medir los niveles de biomarcadores en muestras biológicas (por ejemplo, CL-EM, CG-EM, etc.), en los que los niveles de biomarcadores pueden diferir según la técnica específica que se use.

En una realización, los nuevos biomarcadores característicos de trastornos particulares pueden estar relacionados bioquímicamente con los metabolitos de diagnóstico usados actualmente. En otras realizaciones, los nuevos biomarcadores no están relacionados con ningún metabolito de diagnóstico usado actualmente para un trastorno dado. Los nuevos biomarcadores se enumeran en la última columna de la tabla 2 y en la última columna de la tabla 3. El/los nivel(es) de uno o más biomarcadores mostrados en la tabla 2 y la tabla 3 puede(n) usarse para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de un trastorno en un sujeto individual. Por ejemplo, el nivel de un biomarcador, dos o más biomarcadores, tres o más biomarcadores, cuatro o más biomarcadores, cinco o más biomarcadores, seis o más biomarcadores, siete o más biomarcadores, ocho o más biomarcadores, nueve o más biomarcadores, diez o más biomarcadores, etc., incluyendo una combinación de todos los biomarcadores de la tabla 2 y/o la tabla 3 o cualquier fracción de los mismos, pueden determinarse y usarse en tales métodos. La determinación del/de los nivel(es) de combinaciones de los biomarcadores puede permitir una mayor sensibilidad y especificidad en el diagnóstico de trastornos particulares y puede permitir una mejor diferenciación de otros trastornos. En una realización, el/los nivel(es) de uno o más biomarcadores nuevos característicos de un trastorno particular puede(n) evaluarse en combinación con el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos del trastorno. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de trastornos particulares se establecen en la tabla 2, columna 5 y en la tabla 3, columna 5. Algunos biomarcadores pueden ser metabolitos de diagnóstico usados actualmente con respecto a un tipo de muestra (por ejemplo, plasma), pero nuevos con respecto a otro tipo de muestra (por ejemplo, orina).

La identificación de nuevos biomarcadores metabólicos para trastornos particulares también permite el tratamiento de los trastornos. Por consiguiente, en realizaciones a modo de ejemplo, puede administrarse una cantidad eficaz de un agente terapéutico a un sujeto diagnosticado con una enfermedad o trastorno particular usando los biomarcadores establecidos en el presente documento.

Los biomarcadores que pueden usarse para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de trastornos particulares se describen a continuación.

Deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa incluyen betahidroxiisovaleroilcarnitina, glutarilcarnitina (C5), 3-metilcrotonilglicina, adipato, glutarato (pentanodioato), octadecanodioato (C18), hexadecanodioato (C16), tetradecanodioato (C14), dodecanodioato (C12), isovalerato, leucina, isovalerilglicina, alfa-hidroxiisovalerato, succinilcarnitina, 3-metilglutarilcarnitina, isovalerilcarnitina, alanilalanina, piroglutamilvalina, etilmalonato, N-acetilleucina, X-12007, X-12814, y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos incluyendo beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, glutarilcarnitina (C5), 3-metilcrotonilglicina, adipato, glutarato (pentanodioato), octadecanodioato (C18), hexadecanodioato (C16), tetradecanodioato (C14), dodecanodioato (C12), isovalerato, leucina, isovalerilglicina, alfa-hidroxiisovalerato, succinilcarnitina, 3-metilglutarilcarnitina, isovalerilcarnitina, alanilalanina, piroglutamilvalina, etilmalonato, N-acetilleucina, X-12007 y X-12814, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa y/o negativos para deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa incluyen 3-metilcrotonilglicina y beta-hidroxiisovalerato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo 3-metilcrotonilglicina, beta-hidroxiisovalerato y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en phidroxiisovaleroilcarnitina, p-hidroxiisovalerato, isovalerilglicina, leucina, 3-metilcrotonilglicina, isovalerato y 3-hidroxiisovalerato en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa en un sujeto.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos incluyendo cualquiera de etilmalonato, N-acetilleucina y combinaciones de los mismos.

Deficiencia de adenosina desaminasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de adenosina desaminasa incluyen 2'-desoxiinosina, adenina, N2-metilguanosina, 2'-desoxiguanosina, urato, N1-metiladenosina, adenosina, alantoína, xantina, guanosina, hipoxantina, N2,N2-dimetilguanosina, 7-metilguanosina y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de adenosina desaminasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 2'-desoxiinosina, adenina, N2-metilguanosina, 2'-desoxiguanosina, urato, N1-metiladenosina, adenosina, alantoína, xantina, guanosina, hipoxantina, N2,N2-dimetilguanosina y 7-metilguanosina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de adenosina desaminasa y/o negativos para deficiencia de adenosina desaminasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de adenosina desaminasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de adenosina desaminasa incluyen desoxiadenosina y S-adenosilhomocisteína. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de adenosina desaminasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo desoxiadenosina y S-adenosilhomocisteína.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, el diagnóstico de deficiencia de adenosina desaminasa en un sujeto puede realizarse o facilitarse analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen cualquiera de 2'-desoxiinosina, adenina, N2-metilguanosina, 2'-desoxiguanosina, urato, N1-metiladenosina, adenosina, alantoína, xantina, guanosina, hipoxantina, N2,N2-dimetilguanosina, 7-metilguanosina y combinaciones de los mismos.

Deficiencia de ácido argininosuccínico liasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de ácido argininosuccínico liasa incluyen N-deltaacetilornitina, uracilo, arginina, aspartato, sorbosa, fructosa, citrulina, metil-4-hidroxibenzoato, isoleucilaspartato, ornitina, uridina, homocitrulina, orotato, homoarginina, O-sulfo-L-tirosina, palmitoil esfingomielina, X-13507, X-15245, X-15664, X-15454 y combinaciones de los mismos Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de ácido argininosuccínico liasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen N-delta-acetilornitina, uracilo, arginina, aspartato, sorbosa, fructosa, citrulina, metil-4-hidroxibenzoato; isoleucilaspartato, ornitina, uridina, homocitrulina, orotato, homoarginina, O-sulfo-L-tirosina, palmitoil esfingomielina, X-13507, X-15245, X-15664 y X-15454, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de ácido argininosuccínico liasa y/o negativos para deficiencia de ácido argininosuccínico liasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de ácido argininosuccínico liasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de ácido argininosuccínico liasa incluyen argininosuccinato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de ácido argininosuccínico liasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo argininosuccinato.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en argininosuccinato, citrulina, uracilo, arginina y aspartato en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de ácido argininosuccínico liasa en un sujeto.

Argininemia

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de argininemia incluyen homoarginina, N-acetilarginina, ornitina, urea, homocitrulina, uracilo, aspartato, argininosuccinato, prolina, orotato, creatinina, uridina, 3-ureidopropionato, creatina, betaína, leucina, isoleucina, gamma-glutamilleucina, X-12339, X-12681 y combinaciones de los mismos Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de argininemia en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen homoarginina, N-acetilarginina, ornitina, urea, homocitrulina, uracilo, aspartato, argininosuccinato, prolina, orotato, creatinina, uridina, 3-ureidopropionato, creatina, betaína, leucina, isoleucina, gamma-glutamilleucina, X-12339 y X-12681, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para argininemia y/o negativos para argininemia de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de argininemia en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de argininemia incluyen arginina y 4-guanidinobutanoato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de argininemia pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo arginina, 4-guanidinobutanoato y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en argininosuccinato, 4-guanidinobutanoato, uridina, arginina, homocitrulina, N-acetilarginina, orotato, uracilo, aspartato, creatinina, urea, prolina, ornitina, X-12681 y X-12339 en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de argininemia en un sujeto.

Deficiencia de biotinidasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de biotinidasa incluyen biotina, xilitol, 3-metilcrotonilglicina, propionilcarnitina (C3) y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de biotinidasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen xilitol, biotina, 3-metilcrotonilglicina y propionilcarnitina (C3), y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de biotinidasa y/o negativos para deficiencia de biotinidasa de los metabolitos.

Cbl (deficiencia de cobalamina)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de cobalamina incluyen 2-metilmalonilcamitina, propionilcamitina, X-12749 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de cobalamina en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 2-metilmalonilcarnitina, propionilcamitina y X-12749, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de cobalamina y/o negativos para deficiencia de cobalamina de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de cobalamina en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de cobalamina incluyen ácido metilmalónico, homocisteína, 2-metilcitrato y cistationina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de cbl (deficiencia de cobalamina) pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo ácido metilmalónico, homocisteína, 2-metilcitrato, cistationina y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en 2-metilmalonilcarnitina, tiglilcarnitina, 2-metilbutirilcarnitina y 2-metilcitrato en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de cobalamina en un sujeto.

Cbl A

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de Cbl A incluyen 2-metilmalonilcarnitina, tiglilcarnitina, 2-metilbutirilcarnitina, propionilcamitina, X-12749 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de Cbl A en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 2-metilmalonilcarnitina y tiglilcarnitina, 2-metilbutirilcarnitina, propionilcamitina y X-12749, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para Cbl A y/o negativos para Cbl A de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de Cbl A en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de Cbl A incluyen ácido metilmalónico, homocisteína, 2-metilcitrato y cistationina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de Cbl A pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo ácido metilmalónico, homocisteína, 2-metilcitrato, cistationina y combinaciones de los mismos.

Cbl C

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de Cbl C incluyen 2-metilmalonilcarnitina, propionilcamitina, X-17677, X-12749 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de Cbl C en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 2-metilmalonilcarnitina, propionilcamitina, X-12749 y X-17677, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para Cbl C y/o negativos para Cbl C de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de Cbl C en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de Cbl C incluyen ácido metilmalónico, homocisteína, 2-metilcitrato y cistationina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de Cbl C pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo ácido metilmalónico, homocisteína, 2-metilcitrato, cistationina y combinaciones de los mismos.

Citrulinemia

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de citrulinemia incluyen homocitrulina, 3-ureidopropionato, N-acetilalanina, fenilacetilglutamina, fenilacetato, 4-ureidobutirato, N-carbamoilaspartato, guanidinoacetato, urea, 4-guanidinobutanoato, N-acetilarginina, hipurato, ornitina, 2-metilhipurato, fenilacetilglicina, 4-fenilbutirato, creatinina, orotato, 3,4-dihidroxifenilacetato, homoarginina, guanidinosuccinato, gamma-glutamilfenilalanina, gamma-glutamilisoleucina, triptófano, 1,5-anhidroglucitol (1,5-AG), N-acetil-citrulina (anteriormente X-12386), X-19684, X-12681, X-20598, X-18446, X-20588 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de citrulinemia en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen homocitrulina, 3-ureidopropionato, N-acetilalanina, fenilacetilglutamina, fenilacetato, 4-ureidobutirato, N-carbamoilaspartato, guanidinoacetato, urea, 4-guanidinobutanoato, N-acetilarginina, hipurato, ornitina, 2-metilhipurato, fenilacetilglicina, 4-fenilbutirato, creatinina, orotato, 3,4-dihidroxifenilacetato, homoarginina, guanidinosuccinato, gamma-glutamilfenilalanina, gamma-glutamilisoleucina, triptófano, 1,5-anhidroglucitol (1,5-AG), N-acetil-citrulina (anteriormente X-12386), X 19684, X-12681, X-20598, X-18446 y X-20588, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para citrulinemia y/o negativos para citrulinemia de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de citrulinemia en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de citrulinemia incluyen citrulina y ácido argininosuccínico. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de citrulinemia pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo citrulina, ácido argininosuccínico y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en 3-ureidopropionato, homocitrulina, citrulina y N-acetil-citrulina (anteriormente X-12386) en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de citrulinemia en un sujeto.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de citrulinemia en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen cualquiera de 4-ureidobutirato, N-carbamoilaspartato, guanidinoacetato, 4-guanidinobutanoato, N-acetilarginina, hipurato, ornitina, 2-metilhipurato, 4-fenilbutirato, creatinina, orotato, 3,4-dihidroxifenilacetato y combinaciones de los mismos.

Deficiencia de carnitina palmitoiltransferasa 2 (CPTII)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de carnitina palmitoiltransferasa 2 (CPTII) incluyen N-octanoilglicina (éster C8), sebacato (C8), caprato (C10), caprilato (C8), octanoilcarnitina, hexanoilcarnitina y combinaciones de los mismos Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de CPTII en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen N-octanoilglicina (éster C8), sebacato (C8), caprato (C10), caprilato (C8), octanoilcarnitina y hexanoilcarnitina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para CPTII y/o negativos para CPTII de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de CPTII en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de CPTII incluyen carnitina y acilcarnitinas. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de CPTII pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo carnitina, acilcarnitinas y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en sebacato (decanodioato), decanoilcarnitina, caprilato, caprato, octanoilcarnitina, hexanoilcarnitina y N-octanoilglicina en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de CPTII en un sujeto.

Cistinosis

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de cistinosis incluyen cys-gly (oxidado), 1,5-anhidroglucitol (1,5-AG), sulfato de glicocolenato, sulfato de 4-acetilfenol, cresol glucurónido (anteriormente X-11837), eritritol, vainililmandelato, N2,N2-dimetil-guanosina, fenilacetilglutamina, X-12846, X-12303, X-19145, X-12216, X-17717, X-15667, X-12119, X-11315, X-12731, X-12705, X-17685, X-18371 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse diagnóstico de cistinosis en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen cys-gly (oxidado), 1,5-anhidroglucitol (1,5-AG), sulfato de glicocolenato, sulfato de 4-acetilfenol, cresol glucurónido (anteriormente X-11837), eritritol, vainililmandelato, N2,N2-dimetil-guanosina, fenilacetilglutamina, X-12846, X-12303, X-19145, X-12216, X-17717, X-15667, X-12119, X-11315, X-12731, X-12705, X-17685 y X-18371, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para cistinosis y/o negativos para cistinosis de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de cistinosis en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de cistinosis incluyen cistina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de cistinosis pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo cistina.

Deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa incluyen citidina, 5,6-dihidrouracilo, 4-ureidobutirato, 3-ureidopropionato, uridina, orotato, N-carbamoilaspartato y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen citidina, 5,6-dihidrouracilo, 4-ureidobutirato, 3-ureidopropionato, uridina, orotato y N-carbamoilaspartato, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa y/o negativos para deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa incluyen uracilo y timina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo uracilo, timina y combinaciones de los mismos.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, el diagnóstico de deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa en un sujeto puede realizarse o facilitarse analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto.

Aciduria glutárica tipo 1

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de aciduria glutárica tipo 1 incluyen 3-metilglutarilcarnitina, 2-aminoadipato, X-12364, X-15674 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de aciduria glutárica tipo 1 en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 3-metilglutarilcarnitina, 2-aminoadipato, X-12364 y X-15674, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para aciduria glutárica tipo 1 y/o negativos para aciduria glutárica tipo 1 de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de aciduria glutárica tipo 1 en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de aciduria glutárica tipo 1 incluyen glutarato (pentanodioato), glutarilcarnitina (C5), 3-hidroxiglutarato y glutaconato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de aciduria glutárica tipo 1 pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo glutarato (pentanodioato), glutarilcarnitina (C5), 3-hidroxiglutarato, glutaconato y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en glutarilcarnitina y glutarato (pentanodioato) en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de aciduria glutárica tipo 1 en un sujeto.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, el diagnóstico de aciduria glutárica tipo 1 en un sujeto puede realizarse o facilitarse analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen uno o más de 3-metilglutarilcarnitina, 2-aminoadipato y combinaciones de los mismos.

Deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa (GAMT)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa incluyen creatina, 3-(4-hidroxifenil)lactato, 1,3-dipalmitoilglicerol, guanidinoacetato, creatinina, s-sulfato de cisteína, X-19602, X-12906, X-13007, X-10458 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen creatina, 3-(4-hidroxifenil)lactato, 1,3-dipalmitoilglicerol, guanidinoacetato, creatinina, s-sulfato de cisteína, X-19602, X-12906, X-13007, X-10458 y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa y/o negativos para deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa de los metabolitos. Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen guanidinoacetato.

Aciduria 3-hidroxi-3-metilglutárica (deficiencia de HMG CoA liasa)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de aciduria 3-hidroxi-3-metilglutárica (deficiencia de HMG CoA liasa) incluyen beta-hidroxiisovalerato, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, glutarilcarnitina (C5), arginilprolina, 1- estearoilglicerofosfoetanolamina, sulfato de o-cresol, 3-metilcrotonilglicina, adipato, glutarato (pentanodioato), octadecanodioato (C18), hexadecanodioato (C16), tetradecanodioato (C14), dodecanodioato (C12), isovalerato, acetilcarnitina, palmitoilcarnitina, hexanoilcarnitina, miristoilcarnitina, hexenodioilcarnitina (anteriormente X-17001), X-17715, X-12741, X-16134, X-10593, X-12688 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de HMG CoA liasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen beta-hidroxiisovalerato, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, glutarilcarnitina (C5), arginilprolina, 1-estearoilglicerofosfoetanolamina, sulfato de o-cresol, 3-metilcrotonilglicina, adipato, glutarato (pentanodioato), octadecanodioato (C18), hexadecanodioato (C16), tetradecanodioato (C14), dodecanodioato (C12), isovalerato, acetilcarnitina, palmitoilcarnitina, hexanoilcarnitina, miristoilcarnitina, hexenodioilcarnitina (anteriormente X-17001), X-17715, X-12741, X-16134, X-10593 y X-12688, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de HMG CoA liasa y/o negativos para deficiencia de HMG CoA liasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de HMG CoA liasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de HMG CoA liasa incluyen 3-metilglutarilcarnitina (C6), 3-hidroxi-3-metil-glutarato, 3-metilglutarato y 3-hidroxiisovalerato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de HMG CoA liasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo 3-metilglutarilcarnitina (C6), 3-hidroxi-3-metil-glutarato, 3-metilglutarato y 3-hidroxiisovalerato y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en glutarilcarnitina, P-hidroxiisovalerilcarnitina, p-hidroxiisovalerato, 3-metilglutarilcarnitina, glutarato, hexadecanodioato, tetradecanodioato, octadecanodioato, dodecanodioato, 3-metilcrotonilglicina, 3-metilglutarilcarnitina y adipato en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de HMG CoA liasa en un sujeto.

Holocarboxilasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de holocarboxilasa incluyen 3-metilcrotonilglicina, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina (C5), propionilglicina (C3), 3-hidroxipropanoato, tigloilglicina, succinilcarnitina, 2- metilcitrato, 3-hidroxiisobutirato, lactato, 3-hidroxi-2-etilpropionato, isobutirilglicina, alfa-hidroxiisovaleroilcarnitina, 3-metil-2-oxobutirato, 3-metil-2-oxovalerato, 3-hidroxi-2-metilbutirato, 4-metil-2-oxopentanoato, malonilcarnitina, alfa-hidroxiisovalerato, 2-hidroxil-3-metilvalerato, propionilcarnitina, tiglilcarnitina, isovalerilcarnitina, hidroxibutirilcarnitina, succinato, 2-metilmalonilcarnitina, alfa-hidroxiisocaproato, biotina y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de holocarboxilasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 3- metilcrotonilglicina, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina (C5), propionilglicina (C3), 3-hidroxipropanoato, tigloilglicina, succinilcarnitina, 2-metilcitrato, 3-hidroxiisobutirato, lactato, 3-hidroxi-2-etilpropionato, isobutirilglicina, alfa-hidroxiisovaleroilcarnitina, 3-metil-2-oxobutirato, 3-metil-2-oxovalerato, 3-hidroxi-2-metilbutirato, 4-metil-2- oxopentanoato, malonilcarnitina, alfa-hidroxiisovalerato, 2-hidroxil-3-metilvalerato, propionilcarnitina, tiglilcarnitina, isovalerilcarnitina, hidroxibutirilcarnitina, succinato, 2-metilmalonilcarnitina, y alfa-hidroxiisocaproato, biotina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para holocarboxilasa y/o negativos para holocarboxilasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de holocarboxilasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de holocarboxilasa incluyen beta-hidroxiisovalerato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de holocarboxilasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo beta-hidroxiisovalerato.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en P-hidroxiisovalerilcarnitina, p-hidroxiisovalerato, 3-hidroxipropanoato, propionilglicina, tigloilglicina, 3- metilcrotonilglicina, succinilcarnitina en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de holocarboxilasa en un sujeto.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, el diagnóstico de holocarboxilasa en un sujeto puede realizarse o facilitarse analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen cualquiera de 2-metilcitrato, 3-hidroxiisobutirato, lactato, 3-hidroxi-2-etilpropionato, isobutirilglicina, alfa-hidroxiisovaleroilcarnitina, 3-metil-2-oxobutirato, 3-metil-2-oxovalerato, 3-hidroxi-2-metilbutirato, 4- metil-2-oxopentanoato, malonilcarnitina, alfa-hidroxiisovalerato, 2-hidroxil-3-metilvalerato, propionilcarnitina, tiglilcarnitina, isovalerilcarnitina, hidroxibutirilcarnitina, succinato, 2-metilmalonilcarnitina, alfa-hidroxiisocaproato y combinaciones de los mismos.

Homocistinuria

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de homocistinuria incluyen gamma-glutamilmetionina, 5- metiltioadenosina (MTA), S-adenosilhomocisteína (SAH), N1-metiladenosina, glicilprolina, 1- eicosenoilglicerofosfoetanolamina (20:1n9), 1-metilnicotinamida, N-acetil-aspartil-glutamato (NAAG), piridoxal, 2- hidroxiisobutirato, acisoga, carnosina, 3-metoxitirosina, 2-hidroxidecanoato, delta-tocoferol, sulfato de alfa-CEHC (2,5,7,8-tetrametil-2-(2'-carboxietil)-6-hidroxicromano) (anteriormente X-12435), N-acetiltriptófano, adenina, cortisol, X-19350, X-18965, X-15649, X-17303, X-18897, X-11564, X-18891, X-12748, X-18918, X-18905, X-18606, X-16574, X-18895, X-18907, X-19455, X-18909, X-19574, X-12110, X-20676, X-11360, X-18920 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse diagnóstico de homocistinuria en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen gamma-glutamilmetionina, 5-metiltioadenosina (MTA), S-adenosilhomocisteína (SAH), N1-metiladenosina, glicilprolina, 1-eicosenoilglicerofosfoetanolamina (20:1n9), 1-metilnicotinamida, N-acetil-aspartil-glutamato (NAAG), piridoxal, 2-hidroxiisobutirato, acisoga, carnosina, 3-metoxitirosina, 2-hidroxidecanoato, delta-tocoferol, sulfato de alfa-CEHC (2,5,7,8-tetrametil-2-(2'-carboxietil)-6-hidroxicromano) (anteriormente X-12435), N-acetiltriptófano, adenina, cortisol, X-19350, X-18965, X-15649, X-17303, X-18897, X-11564, X-18891, X-12748, X-18918, X-18905, X-18606, X-16574, X-18895, X-18907, X-19455, X-18909, X-19574, X-12110, X-20676, X-11360 y X-18920, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para homocistinuria y/o negativos para homocistinuria de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de homocistinuria en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de homocistinuria incluyen homocisteína, cisteína, metionina y otros aminoácidos. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de homocistinuria pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo homocisteína, cisteína, metionina, otros aminoácidos y combinaciones de los mismos.

En una realización, uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en metionina, S-adenosilhomocisteína (SAH), y-glutamilmetionina, 5-metiltioadenosina (MTA), y N1-metiladenosina pueden usarse en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de homocistinuria en un sujeto.

Acidemia isovalérica

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de acidemia isovalérica incluyen isovalerilglicina, isovalerilcarnitina (C5), valerato, valerilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato, fenilcarnitina, beta-hidroxibutirato, 3-metilcrotonilglicina, alfahidroxibutirato, X-16577, X-14331 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de acidemia isovalérica en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen isovalerilglicina, isovalerilcarnitina (C5), valerato, valerilcarnitina, betahidroxiisovalerato, fenilcarnitina, beta-hidroxibutirato, 3-metilcrotonilglicina, alfa-hidroxibutirato, X-16577, y X-14331, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con acidemia isovalérica positivos para y/o acidemia isovalérica negativos para niveles de referencia de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de acidemia isovalérica en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de acidemia isovalérica incluyen isovalerato (C5). Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de acidemia isovalérica pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo isovalerato (C5).

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en isovalerilglicina, isovalerilcamitina, isovalerato, lactato, 3-metilglutaroilcamitina, glutaroilcamitina, y beta-hidroxiisovalerato en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de acidemia isovalérica en un sujeto.

En algunas realizaciones, puede emplearse una combinación ponderada de resultados de una o más moléculas pequeñas aberrantes medidas en una muestra en forma de una puntuación compuesta específica de la enfermedad para ayudar en el diagnóstico de la acidemia isovalérica en un sujeto. En una realización, la combinación ponderada, o puntuación compuesta, incluye resultados con respecto a los metabolitos 3-hidroxiisovalerato, isovalerilcarnitina e isovalerato.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de acidemia isovalérica en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen beta-hidroxibutirato y alfa-hidroxibutirato.

Intolerancia a la proteína lisinúrica

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de intolerancia a la proteína lisinúrica incluyen asparagina, N6-acetillisina, glutamina, N2-acetillisina, N-acetilarginina, gamma-glutamilglutamina, prolina, S-metilcisteína, 2-hidroxidecanoato, 1-metilimidazolacetato, 2-aminoheptanoato, 3-metilglutarilcarnitina, glutarilcarnitina, N6-trimetillisina, 5-(galactosilhidroxi)-L-lisina, X-15636, 17654, X-12193, X-12425 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de intolerancia a la proteína lisinúrica en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen asparagina, N6-acetillisina, glutamina, N2-acetillisina, N-acetilarginina, gamma-glutamilglutamina, prolina, S-metilcisteína, 2-hidroxidecanoato, 1-metilimidazolacetato, -aminoheptanoato, 3-metilglutarilcarnitina, glutarilcarnitina, N6-trimetillisina, 5-(galactosilhidroxi)-L-lisina, X-15636, 17654, X-12193 y X-12425, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para intolerancia a la proteína lisinúrica y/o negativos para intolerancia a la proteína lisinúrica de los metabolitos.

Opcionalmente, diagnóstico de intolerancia a la proteína lisinúrica en un sujeto puede realizarse o facilitarse analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de intolerancia a la proteína lisinúrica incluyen ornitina, arginina y lisina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de intolerancia a la proteína lisinúrica pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo ornitina, arginina, lisina y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en N6-acetillisina, glutamina, asparagina, arginina, ornitina, y lisina en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de Intolerancia a la proteína lisinúrica en un sujeto.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, el diagnóstico de intolerancia a la proteína lisinúrica en un sujeto puede realizarse o facilitarse analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen cualquiera de 2-aminoheptanoato, 3-metilglutarilcarnitina, glutarilcarnitina, N6-trimetillisina, 5-(galactosilhidroxi)-L-lisina y combinaciones de los mismos.

Deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media incluyen N-octanoilglicina, caproato (6:0), caprilato (8:0), heptanoato (7:0), dodecanodioato, sulfato de O-metilcatecol, 1-estearoilglicerofosfocolina (18:0), 1-margaroilglicerofosfocolina (17:0), 1-docosapentaenoilglicerofosfocolina (22:5n3), N-palmitoiltaurina, pelargonato (9:0), desoxicarnitina, heptanoilglicina, 3-metiladipato, 2-hidroxiglutarato, sulfato de alfa-CEHC (2,5,7,8-tetrametil-2-(2'-carboxietil)-6-hidroxicromano) (anteriormente X-12435), metilhexanoilglutamina (anteriormente X-12637), X-11521 (probable fórmula empírica: C15H27NO4 y estructura: 2-octenoilcarnitina), X-15646, X-12802, X-11478, X-11440 (probable disulfato de hidroxipregnen-diol o disulfato de pregnanolona-diol), X-15486, X-18913, X-13837, X-18946, X-11861, X-18888, X-18922, X-17438, X-18916, X-16674, X-12824 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen N-octanoilglicina, caproato (6:0), caprilato (8:0), heptanoato (7:0), dodecanodioato, sulfato de O-metilcatecol, 1-estearoilglicerofosfocolina (18:0), 1-margaroilglicerofosfocolina (17:0), 1-docosapentaenoilglicerofosfocolina (22:5n3), N-palmitoiltaurina, pelargonato (9:0), desoxicarnitina, heptanoilglicina, 3-metiladipato, 2-hidroxiglutarato, sulfato de alfa-CEHC (2,5,7,8-tetrametil-2-(2'-carboxietil)-6 hidroxicromano) (anteriormente X-12435), metilhexanoilglutamina (anteriormente X-12637), X-11521 (probable fórmula empírica: C15H27NO4 y estructura: 2-octenoilcamitina), X-15646, X-12802, X-11478, X-11440 (probable disulfato de hidroxipregnen-diol o disulfato de pregnanolona-diol), X-15486, X-18913, X-13837, X-18946, X-11861, X-18888, X-18922, X-17438, X-18916, X-16674 y X-12824, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media y/o negativos para deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media incluyen acilcarnitinas, carnitina, 4-octenodioato, adipato y ácidos orgánicos (incluyendo, por ejemplo, hexanoilglicina (C6), octanoilcarnitina (C8), hexanoilcarnitina (C6), cis-4-decenoilcarnitina, 5-hidroxihexanoato, suberato (octanodioato), sebacato (decanodioato), decanoilcarnitina, 3-hidroxidecanoato). Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo acilcarnitinas, carnitina, 4- octenodioato, adipato, ácidos orgánicos y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en caproato, hexanoilglicina, octanoicarnitina, hexanoicarnitina, N-octanoiglicina, cis-4-decenoilcarnitina, desoxicarnitina, caprilato, 5- hidroxihexanoato, decanoilcarnitina, suberato (octanodioato), N-palmitoiltaurina y heptanoato en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media en un sujeto.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen cualquiera de heptanoilglicina, 3-metiladipato, 2-hidroxiglutarato y combinaciones de los mismos.

Acidemia metilmalónica

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de acidemia metilmalónica incluyen 2-metilmalonilcarnitina, propionilcarnitina (C3), tiglilcarnitina, 2-metilbutirilcarnitina (C5), 2-metilcitrato, succinilcarnitina, propionilglicina, 3-hidroxipropanoato, valerilcarnitina, isovalerilcarnitina, succinato, tigloilglicina, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato, isobutirilcarnitina, 3-hidroxi-2-etilpropionato, butirilcarnitina, 3-metilglutarilcarnitina, metilsuccinato, 3-metil-2-oxovalerato, 3-metil-2-oxobutirato, X-12749, X-17564, X-12114 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de acidemia metilmalónica en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 2-metilmalonilcarnitina, propionilcarnitina (C3), tiglilcarnitina, 2-metilbutirilcarnitina (C5), 2-metilcitrato, succinilcarnitina, propionilglicina, 3-hidroxipropanoato, valerilcarnitina, isovalerilcarnitina, succinato, tigloilglicina, betahidroxiisovaleroilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato, isobutirilcarnitina, 3-hidroxi-2-etilpropionato, butirilcarnitina, 3 -metilglutarilcarnitina, metilsuccinato, 3-metil-2-oxovalerato, 3-metil-2-oxobutirato, X-12749, X-17564 y X-12114, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para acidemia metilmalónica y/o negativos para acidemia metilmalónica de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de acidemia metilmalónica en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de acidemia metilmalónica incluyen metilmalonato y metilmalonil-CoA. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de acidemia metilmalónica pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo metilmalonato, metilmalonil-CoA y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en propionilcarnitina, 2-metilmalonilcarnitina, 2-metilbutirilcarnitina, valerilcarnitina, propionilglicina, 3-hidroxipropanoato, tigloilglicina, tiglilcarnitina, succinilcarnitina, succinato, isovalerilcarnitina y 2-metilcitrato en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de acidemia metilmalónica en un sujeto.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de acidemia metilmalónica en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen cualquiera de 3-metilglutarilcamitina, metilsuccinato y combinaciones de los mismos.

Deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa incluyen 5-HETE, leucotrieno B4, 13-HODE 9-HODE, 12-HETE, urato y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 5-HETE, leucotrieno B4, 13-HODE 9-HODE, 12-HETE y urato, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa y/o negativos para deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa incluyen xantina, S-sulfocisteína y tiosulfato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo xantina, S-sulfocisteína, tiosulfato y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en 5-HETE, leucotrieno B4, 13-HODE 9-HODE y 12-HETE en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa en un sujeto.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen cualquiera de urato, xantina, S-sulfocisteína y combinaciones de los mismos.

Enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce incluyen 2-hidroxi-3-metilvalerato, alfa-hidroxiisovalerato, isovalerilcarnitina, 2-aminoheptanoato, 4-metil-2-oxopentanoato, 1- linolenoilglicerofosfocolina (18:3n3), 2-linolenoilglicerofosfocolina (18:3n3), 1-miristoilglicerofosfocolina (14:0), 2- miristoilglicerofosfocolina, 5alfa-androstan-3alfa, disulfato de 17beta-diol, 3-metil-2-oxobutirato, isovalerato, isobutirilcarnitina, 3-hidroxiisobutirato, 2-metilbutirilcarnitina, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, alo-isoleucina, 3-metil-2-oxovalerato, beta-hidroxiisovalerato, succinato, acetilcarnitina, 2-metilcitrato, tigloilglicina, tiglilcarnitina, hidroxibutirilcarnitina, alfa-hidroxiisocaproato, X-13581, X-17690, X-13689 (conjugado de glucurónido) y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 2-hidroxi-3-metilvalerato, alfa-hidroxiisovalerato, isovalerilcarnitina, 2-aminoheptanoato, 4-metil-2-oxopentanoato, 1-linolenoilglicerofosfocolina (18:3n3), 2-linolenoilglicerofosfocolina(18:3n3), 1-miristoilglicerofosfocolina (14:0), 2-miristoilglicerofosfocolina, 5alfa-androstan-3alfa, disulfato de 17beta-diol, 3-metil-2-oxobutirato, isovalerato, isobutirilcarnitina, 3-hidroxiisobutirato, 2-metilbutirilcarnitina, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, alo-isoleucina, 3-metil-2-oxovalerato, beta-hidroxiisovalerato, succinato, acetilcarnitina, 2-metilcitrato, tigloilglicina, tiglilcarnitina, hidroxibutirilcarnitina, alfa-hidroxiisocaproato, X-13581, X-17690 y X-13689 (conjugado de glucurónido), y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con enfermedad de la orina con niveles de referencia positivos para enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce y/o negativos para enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce incluyen leucina, isoleucina y valina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo leucina, isoleucina, valina y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en alo-isoleucina, a-hidroxiisovalerato, 2-hidroxi-3-metilvalerato, 4-metil-2-oxopentanoato, leucina, 3-metil-2-oxovalerato, isoleucina, isovalerato, 3-metil-2-oxobutirato, valina, 3-hidroxiisobutirato, isobutirilcarnitina, isovalerilcarnitina, phidroxiisovaleroilcarnitina y 2-metilbutirilcarnitina en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce en un sujeto.

Deficiencia de ornitina transcarbamilasa (deficiencia de OTC)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de OTC incluyen fenilacetilglutamina, estearidonato (18:4n3), 3-ureidopropionato, 2-metilhipurato, 2-hidroxifenilacetato, fenilcarnitina, hipurato, fenilpropionilglicina, benzoato, metil-4-hidroxibenzoato, 4-fenilbutirato, ácido 2-pentanamido-3-fenilpropanoico, fenilacetato, fenilacetilglicina, trans-4-hidroxiprolina, pro-hidroxi-pro, urea, fenillactato (PLA), guanidinosuccinato, ornitina, X-20598, X-20588 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de OTC en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen fenilacetilglutamina, estearidonato (18:4n3), 3-ureidopropionato, 2-metilhipurato, 2-hidroxifenilacetato, fenilcarnitina, hipurato, fenilpropionilglicina, benzoato, metil-4-hidroxibenzoato, 4-fenilbutirato, ácido 2-pentanamido-3-fenilpropanoico, fenilacetato, fenilacetilglicina, trans-4-hidroxiprolina, pro-hidroxi-pro, urea, fenillactato (PLA), guanidinosuccinato, ornitina, X-20598 y X-20588, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de OTC y/o negativos para deficiencia de OTC de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de OTC en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de OTC incluyen orotato, citrulina y arginina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de OTC pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo orotato, citrulina, arginina y combinaciones de los mismos.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en fenilacetilglutamina, fenilcarnitina, fenilacetato, hipurato, glutamina, fenilacetilglicina, orotato, creatinina y urea en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de OTC en un sujeto.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de OTC en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen cualquiera de 2-metilhipurato, 2-hidroxifenilacetato, fenilpropionilglicina, benzoato, metil-4-hidroxibenzoato, 4-fenilbutirato, ácido 2-pentanamido-3-fenilpropanoico y combinaciones de los mismos.

Acidemia propiónica

Nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de acidemia propiónica incluyen propionilglicina (C3), 2-metilcitrato, 3-hidroxipropanoato, propionilcarnitina (C3), 1-pentadecanoilglicerofosfocolina (15:0), tigloilglicina, succinilcarnitina, glutarilcarnitina (C5), 3-metilglutarilcarnitina (C6), tiglilcarnitina, butirilcarnitina, 2-metilmalonilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato, X-12819 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de acidemia propiónica en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen propionilglicina (C3), 2-metilcitrato, 3-hidroxipropanoato, propionilcarnitina (C3), 1-pentadecanoilglicerofosfocolina (15:0), tigloilglicina, succinilcarnitina, glutarilcarnitina (C5), 3-metilglutarilcarnitina (C6), tiglilcarnitina, butirilcarnitina, 2-metilmalonilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato y X-12819, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para acidemia propiónica y/o negativos para acidemia propiónica de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de acidemia propiónica en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de acidemia propiónica incluyen propionato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de acidemia propiónica pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo propionato.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en 2-metilcitrato, 3-hidroxipropanoato, propionilcarnitina, propionilglicina, tigloilglicina y succinilcarnitina en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de acidemia propiónica en un sujeto.

Fenilcetonuria (PKU)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de PKU incluyen gamma-glutamilfenilalanina, fenillactato, N-acetilfenilalanina, fenilpiruvato, gamma-glutamiltirosina, 3-metoxitirosina, 4-hidroxifenilpiruvato, sulfato de p-cresol, sulfato de catecol, fenilacetilglutamina, sulfato de o-cresol, fenilacetilglicina, dipéptidos que contienen fenilalanina (por ejemplo, fenilalanilarginina, valilfenilalanina, histidilfenilalanina, fenilalanilserina, leucilfenilalanina, treonilfenilalanina, fenilalanilalanina, fenilalanilglicina, fenilalanilglutamato, fenilalanilfenilalanina, aspartilfenilalanina, triptofilfenilalanina, fenilalanilisoleucina, glicilfenilalanina, fenilalanilleucina, fenilalanilaspartato), X-16283, X-15497 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de PKU en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen gammaglutamilfenilalanina, fenillactato, N-acetilfenilalanina, fenilpiruvato, gamma-glutamiltirosina, 3-metoxitirosina, 4-hidroxifenilpiruvato, sulfato de p-cresol, sulfato de catecol, fenilacetilglutamina, sulfato de o-cresol, fenilacetilglicina, dipéptidos que contienen fenilalanina (por ejemplo, fenilalanilarginina, valilfenilalanina, histidilfenilalanina, fenilalanilserina, leucilfenilalanina, treonilfenilalanina, fenilalanilalanina, fenilalanilglicina, fenilalanilglutamato, fenilalanilfenilalanina, aspartilfenilalanina, triptofilfenilalanina, fenilalanilisoleucina, glicilfenilalanina, fenilalanilleucina, fenilalanilaspartato), X-16283, y X-15497, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para PKU y/o negativos para PKU de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de PKU en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de PKU incluyen fenilalanina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de PKU pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo fenilalanina.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en fenilalanina, fenillactato, y-glutamilfenilalanina, N-acetilfenilalanina, fenilpiruvato, dipéptidos que contienen fenilalanina, 4-hidroxifenilpiruvato, 3-metoxitirosina, ciclo(L-phe-L-pro), y-glutamiltirosina, ciclo(L-phe-D-pro), sulfato de p-cresol y sulfato de catecol en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de PKU en un sujeto.

Deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa incluyen succinimida. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen succinimida, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa y/o negativos para deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa incluyen gamma-aminobutirato (GABA). Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo gamma-aminobutirato (GABA).

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto.

Deficiencia de succiniladenosina liasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de succiniladenosina liasa incluyen xantosina, 2'-desoxiguanosina, 2'-desoxiinosina, adenina y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de succiniladenosina liasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen xantosina, 2'-desoxiguanosina, 2'-desoxiinosina y adenina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de succiniladenosina liasa y/o negativos para deficiencia de succiniladenosina liasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de succiniladenosina liasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de succiniladenosina liasa incluyen N6-succiniladenosina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de succiniladenosina liasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo N6-succiniladenosina.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de succiniladenosina liasa en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto.

Deficiencia de timidina fosforilasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de timidina fosforilasa incluyen 2'-desoxiuridina; 5,6-dihidrotimina, 5-metiluridina (ribotimidina), hipurato, 2-linoleoilglicerofosfocolina, sulfato de 4-metilcatecol, 1-araquidoilglicerofosfocolina (20:0), 3-sulfato de taurolitocolato, sulfato de glicolitocolato, propionato de imidazol, X-13862, X-19330, X-20620, X-12170 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de timidina fosforilasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 2'-desoxiuridina, 5,6-dihidrotimina, 5-metiluridina (ribotimidina), hipurato, 2-linoleoilglicerofosfocolina, sulfato de 4-metilcatecol, 1-araquidoilglicerofosfocolina (20:0), 3-sulfato de taurolitocolato, sulfato de glicolitocolato, propionato de imidazol, X-13862, X-19330, X-20620 y X-12170, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de timidina fosforilasa y/o negativos para deficiencia de timidina fosforilasa de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse diagnóstico de deficiencia de timidina fosforilasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de timidina fosforilasa incluyen timidina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de timidina fosforilasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo timidina.

En una realización, pueden usarse uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en timidina, 2'-desoxiuridina y timina en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de timidina fosforilasa en un sujeto.

Deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon incluyen 1-araquidonoilglicerofosfato, X-16574, X-12822, X-15136 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 1-araquidonoilglicerofosfato, X-16574, X-12822 y X-15136, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon y/o negativos para deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon incluyen N-6-trimetillisina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo N-6-trimetillisina.

En una realización, pueden usarse el biomarcador N6-trimetillisina en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon en un sujeto.

Tirosinemia

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de tirosinemia incluyen 3-(4-hidroxifenil)lactato, 4-hidroxifenilpiruvato, 3-(3-hidroxifenil)propionato, 4-hidroxifenilacetato, fenillactato (PLA), X-13581 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de tirosinemia en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 3-(4-hidroxifenil)lactato, 4-hidroxifenilpiruvato, 3-(3-hidroxifenil)propionato, 4-hidroxifenilacetato, fenillactato (PLA) y X-13581, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para tirosinemia y/o negativos para tirosinemia de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de tirosinemia en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de tirosinemia incluyen tirosina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de tirosinemia pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo tirosina.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de tirosinemia en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto.

Deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga incluyen ácido 9-metilúrico, xilulosa, araquidonato (20:4n6), docosahexaenoato (DHA;22:6n3), ácido eicosapentanoico (EPA), ácido 5,8-tetradecadienoico (anteriormente X-12442), 1-docosahexaenoil-GPC (22:6; DHA-GPC), X-18739 (probable isómero de 2-tetradecenoilcarnitina) y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen ácido 9-metilúrico, xilulosa, araquidonato (20:4n6), docosahexaenoato (DHA;22:6n3), ácido eicosapentanoico (EPA), ácido 5,8-tetradecadienoico (anteriormente X-12442), 1-docosahexaenoil-GPC (22:6; DHA-Gp C) y X-18739 (probable isómero de 2-tetradecenoilcarnitina), y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga y/o negativos para deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga incluyen miristoilcarnitina, estearoilcarnitina (C18), palmitoilcarnitina (C16), oleoilcarnitina (C18), miristoleato (14:1n5), miristoleoilcarnitina y linoleoilcarnitina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo miristoilcarnitina, estearoilcarnitina (C18), palmitoilcarnitina (C16), oleoilcarnitina (C18), miristoleato (14:1n5), miristoleoilcarnitina, linoleoilcarnitina y combinaciones de los mismos.

En una realización, uno o más biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en miristoilcarnitina, miristoleato, estearoilcarnitina, palmitoilcarnitina, laurilcarnitina, eicosapentanonoato, araquidonato, oleoilcarnitina, docosahexaenoato, docosapentaenoato y X-12442 pueden usarse en el diagnóstico o en la ayuda en el diagnóstico de deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga en un sujeto.

Xantinuria

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de xantinuria incluyen hipoxantina, xantosina, 2'-desoxiinosina, inosina, N2-metilguanosina, creatinina y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de xantinuria en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen hipoxantina, xantosina, 2'-desoxiinosina, inosina, N2-metilguanosina y creatinina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para xantinuria y/o negativos para xantinuria de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de xantinuria en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de xantinuria incluyen xantina, urato y creatina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de xantinuria pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo xantina, urato y creatina.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de xantinuria en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto.

Transportador de creatina ligado al cromosoma X

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de transportador de creatina ligado al cromosoma X incluyen glicilleucina, 2-hidroxioctanoato, 1,6-anhidroglucosa, X-11483, X-18943, X-17422, X-17761, X-17335 y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de transportador de creatina ligado al cromosoma X en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen glicilleucina, 2-hidroxioctanoato, 1,6-anhidroglucosa, X-11483, X-18943, X-17422, X-17761 y X-17335, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para transportador de creatina ligado al cromosoma X y/o negativos para transportador de creatina ligado al cromosoma X de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de transportador de creatina ligado al cromosoma X en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de transportador de creatina ligado al cromosoma X incluyen creatina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de transportador de creatina ligado al cromosoma X pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo creatina.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de transportador de creatina ligado al cromosoma X en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto.

Sarcosinemia

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de sarcosinemia incluyen colina, betaína, glicina, dimetilglicina y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de sarcosinemia en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen colina, betaína, glicina y dimetilglicina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para sarcosinemia y/o negativos para sarcosinemia de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de sarcosinemia en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de sarcosinemia incluyen sarcosina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de sarcosinemia pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo sarcosina.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Deficiencia de transportador de citrato

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de transportador de citrato incluyen alfa-cetoglutarato, succinato, fumarato, malato, glutamato y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de transportador de citrato en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen alfa-cetoglutarato, succinato, fumarato, malato y glutamato, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de transportador de citrato y/o negativos para deficiencia de transportador de citrato de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse diagnóstico de deficiencia de transportador de citrato en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de transportador de citrato incluyen citrato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de transportador de citrato pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo citrato.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de transportador de citrato en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de plasma, LCR u orina del sujeto.

Deficiencia de piruvato deshidrogenasa

Puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de piruvato deshidrogenasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más de los metabolitos de diagnóstico usados actualmente. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de piruvato deshidrogenasa incluyen piruvato y lactato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de piruvato deshidrogenasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo piruvato y lactato.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Hiperornitinemia-hiperamonemia-homocitrulinuria

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de hiperornitinemia-hiperamonemia-homocitrulinuria incluyen uracilo, 3-ureidopropionato, orotato, glutamina, N-acetil-beta-alanina, uridina, N-acetilaspartato (NAA), dimetilarginina (SDMA ADMA), 5-metiltioadenosina (MTA), beta-alanina, 4-ureidobutirato y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de hiperornitinemia-hiperamonemia-homocitrulinuria en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen uracilo, 3-ureidopropionato, orotato, glutamina, N-acetil-beta-alanina, uridina, N-acetilaspartato (NAA), dimetilarginina (SDMA Ad Ma ), 5-metiltioadenosina (MTA), beta-alanina y 4-ureidobutirato, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para hiperornitinemia-hiperamonemiahomocitrulinuria y/o negativos para hiperornitinemia-hiperamonemia-homocitrulinuria de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de hiperornitinemia-hiperamonemia-homocitrulinuria en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de hiperornitinemia-hiperamonemia-homocitrulinuria incluyen ornitina, homocitrulina, espermina y espermidina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de hiperornitinemia-hiperamonemiahomocitrulinuria pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo ornitina, homocitrulina, espermina y espermidina.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Deficiencia de descarboxilasa de aminoácidos aromáticos (AAAD)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de descarboxilasa de aminoácidos aromáticos (AAAD) incluyen tirosina, fenilalanina, triptófano y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de AAAD en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen tirosina, fenilalanina y triptófano, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de AAAD y/o negativos para deficiencia de AAAD de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de AAAD en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de AAAD incluyen L-dopa, 3-metoxitirosina, 5-hidroxitriptófano, homovainilato, 5-hidroxiindoleacetato y ácido vainiláctico. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de AAAD pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo L-dopa, 3-metoxitirosina, 5-hidroxitriptófano, homovainilato, 5-hidroxiindoleacetato y ácido vainiláctico.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células. En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de AAAD en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de plasma del sujeto.

Síndrome de Smith-Lemli-Opitz

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de síndrome de Smith-Lemli-Opitz incluyen colestanol. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de síndrome de Smith-Lemli-Opitz en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen colestanol y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para síndrome de Smith-Lemli-Opitz y/o negativos para síndrome de Smith-Lemli-Opitz de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de síndrome de Smith-Lemli-Opitz en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de síndrome de Smith-Lemli-Opitz incluyen 7-dehidrocolesterol. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de síndrome de Smith-Lemli-Opitz pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo 7-dehidrocolesterol.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Deficiencia de carnitina primaria

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de carnitina primaria incluyen N6-trimetillisina. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse diagnóstico de deficiencia de carnitina primaria en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen N6-trimetillisina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de carnitina primaria y/o negativos para deficiencia de carnitina primaria de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de carnitina primaria en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los nuevos biomarcadores metabólicos anteriores. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de carnitina primaria incluyen carnitina y acilcarnitina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de carnitina primaria pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo carnitina y acilcarnitina.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Deficiencia de citrina

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de citrina incluyen orotato. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de citrina en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen orotato, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de citrina y/o negativos para deficiencia de citrina de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de citrina en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con nuevos biomarcadores metabólicos. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de citrina incluyen citrulina, arginina, treonina, serina, metionina, fenilalanina y tirosina. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de citrina pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo citrulina, arginina, treonina, serina, metionina, fenilalanina y tirosina.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Deficiencia de 4-aminobutirato aminotransferasa (ABAT)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de ABAT incluyen 2-pirrolidona. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de ABAT en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 2-pirrolidona, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de ABAT y/o negativos para deficiencia de ABAT de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de ABAT en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con nuevos biomarcadores metabólicos. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de ABAT incluyen GABA. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de ABAT pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo GABA.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de ABAT en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de plasma u orina del sujeto.

Deficiencia de GLUT1 (deficiencia de SLC2A1)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de GLUT1 incluyen fructosa, manosa, prolilhidroxiprolina, hidroxiprolina, glicilprolina, N-acetilneuraminato, dimetilarginina (ADMA SDMA), glutamina, gamma-glutamilglutamina, N-acetil-aspartil-glutamato (NAAG), N-acetilglutamina, etilmalonato, creatina y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de GLUT1 en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen fructosa, manosa, prolilhidroxiprolina, hidroxiprolina, glicilprolina, N-acetilneuraminato, dimetilarginina (ADMA SDMA), glutamina, gamma-glutamilglutamina, N-acetil-aspartil-glutamato (NAAG), N-acetilglutamina, etilmalonato y creatina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de GLUT1 y/o negativos para deficiencia de GLUT1 de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de GLUT1 en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con nuevos biomarcadores metabólicos. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de GLUT1 incluyen glucosa. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de GLUT1 pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo glucosa.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de GLUT1 en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de LCR del sujeto.

Aciduria 3-metilglutacónica (MGA)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de MGA incluyen 3-metilglutarilcarnitina. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de MGA en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 3-metilglutarilcarnitina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para MGA y/o negativos para MGA de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de MGA en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con nuevos biomarcadores metabólicos. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de MGA incluyen ácido 3-metilglutacónico y ácido 3-metilglutárico. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de MGA pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo ácido 3-metilglutacónico y ácido 3-metilglutárico.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de MGA en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de plasma del sujeto.

Deficiencia de acil-CoA descarboxilasa de cadena corta (SCAD)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de SCAD incluyen butirilglicina. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de SCAD en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen butirilglicina, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de SCAD y/o negativos para deficiencia de SCAD de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de SCAD en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con nuevos biomarcadores metabólicos. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de SCAD incluyen etilmalonato, butirilcarnitina y metilsuccinato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de SCAD pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo etilmalonato, butirilcarnitina y metilsuccinato.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Deficiencia de urocanasa

Puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de urocanasa en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con nuevos biomarcadores metabólicos. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de deficiencia de urocanasa incluyen cis-urocanato, trans-urocanato y propionato de imidazol. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de deficiencia de urocanasa pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo cis-urocanato, trans-urocanato y propionato de imidazol.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de urocanasa en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de plasma del sujeto.

Deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa incluyen 3-hidroxiisobutirato, isobutirilglicina y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen 3-hidroxiisobutirato, isobutirilglicina y combinaciones de los mismos, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa y/o negativos para deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa de los metabolitos.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Hiperoxaluria

Puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de hiperoxaluria en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con nuevos biomarcadores metabólicos. Los metabolitos de diagnóstico usados actualmente indicativos de hiperoxaluria incluyen oxalato y glicolato. Por consiguiente, los métodos para diagnosticar o facilitar el diagnóstico de hiperoxaluria pueden incluir además analizar una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos adicionales incluyendo oxalato y glicolato.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de hiperoxaluria en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto.

Deficiencia de y-butirobetaína hidroxilasa (deficiencia de BBOX)

Los nuevos biomarcadores metabólicos indicativos de deficiencia de BBOX incluyen hexadecanodioato (C16), docosadioato, eicosanodioato, octadecanodioato (C18), dodecanodioato (C12), 2-aminooctanoato, 2-aminoheptanoato, alfa-hidroxiisocaproato, isovalerato (C5), decanoilcarnitina (C10), cis-4-decenoilcarnitina, palmitoilcarnitina (C16), oleoilcarnitina (C18), laurilcarnitina (C12), miristoleoilcarnitina, miristoilcarnitina, glicerol, 3-hidroximiristate, 2-hidroxidecanoato, 3-hidroxilaurato, 3-hidroxisebacato, 3-hidroxioctanoato, 3-hidroxidecanoato, pelargonato (9:0), caproato (6:0) y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de deficiencia de BBOX en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos que incluyen hexadecanodioato (C16), docosadioato, eicosanodioato, octadecanodioato (C18), dodecanodioato (C12), 2-aminooctanoato, 2-aminoheptanoato, alfa-hidroxiisocaproato, isovalerato (C5), decanoilcarnitina (C10), cis-4-decenoilcamitina, palmitoilcamitina (C16), oleoilcarnitina (C18), laurilcarnitina (C12), miristoleoilcarnitina, miristoilcarnitina, glicerol, 3-hidroximiristate, 2-hidroxidecanoato, 3-hidroxilaurato, 3-hidroxisebacato, 3-hidroxioctanoato, 3-hidroxidecanoato, pelargonato (9:0), caproato (6:0) y combinaciones de los mismos, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para deficiencia de b Bo X y/o negativos para deficiencia de BBOX de los metabolitos.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

Trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos (incluyendo trastornos del ciclo de la urea y acidemias orgánicas)

Los biomarcadores metabólicos indicativos de trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos (incluyendo trastornos del ciclo de la urea y acidemias orgánicas) incluyen N-acetilalanina, aspartato, glutarato (pentanodioato), glutarilcarnitina (C5), 3-hidroxiglutarato, glutaconato, fenilalanina, N-acetilfenilalanina, fenilpiruvato, fenillactato (PLA), fenilacetato, fenilacetilglicina, fenilacetilglutamina, 4-hidroxifenilpiruvato, 3-(4-hidroxifenil)lactato, sulfato de p-cresol, sulfato de o-cresol, 3-metoxitirosina, leucina, 4-metil-2-oxopentanoato, isovalerato, isovalerilglicina, isovalerilcarnitina (C5), 3-metilcrotonilglicina, beta-hidroxiisovalerato, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, 3-metilglutarilcarnitina (C6), alfahidroxiisovalerato, isoleucina, alo-isoleucina, 3-metil-2-oxovalerato, 2-metilbutirilcarnitina (C5), tiglilcarnitina, tigloilglicina, 2-hidroxi-3-metilvalerato, 3-hidroxi-2-etilpropionato, valina, 3-metil-2-oxobutirato, isobutirilcarnitina, 3-hidroxiisobutirato, alfa-hidroxiisocaproato, homocisteína, cistationina, arginina, urea, ornitina, prolina, citrulina, argininosuccinato, homoarginina, homocitrulina, N-acetilarginina, N-delta-acetilornitina, trans-4-hidroxiprolina, prohidroxi-pro, creatina, creatinina, 4-guanidinobutanoato, guanidinosuccinato, gamma-glutamilfenilalanina, gammaglutamiltirosina, alanilalanina, arginilprolinaaspartilfenilalanina, glicilfenilalanina, histidilfenilalanina, isoleucilaspartato, leucilfenilalanina, fenilalanilalanina, fenilalanilarginina, fenilalanilaspartato, fenilalanilglutamato, fenilalanilglicina, fenilalanilisoleucina, fenilalanilleucina fenilalanilfenilalanina, fenilalanilserina, piroglutamilvalina, treonilfenilalanina, triptofilfenilalanina, valilfenilalanina, fructosa, sorbosa, succinilcarnitina, succinato, 2-metilcitrato, valerato, estearidonato (18:4n3), adipato, dodecanodioato (C12), tetradecanodioato (C14), hexadecanodioato (C16), octadecanodioato (C18), 2-aminoheptanoato, 2-linolenoilglicerofosfocolina (18:3n3), 2-metilmalonilcarnitina, butirilcarnitina, propionilcarnitina (C3), propionilglicina (C3), metilmalonil-CoA, ácido metilmalónico, acetilcarnitina, hidroxibutirilcarnitina, valerilcarnitina, hexanoilcarnitina, miristoilcarnitina, palmitoilcarnitina (C16), hexenodioilcarnitina (anteriormente X-17001), 3-hidroxipropanoato, 1-miristoilglicerofosfocolina (14:0), 2-miristoilglicerofosfocolina, 1-pentadecanoilglicerofosfocolina (15:0), 1-linolenoilglicerofosfocolina (18:3n3), 1-estearoilglicerofosfoetanolamina, 1,3-dipalmitoilglicerol, 5alfa-androstan-3alfa, disulfato de 17beta-diol, orotato, uridina, uracilo, 3-ureidopropionato, hipurato, sulfato de catecol, fenilcarnitina, propionato, 5-hidroxitriptófano, 5-metiltioadenosina (MTA), beta-alanina, dimetilarginina (SDMA ADMA), glutamina, N-acetilaspartato (NAA), N-acetil-beta-alanina, triptófano, tirosina, 2-pirrolidona, gamma-glutamilleucina, O-sulfo-L-tirosina, palmitoil-esfingomielina, gamma-glutamilisoleucina, s-sulfato de cisteína, 2-aminoadipato, fenilacetilglutamina, 3,4-dihidroxifenilacetato, fenilpropionilglicina, ácido 2-pentanamido-3-fenilpropanoico, 2-hidroxifenilacetato, N-acetilleucina, metilsuccinato, etilmalonato, guanidinoacetato, betahidroxibutirato, N-carbamoilaspartato, 4-ureidobutirato, hipurato, 2-metilhipurato, benzoato, metil-4-hidroxibenzoato, 4-fenilbutirato y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos (incluyendo trastornos del ciclo de la urea y acidemias orgánicas) en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos enumerados anteriormente, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para la enfermedad o trastorno y/o negativos para la enfermedad o trastorno de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos (incluyendo trastornos del ciclo de la urea y acidemias orgánicas) en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los biomarcadores metabólicos anteriores.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos incluyendo cualquiera de 2-aminoadipato, fenilacetilglutamina, 3,4-dihidroxifenilacetato, fenilpropionilglicina, ácido 2-pentanamido-3-fenilpropanoico, 2-hidroxifenilacetato, N-acetilleucina, metilsuccinato, etilmalonato, guanidinoacetato, beta-hidroxibutirato, N-carbamoilaspartato, 4-ureidobutirato, hipurato, 2-metilhipurato, benzoato, metil-4-hidroxibenzoato, 4-fenilbutirato y combinaciones de los mismos.

Trastornos de la oxidación de ácidos grasos

Los biomarcadores metabólicos indicativos de trastornos de la oxidación de ácidos grasos incluyen xilulosa, caproato (6:0), heptanoato (7:0), caprilato (C8), pelargonato (9:0), caprato (C10), miristoleato (14:1n5), ácido eicosapentanoico (EPA), docosahexaenoato (DHA;22:6n3), araquidonato (20:4n6), suberato (octanodioato), sebacato (C8), dodecanodioato (C12), hexanoilglicina (C6), N-octanoilglicina, hexanoilcamitina, octanoilcamitina, decanoilcamitina, cis-4-decenoilcamitina, miristoilcarnitina, palmitoilcarnitina (C16), estearoilcarnitina (C18), oleoilcarnitina (C18), desoxicarnitina, carnitina, 3-hidroxidecanoato, 5-hidroxihexanoato, N-palmitoiltaurina, 1-margaroilglicerofosfocolina (17:0), 1-estearoilglicerofosfocolina (18:0), 1-docosapentaenoilglicerofosfocolina (22:5n3), ácido 9-metilúrico, sulfato de alfa-CEHC (2,5,7,8-tetrametil-2-(2'-carboxietil)-6-hidroxicromano) (anteriormente X-12435), sulfato de O-metilcatecol, ácido 5,8-tetradecadienoico (anteriormente X-12442), metilhexanoilglutamina (anteriormente X-12637), 7-dehidrocolesterol, colestanol, N6-trimetillisina, butirilglicina, 1-docosahexaenoil-GPC (22:6; DHA-GPC), 2-hidroxiglutarato, 3-metiladipato, 4-octenodioato, heptanoilglicina y combinaciones de los mismos. Por consiguiente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de trastornos de la oxidación de ácidos grasos en un sujeto analizando una muestra biológica obtenida del sujeto para determinar el nivel de uno o más biomarcadores metabólicos anteriores, y comparando el/los nivel(es) de los metabolitos en la muestra con niveles de referencia positivos para la enfermedad o trastorno y/o negativos para la enfermedad o trastorno de los metabolitos.

Opcionalmente, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de trastornos de la oxidación de ácidos grasos en un sujeto analizando el/los nivel(es) de uno o más metabolitos de diagnósticos usados actualmente en combinación con los biomarcadores metabólicos anteriores.

Tal como se explicó anteriormente, la muestra biológica del sujeto puede aislarse de cualquier fuente biológica adecuada, por ejemplo, sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o muestras de células.

En algunas realizaciones, puede realizarse o facilitarse el diagnóstico de trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos en un sujeto analizando una muestra biológica derivada de orina del sujeto para determinar el nivel de uno o más metabolitos incluyendo cualquiera de 2-hidroxiglutarato, 3-metiladipato, 4-octenodioato, heptanoilglicina y combinaciones de los mismos.

Ejemplos

I. Métodos generales

A. Obtención del perfil metabolómico.

Las plataformas metabolómicas consistían en tres métodos independientes: cromatografía de líquidos de ultra alta resolución/espectrometría de masas en tándem (UHCL/EM/EM2) optimizada para especies básicas, UHCL/EM/EM2 optimizada para especies ácidas y cromatografía de gases/espectrometría de masas (CG/EM).

B. Preparación de muestras.

Se almacenaron las muestras de plasma y orina a -80°C hasta que se necesitaron y luego se descongelaron en hielo justo antes de la extracción. Se ejecutó la extracción usando un robot de manejo de líquidos automatizado (MicroLab Star, Hamilton Robotics, Reno, NV), en el que se añadieron 450 |il de metanol a 100 |il de cada muestra para precipitar las proteínas. El metanol contenía cuatro patrones de recuperación para permitir la confirmación de la eficiencia de extracción. Luego, se mezcló cada disolución en un dispositivo Geno/Grinder 2000 (Glen Mills Inc., Clifton, NJ) a 675 golpes por minuto y luego se centrifugó durante 5 minutos a 2000 rpm. Se tomaron cuatro alícuotas de 110 |il del sobrenadante de cada muestra y se secaron bajo nitrógeno y luego a vacío durante la noche. Al día siguiente, se reconstituyó una alícuota en 50 |il de bicarbonato de amonio 6,5 mM en agua a (pH 8) y se reconstituyó una alícuota usando 50 |il de ácido fórmico al 0,1% en agua. Ambos disolventes de reconstitución contenían conjuntos de patrones internos del instrumento para marcar un índice de retención de CL y evaluar el rendimiento del instrumento de CL-EM. Se derivatizó una tercera alícuota de 110 |il mediante tratamiento con 50 |il de una mezcla de N,O-bistrimetilsililtrifluoroacetamida y trimetilclorosilano al 1% en ciclohexano:diclorometano:acetonitrilo (5:4:1) más trietilamina al 5%, con patrones internos añadidos para marcar un índice de retención de CG y para la evaluación de la recuperación del procedimiento de derivatización. Luego se secó esta mezcla durante la noche a vacío y se taparon los extractos secos, se agitaron durante cinco minutos y luego se calentaron a 60°C durante una hora. Se dejaron enfriar las muestras y se centrifugaron brevemente para sedimentar cualquier residuo antes de analizarlas mediante CG-EM. Se selló la alícuota restante después de secar y se almacenó a -80°C para usarse como muestras de respaldo, si fuera necesario. Se analizaron los extractos en tres espectrómetros de masas separados: un sistema UPLC-EM que emplea cromatografía de líquidos de ultra resolución y espectrometría de masas para detectar iones positivos, un sistema UPLC-EM que detecta iones negativos y un sistema de cromatografía de gases-espectrometría de masas (CG-EM) Trace GC Ultra Gas Chromatograph-DSQ (GC-MS) (Thermo Scientific, Waltham, m A).

C. Método de UPLC.

Se separaron todas las alícuotas reconstituidas analizadas mediante CL-EM usando un sistema Acquity UPLC de Waters (Waters Corp., Milford, MA). Las alícuotas reconstituidas en ácido fórmico al 0,1% usaron disolventes de fase móvil que consistían en ácido fórmico al 0,1% en agua (A) y ácido fórmico al 0,1% en metanol (B). Las alícuotas reconstituidas en bicarbonato de amonio 6,5 mM usaron disolventes de fase móvil que consistían en bicarbonato de amonio 6,5 mM en agua, pH 8 (A) y bicarbonato de amonio 6,5 mM en metanol/agua 95/5. El perfil de gradiente utilizado tanto para los extractos reconstituidos con ácido fórmico como para los extractos reconstituidos con bicarbonato de amonio fue del 0,5% de B al 70% de B en 4 minutos, del 70% de B al 98% de B en 0,5 minutos, y se mantuvo en el 98% de B durante 0,9 minutos antes de volver al 0,5% de B en 0,2 minutos. La velocidad de flujo fue de 350 |il/min. El volumen de inyección de la muestra fue de 5 |il y se usó 2x sobrellenado de bucle de aguja. Se realizaron las separaciones por cromatografía de líquidos a 40°C en columnas de tamaño de partícula de 1,7 |im Waters BEH C18 de 2,1 mm x 100 mm dedicadas a ácido o base separadas.

D. Métodos de UPLC-EM.

En el ejemplo 1, se usó un espectrómetro de masas cuadrupolo de trampa lineal (LTQ, Thermo Scientific, Waltham, MA). En el ejemplo 4, se usó un espectrómetro de masas Orbitrap de masas de alta resolución/precisión Q-Exactive (Q-Exactive, ThermoFisher Scientific, Waltham, MA) hecho funcionar a una resolución de masa de 35.000. En todos los demás ejemplos, se usó un espectrómetro de masas OrbitrapElite (OrbiElite Thermo Scientific, Waltham, MA). Los espectrómetros de masas Q-Exactive y OrbiElite utilizaron una fuente de HESI-II con gas envolvente ajustado a 80, gas auxiliar a 12 y voltaje ajustado a 4,2 kV para el modo positivo. Los ajustes para el modo negativo tenían gas envolvente en 75, gas auxiliar en 15 y el voltaje se estableció en 2,75 kV. La temperatura del calentador de la fuente para ambos modos fue de 430°C y la temperatura del capilar fue de 350°C. El intervalo de masa fue de 99-1000 m/z con una velocidad de barrido de 4,6 barridos totales por segundo también alternando un barrido completo y un barrido de EM/EM y la resolución se estableció en 30.000. El objetivo de control automático de ganancia (AGC) de barrido completo de espectroscopia de masas por transformada de Fourier (FTMS) se estableció en 5 x 105 con un tiempo de punto de corte de 500 ms. El objetivo de AGC para la trampa de iones EM/EM fue 3 x 103 con un tiempo máximo de llenado de 100 ms. La energía de colisión normalizada para el modo positivo se estableció en 32 unidades arbitrarias y el modo negativo se estableció en 30. Para ambos métodos, la Q de activación fue de 0,35 y el tiempo de activación fue de 30 ms, nuevamente con una ventana de aislamiento de masa de 3 m/z. La configuración de exclusión dinámica con una duración de 3,5 segundos se habilitó para el dispositivo OrbiElite. La calibración se realizó semanalmente usando una infusión de la disolución de calibración de iones positivos de ionización por electropulverización (ESI) Pierce™ LTQ Velos o la disolución de calibración de iones negativos Pierce™ ESI.

E. Método de CG-EM.

Se analizaron las muestras derivatizadas mediante CG-EM. Se inyectó un volumen de muestra de 1,0 |il en modo dividido con una razón de división 20:1 en una fase estacionaria de difenildimetilpolisiloxano, columna de sílice fundida de película delgada, Crossbond RTX-5Sil, 0,18 mm de d.i. x 20 m con un grosor de película de 20 |im (Restek, Bellefonte, PA). Se eluyeron los compuestos con helio como gas portador y un gradiente de temperatura que consistía en la temperatura inicial mantenida a 60°C durante 1 minuto; luego se aumentó a 220°C a una velocidad de 17,1°C/minuto; seguido de un aumento a 340°C a una velocidad de 30°C/minuto y luego se mantuvo a esta temperatura durante 3,67 minutos. Luego se dejó que la temperatura disminuyera y se estabilizara a 60°C para una inyección posterior. Se hizo funcionar el espectrómetro de masas usando ionización por impacto de electrones con un intervalo de barrido de 50-750 unidades de masa a 4 barridos por segundo, 3077 amu/s. El cuadrupolo de dos fases (DSQ) se estableció con una temperatura de la fuente de iones de 290°C y un voltaje multiplicador de 1865 V. La línea de transferencia EM se mantuvo a 300°C. El ajuste y calibración del DSQ se realizó a diario para garantizar un rendimiento óptimo.

F. Procesamiento y análisis de datos.

Para cada conjunto de datos de matriz biológica en cada instrumento, se calcularon las desviaciones estándar relativas (DER) del área del pico para cada patrón interno para confirmar la eficiencia de extracción, el rendimiento del instrumento, la integridad de la columna, la cromatografía y la calibración de masa. Varios de estos patrones internos sirven como marcadores del índice de retención (RI) y se comprobaron el tiempo de retención y la alineación. Se usaron versiones modificadas del software que acompaña a los sistemas UPLC-EM y CG-EM para la detección e integración de picos. El resultado de este procesamiento generó una lista de razones m/z, tiempos de retención y valores de área bajo la curva. El software especificó los criterios para la detección de picos, incluyendo los umbrales para la relación señal/ruido, altura y anchura.

Los conjuntos de datos biológicos, incluyendo las muestras de control de calidad, se alinearon cromatográficamente basándose en un índice de retención que utiliza patrones internos asignados a un valor de RI fijo. El RI del pico experimental se determina asumiendo un ajuste lineal entre los marcadores RI flanqueantes cuyos valores no cambian. El beneficio del RI es que corrige las desviaciones del tiempo de retención provocadas por errores sistemáticos tales como el pH de la muestra y la edad de la columna. El RI de cada compuesto se designó basándose en la relación de elución con sus dos marcadores de retención laterales. Usando un paquete de software interno, los picos integrados y alineados se compararon frente a una biblioteca interna (una biblioteca química) de patrones auténticos y compuestos desconocidos detectados habitualmente, que es específico del método de recogida de datos positivo, negativo o CG-EM. Los emparejamientos se basaron en valores de índice de retención dentro de las 150 unidades de RI de la identificación prospectiva y el emparejamiento de masas del precursor experimental con el patrón auténtico de la biblioteca dentro de 0,4 m/z para los datos de LTQ y DSQ. La EM/EM experimental se comparó con los espectros de la biblioteca para el patrón auténtico y se asignaron puntuaciones directas e inversas. Una puntuación directa perfecta indicaría que todos los iones en los espectros experimentales se encontraron en la biblioteca para el patrón auténtico en las razones correctas y una puntuación inversa perfecta indicaría que todos los iones de la biblioteca de patrones auténticos estaban presentes en los espectros experimentales y en las razones correctas. Se compararon las puntuaciones directas e inversas y se proporcionó una puntuación espectral de fragmentación EM/EM para el emparejamiento propuesto. Luego, todos los emparejamientos fueron revisados manualmente por un analista que aprobó o rechazó cada llamada basándose en los criterios anteriores. Sin embargo, no se requiere una revisión manual por parte de un analista. En algunas realizaciones, el proceso de emparejamiento está completamente automatizado.

Pueden encontrarse detalles adicionales en cuanto a una biblioteca química, un método para emparejar picos alineados integrados para la identificación de compuestos designados y compuestos desconocidos detectados habitualmente, y código legible por ordenador para identificar moléculas pequeñas en una muestra en la patente estadounidense n.° 7.561.975.

G. Control de calidad.

A partir de las muestras de plasma u orina, se combinaron alícuotas de cada una de las muestras individuales para realizar réplicas técnicas, que se extrajeron tal como se describió anteriormente. Los extractos de esta muestra combinada de plasma u orina se inyectaron seis veces para cada conjunto de datos en cada instrumento para evaluar la variabilidad del procedimiento. Como control de calidad adicional, también se extrajeron cinco alícuotas de agua como parte del conjunto de muestras en cada instrumento para que sirvan como blancos del procedimiento para la identificación de artefactos. Todas las muestras de QC incluían los patrones internos del instrumento para evaluar la eficiencia de extracción y el rendimiento del instrumento y para servir como marcadores de índice de retención para la identificación de iones. Los patrones se marcaron isotópicamente o se eligieron moléculas exógenas de otro modo para no obstruir la detección de iones intrínsecos.

H. Análisis estadístico.

El objetivo del análisis estadístico era identificar valores “extremos” (resultados atípicos) en cada uno de los metabolitos detectados en la muestra. Se realizó un procedimiento de dos etapas basándose en el porcentaje de llenado (el porcentaje de muestras para las que se detectó un valor en los metabolitos). Cuando el llenado fue menor o igual al 10%, se marcaron las muestras en las que se detectó un valor. Cuando el llenado era mayor del 10%, los valores ausentes se imputaban con una variable normal aleatoria con una media igual al mínimo observado y una desviación estándar igual a 1. Luego, los datos se transformaron logarítmicamente y se calculó la amplitud intercuartílica (IQR), definida como la diferencia entre los cuartiles 3° y 1°. Luego se marcaron los valores que eran mayores de 1,5*IQR por encima del 3er cuartil o 1,5*IQR por debajo del 1er cuartil. También se analizaron los datos transformados logarítmicamente para calcular la puntuación Z para cada metabolito en cada individuo. La puntuación Z del metabolito para un individuo representa el número de desviaciones estándar por encima de la media del metabolito dado. Una puntuación Z positiva significa que el nivel de metabolitos está por encima de la media y una puntuación Z negativa significa que el nivel de metabolitos está por debajo de la media.

Los resultados obtenidos fueron útiles para diagnosticar y/o ayudar en el diagnóstico de más de treinta trastornos tal como se describe en los ejemplos a continuación usando una única muestra de pequeño volumen del sujeto y sin requerir conocimiento a priori del trastorno o enfermedad. De hecho, en algunos casos el individuo fue tratado por un trastorno genético que los datos metabolómicos indicaron no era penetrante, por tanto, el paciente no requirió tratamiento, y en otros casos el análisis metabolómico indicó la presencia de un trastorno para el cual la mutación genética descubierta por la secuenciación del exoma se consideró insignificante. Tipos adicionales de resultados de diagnóstico que se obtuvieron usando los métodos que se describen a continuación.

Para algunos sujetos, se determinó que los biomarcadores de diagnóstico clínico eran aberrantes y otras sustancias bioquímicas aberrantes, algunas de los cuales estaban relacionadas bioquímicamente con el metabolito de diagnóstico clínico, también demostraron ser aberrantes. Para algunos sujetos, no se detectó el metabolito de diagnóstico clínico; sin embargo, se demostró que las nuevas sustancias bioquímicas, al menos algunas de las cuales están relacionadas con el metabolito de diagnóstico, eran aberrantes, lo que permitió el diagnóstico. Para algunos sujetos, los metabolitos de diagnóstico clínico se determinaron como aberrantes en un tipo de muestra diferente al que se usa clínicamente en la actualidad (por ejemplo, se detectó un marcador de orina en el plasma), lo que permitió el diagnóstico con un nuevo tipo de muestra. Para determinados trastornos, los metabolitos de diagnóstico clínico no están disponibles, pero el análisis reveló nuevas sustancias bioquímicas que fueron útiles para realizar un diagnóstico clínico.

Ejemplo 1: evaluación de individuos con la enfermedad en estudio piloto.

Para evaluar la capacidad para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de la enfermedad, se realizó el método en una cohorte compuesta por 100 individuos sintomáticos, para 56 de los cuales se conocía un diagnóstico (como “control” positivo para el método, N=56) y para 44 de los cuales no se había determinado un diagnóstico (individuos de “prueba”, N=44). Se obtuvieron muestras de plasma de cada individuo y se extrajeron moléculas pequeñas a partir de una alícuota (normalmente 50-100 ul) de la muestra de plasma. Se examinó cada alícuota de muestra frente a una biblioteca bioquímica de más de 7000 sustancias bioquímicas para detectar sustancias bioquímicas presentes en la muestra. En el momento del análisis, se ocultó la identidad de todas las muestras para el diagnóstico. Se detectaron un total de 923 sustancias bioquímicas, 523 designadas y 400 no designadas. Las sustancias bioquímicas designadas representan moléculas para las que existe un patrón químico auténtico disponible y ese patrón químico auténtico se ha procesado en una plataforma equivalente y la “firma de fragmentación de iones” para ese patrón se ha identificado y capturado en la biblioteca química interna. Las sustancias bioquímicas no designadas representan entidades para las que la “firma de fragmentación de iones” se ha establecido, pero para las que no está disponible un patrón conocido en la biblioteca química. Las sustancias bioquímicas no designadas se han caracterizado suficientemente mediante técnicas analíticas para la identificación única. Las sustancias bioquímicas no designadas se designan en el presente documento mediante la nomenclatura “X -” seguido por un número de cinco dígitos específico. La identificación de la información analítica para las moléculas pequeñas bioquímicas no designadas aparece a continuación en la tabla 4.

Para cada uno de los 100 individuos sintomáticos, se analizaron estadísticamente de manera automática los datos usando IQR para identificar los resultados atípicos en las sustancias bioquímicas examinadas. También se analizaron sustancias bioquímicas poco frecuentes y sustancias bioquímicas ausentes para cada individuo. Se mapearon automáticamente los metabolitos en la muestra para determinar las subrutas y superrutas y se generó una visualización de los datos. En la tabla 1 se resumen los resultados del análisis de los 100 sujetos sintomáticos. Se presentan el diagnóstico para cada sujeto individual, el número de metabolitos que se determinaron para que fueran resultados atípicos basándose en 1,5*IQR, 3,0*IQR y el número total de resultados atípicos (es decir, para 1,5*IQR y para 3,0*IQR).

En el momento del análisis realizado usando los métodos en el presente documento, se ocultó a los analistas la identidad de los diagnósticos. Después del análisis, se pusieron a disposición los diagnósticos clínicos para comparar los hallazgos y determinar si los resultados eran coherentes con el diagnóstico. Basándose en los datos de IQR y los datos de metabolitos ausentes se identificaron los metabolitos aberrantes en las muestras de los sujetos y usando esta información se propusieron diagnósticos para cinco sujetos. Cuando no se ocultó la identidad de la información de diagnóstico, se demostró que el diagnóstico basándose en los metabolitos aberrantes era coherente con el diagnóstico clínico. Por ejemplo, se usaron los metabolitos aberrantes fenilalanina y fenillactato para diagnosticar fenilcetonuria (PKU) en un individuo. En otro ejemplo, se usaron los metabolitos aberrantes sebacato (decanodioato), 2-hidroxiglutarato, azelato (nonanodioato), caprilato (8:0), hexanoilcarnitina y octanoilcarnitina para diagnosticar deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media (deficiencia de MCAD) en un individuo. En otro ejemplo, se usaron los metabolitos aberrantes isoleucina, valina, 3-metil-2-oxobutirato, 3-metil-2-oxovalerato y alfahidroxiisovalerato para diagnosticar la enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce en un individuo. En otro ejemplo, se usó el metabolito aberrante isovalerilcarnitina para diagnosticar acidemia isovalérica en un individuo. En otro ejemplo, se le diagnosticó a un sujeto deficiencia de timidina fosforilasa. Se identificó la timidina en la muestra del sujeto como una sustancia bioquímica poco frecuente (una sustancia bioquímica normalmente no detectada en las muestras de referencia) coherente con un diagnóstico de deficiencia de timidina fosforilasa.

Tabla 1 - Resultados experimentales para identificar sustancias bioquímicas aberrantes para el análisis inicial del diagnóstico de la enfermedad o trastorno

Ejemplo 2: evaluación clínica de individuos con la enfermedad en un estudio expandido.

En otro ejemplo, se usó el método descrito en el presente documento para evaluar muestras de plasma de 200 individuos. Las 200 muestras consistían en la cohorte de 100 muestras descrita en el ejemplo 1 más 100 muestras de una nueva cohorte de individuos sintomáticos. Todas las 200 muestras incluidas en este estudio se habían analizado usando uno o más paneles dirigidos de analitos en un análisis cuantitativo realizado en un laboratorio de diagnóstico clínico. Las pruebas dirigidas más habituales fueron ensayos de panel para determinar aminoácidos o acilcarnitinas (108 y 26 pacientes, respectivamente). De los 200 sujetos en la cohorte combinada, se diagnosticó de manera positiva a 132 sujetos enzimopatía congénita por un médico responsable; para 68 sujetos, no pudo determinarse un diagnóstico clínico.

Usando el espectrómetro de masas OrbiElite en el método de análisis de CL-EM, se examinó cada muestra frente a la biblioteca bioquímica completa de más de 7000 productos para medir las sustancias bioquímicas detectadas dentro de la muestra. A partir de cada muestra, se retiró una alícuota y se extrajeron y se analizaron las moléculas pequeñas (sustancias bioquímicas); se identificaron las sustancias bioquímicas detectadas en las muestras y se determinaron los niveles aberrantes para obtener información de diagnóstico (por ejemplo, tabla 2) que se almacenó en una base de datos. Se detectaron un total de 1292 sustancias bioquímicas, 706 designadas y 586 no designadas. Estas sustancias bioquímicas incluyen péptidos pequeños (por ejemplo, di, tri) y moléculas pequeñas que representan muchas clases de biomarcadores, incluyendo aminoácidos (140), péptidos (94), hidratos de carbono (26), lípidos (243), cofactores (29), metabolitos energéticos (11), nucleótidos (32) y xenobióticos (131).

Para cada de uno de los 200 individuos sintomáticos, se analizaron estadísticamente de manera automática los datos usando IQR y puntuaciones Z para identificar resultados atípicos en las sustancias bioquímicas examinadas. También se analizaron las sustancias bioquímicas poco frecuentes y sustancias bioquímicas ausentes para cada individuo. A diferencia del análisis de diagnóstico dirigido, los hallazgos de diagnóstico metabolómicos no se limitaron a una única clase de analitos. En su lugar, se detectaron y se usaron en el análisis metabolitos de múltiples rutas bioquímicas, incluyendo, por ejemplo, aminoácidos, nucleótidos y lípidos, así como aductos conjugados de carnitina y glicina. Se mapearon de manera automáticos los metabolitos detectados en la muestra para determinar subrutas y superrutas. Se clasificaron de manera automática las sustancias bioquímicas detectadas en 41 subrutas bioquímicas. Se generó una visualización automatizada de los datos, incluyendo las sustancias bioquímicas aberrantes y las super y subrutas bioquímicas anómalas para las que se mapearon las sustancias bioquímicas aberrantes. En las figuras 4-14 se presentan ejemplos de ilustraciones gráficas de las visualizaciones y se describen con más detalle a continuación.

Se identificaron sustancias bioquímicas aberrantes y rutas anómalas de la siguiente manera. Las sustancias bioquímicas aberrantes incluían sustancias bioquímicas ausentes, sustancias bioquímicas poco frecuentes y resultados atípicos. Se identificaron sustancias bioquímicas aberrantes en forma de resultados atípicos basándose en o bien 1,5*IQR o bien 3,0*IQR usando los datos transformados logarítmicamente. Para acomodar los valores ausentes, se identificaron de manera automática los compuestos presentes en < 10% de todas las muestras como compuestos poco frecuentes. Se aplicaron los valores ausentes con una variable normal aleatoria centrada alrededor del mínimo observado para los compuestos presentes en > 10% de todas las muestras. También se identificaron las sustancias bioquímicas aberrantes determinando una puntuación Z para cada metabolito. En este ejemplo los metabolitos con puntuaciones Z <-1,5 o >1,5 se determinaron como aberrantes.

Para identificar rutas anómalas, se transformaron logarítmicamente los datos para cada sustancia bioquímica, se centraron (es decir, se ajustó la media para tener media=0) y se normalizaron (de=1). A continuación, se elevaron al cuadrado los valores observados y luego se sumaron en todos los compuestos de la ruta. Se aplicaron los valores ausentes con el mínimo observado antes de la transformación. Se clasificaron las rutas o bien como típicas para una población determinada o bien como anómalas, lo que significa que la distancia bioquímica para esa ruta para el individuo se encontraba entre el 10% más alto de todas las muestras para una ruta dada. Se calculó la clasificación anómala usando distancias euclidianas de la media geométrica de cada ruta. Cada superruta se compone de múltiples subrutas, tal como se describe a continuación.

Antes del análisis, se ocultaron a los analistas la identidad de todos los diagnósticos. Después del análisis, se pusieron a disposición los diagnósticos clínicos para la comparación con los hallazgos clínicos para determinar si los resultados del análisis eran coherentes con los diagnósticos clínicos. Además, las 100 muestras analizadas previamente del ejemplo 1 sirvieron como muestras de anclaje que permitieron la comparación de los datos de los sujetos descritos y analizados en el ejemplo 1 con los datos obtenidos en el análisis repetido y con los datos de los 100 nuevos sujetos. La inclusión de las muestras analizadas previamente como muestras de anclaje en series con muestras de los 100 nuevos sujetos permitió la corrección de la variabilidad serie a serie. Se compararon los resultados del análisis de las 100 muestras de anclaje de los 100 sujetos sintomáticos que se analizaron previamente con los resultados obtenidos de la primera serie en el ejemplo 1 para evaluar la reproducibilidad de los datos. Es importante destacar que los metabolitos identificados como aberrantes (incluyendo las sustancias bioquímicas poco frecuentes o sustancias bioquímicas ausentes) eran coherentes entre los dos análisis.

Se evaluaron los datos y las visualizaciones por un médico para determinar si los resultados obtenidos usando los métodos descritos eran coherentes con el diagnóstico determinado clínicamente. En la tabla 2 se resumen los resultados de diagnóstico basado en el análisis y el diagnóstico clínico. La columna 1 de la tabla 2 enumera el trastorno, incluyendo sinónimos. La columna 2 muestra el número de individuos con cada diagnóstico, la columna 3 enumera la sensibilidad, la columna 4 enumera la especificidad para el diagnóstico del trastorno, (nota: la sensibilidad y especificidad se basaron en los resultados de los métodos de análisis descritos en el presente documento), la columna 5 enumera los metabolitos que se usan actualmente en la clínica para diagnosticar el trastorno. Los resultados del análisis se presentan en las columnas 6 y 7. La columna 6 enumera metabolitos usados clínicamente que se encontró que eran aberrantes usando los métodos divulgados en el presente documento. La columna 7 marcada “Resultados del análisis: nuevos metabolitos aberrantes en sujetos diagnosticados” enumera los metabolitos no usados actualmente para el diagnóstico clínico que se identificaron como aberrantes basándose en los resultados de los métodos usados en el presente documento en los sujetos que tenían ese diagnóstico clínico; algunos de estos metabolitos están relacionados bioquímicamente con el metabolito de diagnóstico usado clínicamente.

En algunos individuos no se observó el metabolito de diagnóstico clínicamente. Sin embargo, otros metabolitos, al menos algunos de los cuales estaban relacionados bioquímicamente con el metabolito de diagnóstico, eran aberrantes, lo que ayudaba al diagnóstico de ese trastorno. Por tanto, los métodos en el presente documento ayudaron en el diagnóstico de trastornos que no se diagnosticaron usando los métodos clínicos actuales. Estos nuevos resultados se indican para los trastornos descritos en los ejemplos siguientes y se resumen en la tabla 2 anterior. Cabe destacar que se midieron los metabolitos en cada muestra y se analizó cada muestra para todas las enfermedades notificadas simultáneamente. Por tanto, se midió en una muestra única de pequeño volumen (<100 ul) una pluralidad de metabolitos para identificar metabolitos aberrantes que se mapearon de manera automática en rutas bioquímicas para ayudar en el diagnóstico de todas las enfermedades y los trastornos descritos a continuación.

Tal como se señaló anteriormente, se identificaron metabolitos aberrantes adicionales que pueden ser útiles para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de la enfermedad a partir del análisis de los datos de los 200 sujetos. Estos metabolitos pueden servir como biomarcadores para complementar los ensayos de diagnóstico clínico usados actualmente, para proporcionar biomarcadores sustitutos y/o para proporcionar información adicional sobre la ruta que puede ser informativa para el diagnóstico o ayudar en el diagnóstico. Tales marcadores pueden combinarse con los metabolitos usados clínicamente en la actualidad para generar un panel de metabolitos que forman una firma de metabolitos de la enfermedad o el trastorno. Tales marcadores pueden usarse solos o en combinación con metabolitos usados clínicamente en la actualidad para ayudar en el diagnóstico de la enfermedad y los resultados pueden mostrarse visualmente. En algunas realizaciones, puede usarse una puntuación compuesta predictiva específica de la enfermedad o el trastorno basada en uno o más metabolitos relevantes para ayudar en el diagnóstico de la enfermedad. Además, tales marcadores pueden ayudar en el diagnóstico cuando no se detecta el metabolito usado clínicamente o el nivel medido de dicho metabolito es equívoco. Dichas firmas pueden almacenarse en una base de datos y usarse para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de la enfermedad o el trastorno.

Tabla 2 - Resultados experimentales del diagnóstico de la enfermedad o el trastorno

En la figura 4 se presentan ejemplos no limitativos que muestran ilustraciones gráficas de la visualización automatizada de las superrutas bioquímicas, en las figuras 5, 6 y 10 se presentan las subrutas bioquímicas y en las figuras 7-9 y 11­ 14 se presentan las sustancias bioquímicas. En la figura 4 se presenta un ejemplo de ilustración gráfica de la visualización de superrutas bioquímicas para un paciente. Las superrutas bioquímicas se enumeran a la izquierda. Los puntos negros indican la ruta como siendo típica o anómala para ese sujeto. Usando los métodos descritos en el presente documento, se determinó la ruta energética que era anómala para este paciente. En la figura 5 se ejemplifica la visualización de subrutas bioquímicas para el paciente. Las subrutas bioquímicas metabolismo de ascorbato y aldarato; metabolismo de eicosanoides; metabolismo de ácidos grasos (metabolismo de aminoácidos de cadena ramificada (BCAA)); síntesis de ácidos grasos; metabolismo de folato; metabolismo de glicógeno; metabolismo de pentosa y ciclo de TCA (ácido tricarboxílico) se indican como anómalas. En la figura 6 se ilustra un ejemplo de la visualización de las subrutas anómalas.

En las figuras 7 y 8 se ilustran gráficamente ejemplos de la presentación visual automatizada de sustancias bioquímicas aberrantes tal como se determina mediante análisis de IQR o puntuación Z, respectivamente. Estos resultados son coherentes con el diagnóstico clínico para este paciente. Además, se produjeron ejemplos no limitativos descritos a continuación usando estos métodos para generar los siguientes resultados para los trastornos indicados de muestras de plasma recogidas de los 200 participantes.

Acidemia propiónica. Los niveles de propionilglicina se elevaron 3,0*IQR en la muestra de un paciente de acidemia propiónica. También resultaba aparente a partir de la presentación visual automatizada de sustancias bioquímicas que otros metabolitos relacionados con propionilglicina (por ejemplo, 2-metilcitrato, 3-hidroxipropanoato y propionilcarnitina) eran aberrantes. En la figura 7 se ilustra gráficamente la presentación visual. La capacidad para identificar estos metabolitos relacionados aumentó la confianza en el diagnóstico de acidemia propiónica. Tal como se muestra en la presentación de la figura 7, el folato bioquímico era una sustancia bioquímica poco frecuente, y las sustancias bioquímicas 3-hidroxi-2-etilpropionato y arabinosa estaban ausentes; 2-metilmalonil-carnitina y 3-metil-2-oxobutirato estaban presentes a niveles que se redujeron en al menos 3,0*IQR; carnitina y glutarilcarnitina (C5) estaban presentes a niveles que se redujeron en al menos 1,5*IQR; 1,2-propanodiol, 1-palmitoilglicerofosfocolina (16:0) y 1-pentadecanoilglicerofosfocolina (15:0) estaban presentes a niveles que se elevaron en al menos 1,5*IQR; y 2-metilcitrato, 3-hidroxipropanoato, N-octanoilglicina, hexanoilglicina, propionilcarnitina, propionilglicina y sucralosa estaban presentes a niveles que se elevaron en al menos 3,0*IQR. También se analizaron estadísticamente los datos calculando una puntuación Z para cada metabolito para identificar estadísticamente sustancias bioquímicas aberrantes. En la figura 8 se ilustra gráficamente un ejemplo de la visualización de puntuación Z. Se calcularon las puntuaciones Z para todos los metabolitos para los 9 pacientes diagnosticados con acidemia propiónica (PAA). La propionilglicina y los metabolitos relacionados (por ejemplo, 2-metilcitrato, 3-hidroxipropanoato y propionilcarnitina) tenían todos valores de puntuación Z de más de 2. En otro paciente con acidemia propiónica los niveles de tigloilglicina, propionilcarnitina (C3), propionilglicina, 2-metilcitrato y 3-hidroxipropanoato se elevaron 3,0*IQR, mientras que 2-metilmalonilcarnitina (C3) y succinilcarnitina se redujeron 3,0*IQR. En la figura 9 se ilustra una presentación visual automatizada de los datos. Se mapearon de manera automática las sustancias bioquímicas aberrantes para determinar rutas bioquímicas. En la figura 10 se ejemplifica una presentación visual automatizada de mapeo de sustancias bioquímicas aberrantes para determinar rutas bioquímicas. En otro ejemplo, no se detectó el metabolito de diagnóstico clínico propionato en algunos de los pacientes con acidemia propiónica. Sin embargo, los metabolitos bioquímicamente relacionados 2-metilcitrato, 3-hidroxipropanoato y propionilcarnitina (C3) se elevaron en todos los 9 pacientes y los valores de puntuación Z para dichos metabolitos eran de al menos 2. Los metabolitos adicionales propionilglicina (C3), 1-pentadecanoilglicerofosfocolina (15:0), tigloilglicina, succinilcarnitina, glutarilcarnitina (C5), 3-metilglutarilcarnitina (C6), tiglilcarnitina, butirilcarnitina, 2-metilmalonilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato y X-12819 eran aberrantes basándose en las puntuaciones Z. Los niveles aberrantes observados de estos metabolitos ayudaron en el diagnóstico indicando la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de acidemia propiónica.

Deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa. El nivel de 3-metilcrotonilglicina medido en un paciente con deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa se elevó 3,0*IQR. Resultaba aparente a partir de la presentación visual de las sustancias bioquímicas que no sólo eran niveles de 3-metilcrotonilglicina aberrantes también los metabolitos adicionales eran aberrantes. En la figura 11 se muestra una ilustración gráfica de la presentación visual de los datos. En un ejemplo adicional, en pacientes diagnosticados con deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa, la puntuación Z para los metabolitos de diagnóstico clínico 3-metilcrotonilglicina, beta-hidroxiisovalerato era mayor de 2. Además, los metabolitos beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, glutarilcarnitina (C5), 3-metilcrotonilglicina, adipato, glutarato (pentanodioato), octadecanodioato (C18), hexadecanodioato (C16), tetradecanodioato (C14), dodecanodioato (C12), isovalerilglicina, leucina, isovalerato, alanilalanina, piroglutamilvalina, leucina, isovalerato, alanilalanina, alfahidroxiisovalerato, succinilcarnitina, 3-metilglutarilcarnitina, isovalerilcarnitina, X-12007 y X-12814 eran aberrantes basándose en las puntuaciones Z.

Deficiencia de timidina fosforilasa. La timidina está presente pocas veces en muestras de plasma. Las presentaciones visuales automatizadas de los datos indicaron que se observó timidina en muestras de pacientes que se determinó que tenían deficiencia de timidina fosforilasa. Estos resultados se indicaron mediante el punto negro en la columna “Poco frecuente” para la timidina en el ejemplo de ilustración gráfica de la presentación visual para un paciente que se muestra en la figura 12. La identificación de timidina como sustancia bioquímica presente en la muestra de plasma de este paciente ayudó en el diagnóstico de deficiencia de timidina fosforilasa.

En otro ejemplo, en pacientes con deficiencia de timidina fosforilasa, se identificó el metabolito clínico timidina como compuesto poco frecuente. Además, las sustancias bioquímicas 2'-desoxiuridina, 5-metiluridina (ribotimidina), 5,6-dihidrotimina, hipurato, 2-linoleoilglicerofosfocolina, sulfato de 4-metilcatecol, 1-araquidoilglicerofosfocolina (20:0), 3-sulfato de taurolitocolato, 3-sulfato de glicolitocolato, imidazol propionato, X-13862, X-19330, X-20620 y X-12170 eran aberrantes en ambos pacientes basándose en el análisis de puntuación Z.

Fenilcetonuria (PKU). Los niveles de fenilalanina se elevaron 3,0*IQR en muestras de pacientes con PKU. Los metabolitos adicionales también eran aberrantes. En la figura 13 se muestra una ilustración gráfica de la presentación visual automatizada del análisis estadístico de las sustancias bioquímicas para un paciente. La presentación visual muestra que no sólo la fenilalanina era aberrante, sino que otras sustancias bioquímicas relacionadas con la fenilalanina (por ejemplo, gamma-glutamilfenilalanina y fenillactato (PLA) también eran aberrantes. En otro ejemplo, en los pacientes diagnosticados con PKU la puntuación Z era mayor de 2 para el metabolito de diagnóstico clínico fenilalanina. Además, los metabolitos bioquímicamente relacionados fenillactato, gamma-glutamilfenilalanina, N-acetilfenilalanina, fenilpiruvato, gamma-glutamiltirosina, 3-metoxitirosina, 4-hidroxifenilpiruvato, sulfato de p-cresol, sulfato de catecol, sulfato de o-cresol, fenilacetilglicina, y los metabolitos adicionales fenilacetilglutamina, dipéptidos que contienen fenilalanina (por ejemplo, fenilalanilarginina, valilfenilalanina, histidilfenilalanina, fenilalanilserina, leucilfenilalanina, treonilfenilalanina, fenilalanilalanina, fenilalanilglicina, fenilalanilglutamato, fenilalanilfenilalanina, aspartilfenilalanina, triptofilfenilalanina, fenilalanilisoleucina, glicilfenilalanina, fenilalanilleucina, fenilalanilaspartato), X-15497 y X-16283 eran aberrantes basándose en las puntuaciones Z.

Argininemia. Los niveles de arginina, 4-guanidinobutanoato y homoarginina se elevaron 1,5*IQR y los niveles de N-acetilarginina se elevaron 3,0*IQR en un paciente con argininemia. La presentación visual automatizada de sustancias bioquímicas muestra que no sólo los niveles de arginina, homoarginina y N-acetilarginina eran aberrantes, sino que reveló metabolitos adicionales que también era aberrantes. En la figura 14 se muestra un ejemplo de ilustración gráfica de la presentación visual de los datos de IQR. En un análisis adicional basándose en las puntuaciones Z, los metabolitos clínicos arginina y 4-guanidinobutanoato, y metabolitos adicionales homoarginina, N-acetilarginina, ornitina, urea, homocitrulina, uracilo, aspartato, argininosuccinato, prolina, orotato, creatinina, uridina, 3-ureidopropionato, creatina, betaína, leucina, isoleucina, gamma-glutamilleucina, X-12339 y X-12681 eran aberrantes.

Metabolismo de BCAA. La práctica clínica actual para diagnosticar trastornos del metabolismo de BCAA se realiza mediante la extracción de ácidos orgánicos de varios ácidos orgánicos a partir de muestras de orina, incluyendo 3-metil-2-oxobutirato, 3-metil-2-oxovalerato, p-hidroxiisovalerato y tigliglicina. Sin embargo, usando el método descrito pueden diagnosticarse estos trastornos en una muestra de plasma, facilitando así el cribado multiplexado para muchos trastornos simultáneamente a partir de un único tipo de muestra. Por ejemplo, usando las muestras de plasma descritas en el ejemplo 2, los metabolitos aberrantes detectados en las muestras de 51 pacientes con trastornos del metabolismo de BCAA (por ejemplo, acidemia metilmalónica, deficiencia de cobalamina, acidemia propiónica, deficiencia de HMG CoA liasa, deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa, acidemia isovalérica, enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce), se mapearon de manera automática para determinar la ruta bioquímica del metabolismo de BCAA. Los resultados indicaron que las rutas de valina, leucina e isoleucina eran anómalas en sujetos con las enfermedades indicadas. En la figura 15 se ilustran los niveles de los metabolitos aberrantes medidos en las rutas bioquímicas de valina, isoleucina y leucina (metabolismo de BCAA) que eran anómalas.

Acidemia metilmalónica. En un ejemplo, los metabolitos de diagnóstico clínico metilmalonato y metilmalonil CoA no se detectaron en algunos de los pacientes diagnosticados con acidemia metilmalónica. Sin embargo, los metabolitos bioquímicamente relacionados 2-metilmalonilcarnitina, propionilcarnitina (C3), tiglilcarnitina, 2-metilbutirilcarnitina (C5), 2-metilcitrato, succinilcarnitina, propionilglicina, 3-hidroxipropanoato, valerilcarnitina, isovalerilcarnitina, succinato, tigloilglicina y los metabolitos adicionales beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato, isobutirilcarnitina, 3-hidroxi-2-etilpropionato, butirilcarnitina, 3-metil-2-oxovalerato, 3-metil-2-oxobutirato, X-12749, X-17564 y X-12114 eran aberrantes basándose en las puntuaciones Z.

Deficiencia de biotinidasa. En otro ejemplo, no había metabolitos clínicos útiles para el diagnóstico de deficiencia de biotinidasa. Sin embargo, el análisis de muestras recogidas de estos sujetos reveló que los metabolitos 3-metilcrotonilglicina, propionilcarnitina (C3), biotina y xilitol eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Por tanto, se observó una firma bioquímica para determinar la deficiencia de biotinidasa en muestras de plasma usando los métodos descritos en el presente documento.

Cistinosis. En otro ejemplo, el metabolito clínico cistina no se detectó en pacientes diagnosticados con cistinosis. Para la cistinosis, no existen anomalías patogenómicas descritas en plasma no reducido, y este trastorno se diagnostica habitualmente usando lisados de leucocitos. Sin embargo, las sustancias bioquímicas cys-gly (oxidadas), 1,5-anhidroglucitol (1,5-AG), sulfato de glicocolenato, sulfato de 4-acetilfenol, cresol, glucurónido (previamente X-11837), eritritol, vainililmandelato, N2,N2-dimetil-guanosina, fenilacetilglutamina, X-12846, X-12303, X-19145, X-12216, X-17717, X-15667, X-12119, X-11315, X-12731, X-12705, X-17685 y X-18371 eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Por tanto, se observó una firma bioquímica en muestras de plasma usando los métodos descritos en el presente documento.

Deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa (GAMT). En otro ejemplo, no existen metabolitos clínicos útiles para el diagnóstico de deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa (GAMt ). Sin embargo, los metabolitos creatina, 3-(4-hidroxifenil)lactato, 1,3-dipalmitoilglicerol, guanidinoacetato, S-sulfato de cisteína, X-19602, X-12906, X-13007 y X-10458 eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Los niveles aberrantes observados de estos metabolitos indican la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de deficiencia de GAMT.

Deficiencia de cofactor de molibdeno. En otro ejemplo, no se describen anomalías patogenómicas para la deficiencia de cofactor de molibdeno en plasma no reducido, y este trastorno se diagnostica habitualmente usando plasma tratado con agentes reductores. En pacientes diagnosticados con deficiencia de cofactor de molibdeno (MOCD), los metabolitos clínicos observados en plasma tratado con agentes reductores: xantina; tiosulfato; y S-sulfocisteína; no se detectaron en plasma. Además, las sustancias bioquímicas 5-HETE, leucotrieno B4, 13-HODE 9-HODE y 12-HETE eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Los niveles aberrantes observados de estos metabolitos indican la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de deficiencia de cofactor de molibdeno.

Transportador de creatina ligada al cromosoma X. En otro ejemplo, no se describen anomalías patogenómicas en plasma no reducido para el transportador de creatina ligado al cromosoma X y el trastorno se diagnostica habitualmente usando orina. En el análisis según el presente documento de muestras de plasma de pacientes con transportador de creatina ligado al cromosoma X, no se detectó el metabolito clínico en orina, creatina. Sin embargo, las sustancias bioquímicas glicilleucina, 2-hidroxioctanoato, 1,6-anhidroglucosa, X-11483, X-18943, X-17422, X-17761 y X-17335 eran aberrantes en plasma basándose en el análisis de puntuación Z. Aunque no se han descrito metabolitos de diagnóstico clínico para plasma para este trastorno, los niveles aberrantes observados de estos metabolitos indican la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de transportador de creatina ligado al cromosoma X en plasma.

Deficiencia de ácido argininosuccínico liasa. En otro ejemplo el metabolito clínico argininosuccinato era una sustancia bioquímica aberrante (es decir, compuesto poco frecuente) en los pacientes diagnosticados con deficiencia de ácido argininosuccínico liasa; los metabolitos adicionales uracilo, arginina, aspartato, N-delta-acetilornitina, citrulina, isoleucilaspartato, ornitina, uridina, homocitrulina, orotato, homoarginina, sorbosa, fructosa, metil-4-hidroxibenzoato, O-sulfo-L-tirosina, palmitoilesfingomielina, X-13507, X-15245, X-15664 y X-15454, también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Los niveles aberrantes observados de estos metabolitos indican la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de deficiencia de ácido argininosuccínico liasa.

Deficiencia de cobalamina. En otro ejemplo, en los pacientes diagnosticados con deficiencia de cobalamina, no se detectaron los metabolitos clínicos ácido metilmalónico, homocisteína, 2-metilcitrato y cistationina. Sin embargo, los metabolitos adicionales 2-metilmalonilcarnitina, propionilcarnitina y X-12749 eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Cbl a. En otro ejemplo, en el paciente diagnosticado con cbl a, la sustancia bioquímica 2-metilcitrato, un metabolito clínico útil para el diagnóstico, era aberrante. Los metabolitos adicionales 2-metilmalonilcarnitina, tiglilcarnitina, 2-metilbutirilcarnitina, propionilcarnitina y X-12749 también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Cbl c. En otro ejemplo, en los pacientes diagnosticados con cbl c, no se detectaron los metabolitos clínicos ácido metilmalónico, homocisteína, 2-metilcitrato y cistationina. Sin embargo, los metabolitos adicionales 2-metilmalonilcarnitina, propionilcarnitina, X-12749 y X-17677 eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Citrulinemia. En otro ejemplo, en los pacientes diagnosticados con citrulinemia, el metabolito de diagnóstico usado clínicamente, citrulina era aberrante. Los metabolitos adicionales homocitrulina, 3-ureidopropionato, N-acetilalanina, fenilacetilglutamina, fenilacetato, fenilacetilglicina, homoarginina, urea, guanidinosuccinato, gammaglutamilfenilalanina, gamma-glutamilisoleucina, triptófano, 1,5-anhidroglucitol (1,5-AG), N-acetil-citrulina (previamente X-12386), X-19684, X-12681, X-20598, X-18446 y X-20588 eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

CPTII. En otro ejemplo, el paciente con CPTII tenía niveles aberrantes del metabolito de diagnóstico usado clínicamente, decanoilcarnitina (C10) y los niveles de sebacato (C8), caprato (C10), caprilato (C8) y N-octanoilglicina (éster C8), octanoilcarnitina y hexanoilcarnitina eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Aciduria glutárica tipo 1. En otro ejemplo, en los pacientes con aciduria glutárica tipo 1, los metabolitos clínicos glutarato (pentanodioato) y glutarilcarnitina (C5) y las sustancias bioquímicas X-12364 y X-15674 eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de HMG CoA liasa. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de HMG CoA liasa, los metabolitos clínicos 3-metilglutarilcarnitina, 3-hidroxi-3-metil-glutarato, 3-metilglutarato y 3-hidroxiisovalerato eran aberrantes. Las sustancias bioquímicas beta-hidroxiisovalerato, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, glutarilcarnitina (C5), arginilprolina, 1-estearoilglicerofosfoetanolamina, sulfato de o-cresol, 3-metilcrotonilglicina, adipato, glutarato (pentanodioato), octadecanodioato (C18), hexadecanodioato (C16), tetradecanodioato (C14), dodecanodioato (C12), isovalerato, acetilcarnitina, palmitoilcarnitina, hexanoilcarnitina, miristoilcarnitina, hexenodioilcarnitina (previamente X-17001), X-17715, X-12741, X-16134, X-10593 y X-12688 también eran aberrantes en ambos pacientes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de holocarboxilasa sintetasa. En otro ejemplo, los pacientes diagnosticados con deficiencia de holocarboxilasa sintetasa tenían niveles aberrantes del metabolito clínico beta-hidroxiisovalerato. Las sustancias bioquímicas 3-metilcrotonilglicina, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina (C5), propionilglicina (C3), 3-hidroxipropanoato, tigloilglicina, succinilcarnitina y biotina, también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Homocistinuria. En otro ejemplo, en los pacientes diagnosticados con homocistinuria, el metabolito clínico metionina era aberrante. Las sustancias bioquímicas gamma-glutamilmetionina, 5-metiltioadenosina (MTA), S-adenosilhomocisteína (SAH), N1-metiladenosina, glicilprolina, 1-eicosenoilglicerofosfoetanolamina (20:1n9), 1-metilnicotinamida, N-acetil-aspartil-glutamato(NAAG), piridoxal, 2-hidroxiisobutirato, acisoga, carnosina, 3-metoxitirosina, 2-hidroxidecanoato, delta-tocoferol, sulfato de alfa-CEHC (2,5,7,8-tetrametil-2-(2'-carboxietil)-6-hidroxicromano) (previamente X-12435), N-acetiltriptófano, adenina, cortisol, X-19350, X-18965, X-15649, X-17303, X-18897, X-11564, X-18891, X-12748, X-18918, X-18905, X-18606, X-16574, X-18895, X-18907, X-19455, X-18909, X-19574, X-12110, X-20676, X-11360 y X-18920 también eran aberrantes en ambos sujetos basándose en el análisis de puntuación Z.

Acidemia isovalérica. En otro ejemplo, en los pacientes con acidemia isovalérica, el metabolito clínico isovalerato era aberrante. Las sustancias bioquímicas isovalerilglicina, isovalerilcarnitina (C5), valerato, fenilcarnitina, valerilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato, 3-metilcrotonilglicina, X-16577 y X-14331 también eran aberrantes en ambos pacientes basándose en el análisis de puntuación Z.

Intolerancia a la proteína lisinúrica. En otro ejemplo, en los pacientes con intolerancia a la proteína lisinúrica, los metabolitos clínicos ornitina, arginina y lisina eran aberrantes. Las sustancias bioquímicas asparagina, N6-acetillisina, glutamina, N2-acetillisina, N-acetilarginina, gamma-glutamilglutamina, prolina, S-metilcisteína, 2-hidroxidecanoato, 1-metilimidazolacetato, X-15636, X-17654, X-12193 y X-12425 también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media (MCAD). En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media (MCAD), los metabolitos clínicos hexanoilglicina (C6), octanoilcarnitina (C8), hexanoilcarnitina (C6), cis-4-decenoilcarnitina, 5-hidroxihexanoato, suberato (octanodioato), sebacato (decanodioato), decanoilcarnitina y 3-hidroxidecanoato eran aberrantes. Las sustancias bioquímicas N-octanoilglicina, caproato (6:0), caprilato (8:0), heptanoato (7:0), dodecanodioato, 1-docosapentaenoilglicerofosfocolina (22:5n3), sulfato de o-metilcatecol, 1-estearoilglicerofosfocolina (18:0), 1-margaroilglicerofosfocolina (17:0), N-palmitoiltaurina, pelargonato (9:0), desoxicarnitina, sulfato de alfa-CEHC (2,5,7,8-tetrametil-2-(2'-carboxietil)-6-hidroxicromano) (previamente X-12435), X-11521 (fórmula empírica probable: C15H27NO4 y estructura: 2-octenoilcarnitina), X-11440 (probable disulfato de hidroxipregnen-diol o disulfato de pregnanolona-diol), metilhexanoilglutamina (previamente X-12637), X-15646, X-12802, X-11478, X-15486, X-18913, X-13837, X-18946, X-11861, X-18888, X-18922, X-17438, X-18916, X-16674 y X-12824 también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce. En otro ejemplo, en los pacientes con enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce, los metabolitos clínicos isoleucina y leucina eran aberrantes, y las sustancias bioquímicas 2-hidroxi-3-metilvalerato, alfa-hidroxiisovalerato, isovalerilcarnitina, 2-aminoheptanoato, 4-metil-2-oxopentanoato, 1-linolenoilglicerofosfocolina (18:3n3), 2-linolenoilglicerofosfocolina (18:3n3), 1-miristoilglicerofosfocolina (14:0), 2-miristoilglicerofosfocolina, disulfato de 5-alfa-androstan-3-alfa,17-beta-diol, valina, 3-metil-2-oxobutirato, isovalerato, isobutirilcarnitina, 3-hidroxiisobutirato, 2-metilbutirilcarnitina, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, alo-isoleucina, 3-metil-2-oxovalerato, beta-hidroxiisovalerato, succinato, acetilcarnitina, 2-metilcitrato, tigloilglicina, tiglilcarnitina, hidroxibutirilcarnitina, alfa-hidroxiisocaproato, X-13689 (conjugado de glucurónidos), X-13581, X-17690, y eran aberrantes en al menos 10 de los 18 pacientes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de ornitina transcarbamilasa. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de ornitina transcarbamilasa, no se detectaron los metabolitos clínicos citrulina y arginina. Sin embargo, el metabolito clínico orotato, y las sustancias bioquímicas fenilacetilglutamina, estearidonato (18:4n3), 3-ureidopropionato, fenilacetato, fenilcarnitina, fenilacetilglicina, trans-4-hidroxiprolina, pro-hidroxi-pro, urea, fenillactato (PLA), guanidinosuccinato, hipurato, ornitina, X-20598 y X-20588 eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de trimetilisina hidroxilasa épsilon. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de trimetilisina hidroxilasa épsilon, el metabolito clínico N-6-trimetillisina era aberrante. Las sustancias bioquímicas 1-araquidonoilglicerofosfato, X-16574, X-12822 y X-15136 eran aberrantes en al menos tres de los cuatro pacientes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga, los metabolitos clínicos miristoilcarnitina, estearoilcarnitina (C18), palmitoilcarnitina (C16), oleoilcarnitina (C18), miristoleato (14:1n5) y linoleoilcarnitina eran aberrantes. Las sustancias bioquímicas ácido 9-metilúrico, xilulosa, araquidonato (20:4n6), docosahexaenoato (DHA;22:6n3), ácido eicosapentanoico (EPA), ácido 5,8-tetradecadienoico (previamente X-12442), 1-docosahexaenoil-GPC (22:6; DHA-GPC) y X-18739 (probable isómero de 2-tetradecenoilcarnitina) también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Sarcosinemia. En otro ejemplo, en el paciente con sarcosinemia, el metabolito clínico sarcosina era aberrante. Las sustancias bioquímicas dimetilglicina, betaína, colina y glicina también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de transportador de citrato. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de transportador de citrato, el metabolito clínico citrato era aberrante. Las sustancias bioquímicas alfa-cetoglutarato, succinato, fumarato y malato también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Actualmente, no existe ninguna prueba de diagnóstico disponible para la deficiencia de transportador de citrato, y por tanto no existe ningún tipo de muestra preferido para el diagnóstico. Tal como se describe en el presente documento, se identificaron metabolitos aberrantes en deficiencia de transportador de citrato en muestras de plasma, orina y LCR.

Hiperornitinemia-homocitrulinemia-hiperamonemia (HHH). En otro ejemplo, en el paciente con hiperornitinemiahomocitrulinemia-hiperamonemia, los metabolitos clínicos homocitrulina y ornitina eran aberrantes. Las sustancias bioquímicas uracilo, 3-ureidopropionato, orotato, glutamina, N-acetil-beta-alanina, uridina, N-acetilaspartato (NAA), dimetilarginina (SDMA ADMA), 5-metiltioadenosina (MTA), beta-alanina y 4-ureidobutirato también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de aminoácidos aromáticos descarboxilasa. En otro ejemplo, no se detectaron los metabolitos clínicos L-dopa, homovainillato, 5-hidroxiindolacetato y ácido vainiláctico en pacientes diagnosticados con deficiencia de aminoácidos aromáticos descarboxilasa. Para la deficiencia de aminoácidos aromáticos descarboxilasa, el trastorno se diagnostica habitualmente usando muestras de LCR. Sin embargo, en muestras de plasma, los metabolitos clínicos 3-metoxitirosina y 5-hidroxitriptófano, y las sustancias bioquímicas tirosina, fenilalanina y triptófano eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Por tanto, se observó una firma bioquímica en muestras de plasma usando los métodos descritos en el presente documento.

Síndrome de Smith-Lemli-Opitz. En otro ejemplo, en el paciente con síndrome de Smith-Lemli-Opitz, el metabolito clínico 7-deshidrocolesterol era aberrante. La sustancia bioquímica colestanol también era aberrante basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de carnitina primaria. En otro ejemplo, en el paciente con deficiencia de carnitina primaria, el metabolito clínico carnitina era aberrante. La sustancia bioquímica N6-trimetillisina también era aberrante basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de citrina. En otro ejemplo, en el paciente con deficiencia de citrina, el metabolito clínico citrulina era aberrante. La sustancia bioquímica orotato también era aberrante basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de ABAT. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de ABAT, el metabolito clínico GABA era aberrante. La sustancia bioquímica 2-pirrolidona también era aberrante basándose en el análisis de puntuación Z.

Aciduria 3-metilglutacónica (MGA). En otro ejemplo, en el paciente con MGA, no se detectaron los metabolitos clínicos ácido 3-metilglutacónico y ácido 3-metilglutárico. Para m Ga , el trastorno se detecta habitualmente usando muestras de orina. Sin embargo, en muestras de plasma, la sustancia bioquímica butirilglicina era aberrante basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de SCAD. En otro ejemplo, en el paciente con deficiencia de SCAD, los metabolitos clínicos etilmalonato, butirilcamitina y etilsuccinato eran aberrantes. La sustancia bioquímica butirilglicina también era aberrante basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de urocanasa. En otro ejemplo, en el paciente con deficiencia de urocanasa, los metabolitos clínicos detectados habitualmente en la orina, cis-urocanato, trans-urocanato y propionato de imidazol también eran aberrantes en muestras de plasma basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa. En otro ejemplo, no existen metabolitos clínicos útiles para el diagnóstico de deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa. La deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidroxilasa en un sujeto da como resultado mutaciones en el gen HIBCH, que codifica para la enzima para hidroxilisis de hidroxiisobutiril-CoA e hidroxipropionil-CoA. Esta enzima es importante para el metabolismo de valina. En unos de los dos sujetos diagnosticados con deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidroxilasa, dos metabolitos en el metabolismo de valina, específicamente, 3-hidroxiisobutirato e isobutirilglicina, eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Ambos individuos también mostraron niveles aberrantes de varios metabolitos de metabolismo de leucina, una ruta no afectada directamente por la mutación, pero posiblemente el resultado de la medicación o la intervención nutricional. Por tanto, es probable que ambos individuos estuvieran tratándose para la deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidroxilasa lo que puede enmascarar la firma metabólica de la enfermedad en un paciente. Sin embargo, los niveles aberrantes observados de los metabolitos 3-hidroxiisobutirato e isobutirilglicina indican la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa.

Deficiencia de y-butirobetaína hidroxilasa (deficiencia de BBOX). En otro ejemplo, no existen metabolitos clínicos útiles para el diagnóstico de deficiencia de BBOX. Sin embargo, los metabolitos hexadecanodioato (C16), docosadioato, eicosanodioato, octadecanodioato (C18), dodecanodioato (C12), 2-aminooctanoato, 2-aminoheptanoato, alfahidroxiisocaproato, isovalerato (C5), decanoilcarnitina (C10), cis-4-decenoilcarnitina, palmitoilcarnitina (C16), oleoilcarnitina (C18), laurilcarnitina (C12), miristoleoilcarnitina, miristoilcarnitina, glicerol, 3-hidroximiristato, 2-hidroxidecanoato, 3-hidroxilaurato, 3-hidroxisebacato, 3-hidroxioctanoato, 3-hidroxidecanoato, pelargonato (9:0) y caproato (6:0) eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Los niveles aberrantes observados de estos metabolitos indican la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de deficiencia de BBOX.

Trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos (incluyendo trastornos del ciclo de la urea y acidemias orgánicas). En otro ejemplo, en pacientes con trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos (incluyendo trastornos del ciclo de la urea y acidemias orgánicas), los metabolitos N-acetilalanina, aspartato, glutarato (pentanodioato), glutarilcarnitina (C5), 3-hidroxiglutarato, glutaconato, fenilalanina, N-acetilfenilalanina, fenilpiruvato, fenillactato (PLA), fenilacetato, fenilacetilglicina, fenilacetilglutamina, 4-hidroxifenilpiruvato, 3-(4-hidroxifenil)lactato, sulfato de p-cresol, sulfato de o-cresol, 3-metoxitirosina, leucina, 4-metil-2-oxopentanoato, isovalerato, isovalerilglicina, isovalerilcarnitina (C5), 3-metilcrotonilglicina, beta-hidroxiisovalerato, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, 3-metilglutarilcarnitina (C6), alfa-hidroxiisovalerato, isoleucina, alo-isoleucina, 3-metil-2-oxovalerato, 2-metilbutirilcarnitina (C5), tiglilcarnitina, tigloilglicina, 2-hidroxi-3-metilvalerato, 3-hidroxi-2-etilpropionato, valina, 3-metil-2-oxobutirato, isobutirilcarnitina, 3-hidroxiisobutirato, alfa-hidroxiisocaproato, homocisteína, cistationina, arginina, urea, ornitina, prolina, citrulina, argininosuccinato, homoarginina, homocitrulina, N-acetilarginina, N-delta-acetilornitina, trans-4-hidroxiprolina, pro-hidroxi-pro, creatina, creatinina, 4-guanidinobutanoato, guanidinosuccinato, gammaglutamilfenilalanina, gamma-glutamiltirosina, alanilalanina, arginilprolinaaspartilfenilalanina, glicilfenilalanina, histidilfenilalanina, isoleucilaspartato, leucilfenilalanina, fenilalanilalanina, fenilalanilarginina, fenilalanilaspartato, fenilalanilglutamato, fenilalanilglicina, fenilalanilisoleucina, fenilalanilleucina fenilalanilfenilalanina, fenilalanilserina, piroglutamilvalina, treonilfenilalanina, triptofilfenilalanina, valilfenilalanina, fructosa, sorbosa, succinilcarnitina, succinato, 2-metilcitrato, valerato, estearidonato (18:4n3), adipato, dodecanodioato (C12), tetradecanodioato (C14), hexadecanodioato (C16), octadecanodioato (C18), 2-aminoheptanoato, 2-linolenoilglicerofosfocolina (18:3n3), 2-metilmalonilcarnitina, butirilcarnitina, propionilcarnitina (C3), propionilglicina (C3), metilmalonil CoA, ácido metilmalónico, acetilcarnitina, hidroxibutirilcarnitina, valerilcarnitina, hexanoilcarnitina, miristoilcarnitina, palmitoilcarnitina (C16), hexenedioilcarnitina (previamente X-17001), 3-hidroxipropanoato, 1-miristoilglicerofosfocolina (14:0), 2-miristoilglicerofosfocolina, 1-pentadecanoilglicerofosfocolina (15:0), 1-linolenoilglicerofosfocolina (18:3n3), 1-estearoilglicerofosfoetanolamina, 1,3-dipalmitoilglicerol, disulfato de 5-alfa-androstan-3-alfa,17-beta-diol, orotato, uridina, uracilo, 3-ureidopropionato, hipurato, sulfato de catecol, fenilcarnitina, propionato, 5-hidroxitriptófano, 5-metiltioadenosina (MTA), beta-alanina, dimetilarginina (SDMA ADMA), glutamina, N-acetilaspartato (NAA), N-acetilbeta-alanina, triptófano, tirosina, 2-pirrolidona, gamma-glutamilleucina, O-sulfo-L-tirosina, palmitoil-esfingomielina, gamma-glutamilisoleucina, S-sulfato de cisteína, eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Trastornos de la oxidación de ácidos grasos. En otro ejemplo, en pacientes con trastornos de la oxidación de ácidos grasos, los metabolitos xilulosa, caproato (6:0), heptanoato (7:0), caprilato (C8), pelargonato (9:0), caprato (C10), miristoleato (14:1n5), ácido eicosapentanoico (EPA), docosahexaenoato (DHA;22:6n3), araquidonato (20:4n6), suberato (octanodioato), sebacato (C8), dodecanodioato (C12), hexanoilglicina (C6), N-octanoilglicina, hexanoilcarnitina, octanoilcarnitina, decanoilcarnitina, cis-4-decenoilcarnitina, miristoilcarnitina, palmitoilcarnitina (C16), estearoilcarnitina (C18), oleoilcarnitina (C18), desoxicarnitina, carnitina, 3-hidroxidecanoato, 5-hidroxihexanoato, N-palmitoiltaurina, 1-margaroilglicerofosfocolina (17:0), 1-estearoilglicerofosfocolina (18:0), 1-docosapentaenoilglicerofosfocolina (22:5n3), ácido 9-metilúrico, sulfato de alfa-CEHC (2, 5, 7, 8-tetrametil-2-(2' carboxietil)-6-hidroxicromano) (previamente X-12435), sulfato de o-metilcatecol, ácido 5,8-tetradecadienoico (previamente X-12442), metilhexanoilglutamina (previamente X-12637), 7-deshidrocolesterol, colestanol, N6-trimetiNisina, butirilglicina y 1-docosahexaenoil-GPC (22:6; DHA-GPC), eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Ejemplo 3: evaluación clínica de individuos con la enfermedad (orina).

En otro ejemplo, se analizaron muestras de orina de 100 individuos sintomáticos tal como se describe en el ejemplo 2 para diagnosticar o ayudar en el diagnóstico de la enfermedad. Todas las muestras incluidas en este estudio se habían analizado usando uno o más paneles dirigidos de analitos en un análisis cuantitativo realizado en un laboratorio de diagnóstico clínico. De los 100 sujetos en la cohorte, se diagnosticó de manera positiva a 33 sujetos por un médico responsable; para 67 sujetos, no puedo determinarse un diagnóstico clínico. En el momento del análisis, se ocultó la identidad de la información de diagnóstico asociada con la muestra a los analistas. Se detectaron un total de 1201 sustancias bioquímicas, 663 designadas y 538 no designadas. Como con las muestras de plasma descritas en el ejemplo 2, después del análisis de las muestras, se evaluaron los datos resultantes y las visualizaciones por un médico para determinar si los resultados obtenidos usando los métodos de la invención eran coherentes con el diagnóstico determinado clínicamente. En la tabla 3 se resumen los resultados de diagnóstico del análisis. La columna 1 enumera el trastorno incluyendo sinónimos, la columna 2 enumera el número de sujetos diagnosticados, la columna 3 enumera la sensibilidad y la columna 4 enumera la especificidad para el diagnóstico del trastorno. La columna 5 enumera metabolitos que se usan actualmente en la clínica para diagnosticar el trastorno. La columna 6 enumera metabolitos usados clínicamente que se encontró que eran aberrantes usando los métodos divulgados en el presente documento. La columna 7 enumera metabolitos no usados actualmente para el diagnóstico clínico que se identificaron como aberrantes basándose en los resultados de los métodos usados en el presente documento en los sujetos que tenían ese diagnóstico clínico; algunos de estos metabolitos están bioquímicamente relacionados con el metabolito de diagnóstico usado clínicamente. En algunos individuos, no se observó el metabolito de diagnóstico clínico; sin embargo, otros metabolitos bioquímicamente relacionados eran aberrantes lo que ayudó en el diagnóstico de ese trastorno. Estos resultados se indican para los trastornos descritos en los ejemplos a continuación.

Tabla 3 - Resultados experimentales del diagnóstico de la enfermedad o el trastorno (orina)

Deficiencia de adenosina desaminasa. En un ejemplo, la puntuación Z era mayor de 2 para el metabolito de diagnóstico clínico 2'-desoxiadenosina en el paciente diagnosticado con deficiencia de adenosina desaminasa. Además, los metabolitos bioquímicamente relacionados 2'-desoxiinosina, adenina, N2-metilguanosina, 2'-desoxiguanosina, urato, N1-metiladenosina, adenosina, alantoína, xantina, guanosina, hipoxantina, N2,N2-dimetilguanosina y 7-metilguanosina, eran aberrantes basándose en las puntuaciones Z. Los niveles aberrantes observados de estos metabolitos indican la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de deficiencia de adenosina desaminasa.

Deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa. En otro ejemplo, en los pacientes diagnosticados con deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa, los metabolitos clínicos uracilo y timina y los metabolitos adicionales citidina, 5,6-dihidrouracilo, 4-ureidobutirato, 3-ureidopropionato, uridina, orotato y N-carbamoilaspartato eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa. En otro ejemplo, en el paciente con deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa, el metabolito clínico gamma-aminobutirato (GABA) y el metabolito bioquímicamente relacionado succinimida eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de succiniladenosina liasa. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de succiniladenosina liasa, el metabolito clínico N6-succiniladenosina y los metabolitos bioquímicamente relacionados xantosina, 2'-desoxiguanosina, 2'-desoxiinosina y adenina eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Tirosinemia. En otro ejemplo, en los pacientes con tirosinemia, el metabolito clínico tirosina y los metabolitos adicionales 3-(4-hidroxifenil)lactato, 4-hidroxifenilpiruvato, 3-(3-hidroxifenil)propionato, 4-hidroxifenilacetato, fenillactato (PLA) y X-13581, eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Xantinuria. En otro ejemplo, en el paciente con xantinuria, no se detectó el metabolito clínico xantina. Sin embargo, los metabolitos clínicos urato y creatina y los metabolitos bioquímicamente relacionados hipoxantina, xantosina, 2'-desoxiinosina, inosina, N2-metilguanosina y creatinina eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa. En otro ejemplo, en pacientes diagnosticados con deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa, los metabolitos de diagnóstico clínico 3-metilcrotonilglicina y beta-hidroxiisovalerato eran aberrantes. Además, los metabolitos beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, etilmalonato y N-acetilleucina eran aberrantes basándose en las puntuaciones Z.

Citrulinemia. En otro ejemplo, en los pacientes diagnosticados con citrulinemia, el metabolito de diagnóstico usado clínicamente, citrulina era aberrante. Los metabolitos adicionales 4-ureidobutirato, homocitrulina, 3-ureidopropionato, fenilacetilglutamina, N-carbamoilaspartato, guanidinoacetato, urea, 4-guanidinobutanoato, N-acetilarginina, hipurato, ornitina, 2-metilhipurato, fenilacetilglicina, 4-fenilbutirato, creatinina, orotato y 3,4-dihidroxifenilacetato eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Aciduria glutárica tipo 1. En otro ejemplo, en los pacientes con aciduria glutárica tipo 1, los metabolitos clínicos glutarato (pentanodioato) y glutarilcarnitina (C5) y las sustancias bioquímicas 3-metilglutarilcarnitina y 2-aminoadipato eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa (GAMT). En otro ejemplo, no existen metabolitos clínicos útiles para el diagnóstico de deficiencia de guanidinoacetato metiltransferasa (GAMT). Sin embargo, en los pacientes con deficiencia de GAMT, las sustancias bioquímicas creatinina y guanidinoacetato eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z. Los niveles aberrantes observados de estos metabolitos indican la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de deficiencia de GAMT.

Deficiencia de holocarboxilasa sintetasa. En otro ejemplo, los pacientes diagnosticados con deficiencia de holocarboxilasa sintetasa tenían niveles aberrantes del metabolito clínico beta-hidroxiisovalerato. Las sustancias bioquímicas 3-metilcrotonilglicina, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, propionilglicina (C3), 3-hidroxipropanoato, 2-metilcitrato, 3-hidroxiisobutirato, lactato, 3-hidroxi-2-etilpropionato, isobutirilglicina, alfa-hidroxiisovaleroilcarnitina, 3-metil-2-oxobutirato, 3-metil-2-oxovalerato, 3-hidroxi-2-metilbutirato, 4-metil-2-oxopentanoato, succinilcarnitina, malonilcarnitina, alfa-hidroxiisovalerato, 2-hidroxi-3-metilvalerato, propionilcarnitina, tiglilcarnitina, isovalerilcarnitina, hidroxibutirilcarnitina, succinato, 2-metilmalonilcarnitina y alfa-hidroxiisocaproato también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Acidemia isovalérica. En otro ejemplo, en el paciente con acidemia isovalérica, el metabolito clínico isovalerato era aberrante. Las sustancias bioquímicas isovalerilglicina, isovalerilcarnitina (C5), beta-hidroxibutirato y alfahidroxibutirato también eran aberrantes en ambos pacientes basándose en el análisis de puntuación Z.

Intolerancia a la proteína lisinúrica. En otro ejemplo, en el paciente con intolerancia a la proteína lisinúrica, no se detectaron los metabolitos clínicos ornitina, arginina y lisina. Las sustancias bioquímicas 2-aminoheptanoato, N6-acetillisina, N2-acetillisina, 3-metilglutarilcarnitina, glutarilcarnitina, N6-trimetillisina y 5-(galactosilhidroxi)-L-lisina eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media (MCAD). En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media (MCAD), los metabolitos clínicos hexanoilglicina (C6), 5-hidroxihexanoato, octanoilcarnitina (C8), suberato (octanodioato), 4-octenodioato, adipato, hexanoilcarnitina (C6) y decanoilcarnitina eran aberrantes. Las sustancias bioquímicas N-octanoilglicina, heptanoilglicina, 3-metiladipato y 2-hidroxiglutarato también eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Acidemia metilmalónica. En otro ejemplo, no se detectó el metabolito de diagnóstico clínico metilmalonil CoA en los pacientes diagnosticados con acidemia metilmalónica. Sin embargo, el metabolito clínico metilmalonato y metabolitos adicionales 2-metilmalonilcarnitina, 2-metilcitrato, 3-metilglitarilcarnitina, propionilcarnitina (C3), succinilcarnitina, propionilglicina, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato, 3-hidroxi-2-etilpropionato y etilsuccinato eran aberrantes basándose en las puntuaciones Z.

Deficiencia de cofactor de molibdeno. En otro ejemplo, no existen anomalías patogenómicas descritas para la deficiencia de cofactor de molibdeno en orina, y este trastorno se diagnostica habitualmente usando plasma tratado con agentes reductores. En pacientes diagnosticados con deficiencia de cofactor de molibdeno (MOCD), los metabolitos clínicos, xantina y S-sulfocisteína, observados en plasma tratado con agentes reductores, eran aberrantes en muestras de orina; el metabolito clínico tiosulfato no se detectó. Además, la sustancia bioquímica urato era aberrante basándose en el análisis de puntuación Z. Los niveles aberrantes observados de estos metabolitos indican la utilidad de estos compuestos como nuevos biomarcadores de deficiencia de cofactor de molibdeno.

Deficiencia de ornitina transcarbamilasa. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de ornitina transcarbamilasa, no se detectaron los metabolitos clínicos citrulina y arginina. Sin embargo, el metabolito clínico orotato, y las sustancias bioquímicas fenilacetilglutamina, 2-metilhipurato, 2-hidroxifenilacetato, fenilcarnitina, hipurato, fenilpropionilglicina, benzoato, metil-4-hidroxibenzoato, 4-fenilbutirato y ácido 2-pentamido-3-fenilpropanoico eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de transportador de citrato. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de transportador de citrato, el metabolito clínico citrato era aberrante basándose en el análisis de puntuación Z.

Deficiencia de ABAT. En otro ejemplo, en los pacientes con deficiencia de ABAT, el metabolito clínico GABA y la sustancia bioquímica 2-pirrolidona eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Hiperoxaluria. En otro ejemplo, en los pacientes con hiperoxaluria, los metabolitos clínicos oxalato y glicolato eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

En otro ejemplo, en pacientes con trastornos del metabolismo y transporte de aminoácidos (incluyendo trastornos del ciclo de la urea y acidemias orgánicas), los metabolitos 2-aminoadipato, fenilacetilglutamina, 3,4-dihidroxifenilacetato, fenilpropionilglicina, ácido 2-pentanamido-3-fenilpropanoico, 2-hidroxifenilacetato, N-acetilleucina, etilsuccinato, etilmalonato, guanidinoacetato, beta-hidroxibutirato, N-carbamoilaspartato, 4-ureidobutirato, hipurato, 2-metilhipurato, benzoato, metil-4-hidroxibenzoato, 4-fenilbutirato, glutarato (pentanodioato), glutarilcarnitina (C5), 3-hidroxiglutarato, glutaconato, fenilacetilglicina, isovalerato, isovalerilglicina, isovalerilcarnitina (C5), 3-metilcrotonilglicina, betahidroxiisovalerato, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, 3-metilglutarilcarnitina (C6), 3-hidroxi-2-etilpropionato, arginina, urea, ornitina, citrulina, argininosuccinato, homocitrulina, N-acetilarginina, creatina, 4-guanidinobutanoato, succinilcarnitina, 2-metilcitrato, 2-metilmalonilcarnitina, propionilcarnitina (C3), propionilglicina (C3), metilmalonilo CoA, ácido metilmalónico, orotato, 3-ureidopropionato, fenilcarnitina y 2-pirrolidona eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Trastornos de la oxidación de ácidos grasos. En otro ejemplo, en pacientes con trastornos de la oxidación de ácidos grasos, los metabolitos 2-hidroxiglutarato, 3-metiladipato, 4-octenedioato, heptanoilglicina, adipato, suberato (octanodioato), hexanoilglicina (C6), N-octanoilglicina, hexanoilcarnitina, octanoilcarnitina, decanoilcarnitina, carnitina y 5-hidroxihexanoato eran aberrantes basándose en el análisis de puntuación Z.

Ejemplo 4: evaluación clínica de individuos con la enfermedad: determinación y monitorización del efecto del tratamiento y/o la gravedad de la enfermedad.

En otro ejemplo, los resultados de los métodos descritos en el presente documento para las muestras del ejemplo 2 se usaron para evaluar la eficacia de la intervención terapéutica y los cambios bioquímicos en respuesta al tratamiento clínico de la enfermedad en individuos diagnosticados lo que ayuda en la monitorización clínica del paciente para determinar la eficacia terapéutica y cumplimiento del tratamiento. Por ejemplo, en un paciente con deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga (VLCAD) que se somete a tratamiento con una fórmula de triglicéridos de cadena media, se observaron los efectos del tratamiento; los niveles de ácidos grasos de longitud de cadena corta y media eran aberrantes en la muestra de plasma del paciente mediante el análisis de puntuación Z, y la sustancia bioquímica 7-hidroxioctanoato era aberrante como sustancia bioquímica poco frecuente (un metabolito rara vez detectado en muestras de plasma). En otro ejemplo, en muchos pacientes con deficiencia de ornitina transcarbamoilasa (OTC), una combinación de intervención alimenticia y tratamiento con fenilbutirato enmascaró las alteraciones metabólicas asociadas con la deficiencia de OTC (es decir, los metabolitos de diagnóstico estaban en niveles normales). En pacientes con deficiencia de OTC, citrulinemia y MSUD que se sometieron a un ensayo con fenilbutirato, el metabolito de fenilbutirato, fenilacetilglutamina, se elevó tal como se ilustra en la figura 16B. En otro ejemplo, el metabolito N-óxido de trimetilamina, se elevó en pacientes que recibieron carnitina complementaria para el tratamiento de acidemia isovalérica, acidemia propiónica (PAA) y acidemia metilmalónica (m Ma ) tal como se muestra en la figura 16A. En otro ejemplo, la creatina complementaria puede medirse directamente en plasma recogido de pacientes diagnosticados con deficiencia de ácido argininosuccínico liasa (AL) o GAMT tal como se ilustra en la figura 16C. En otro ejemplo, en un paciente diagnosticado con deficiencia de piruvato deshidrogenasa E1 alfa, los metabolitos de diagnóstico lactato y piruvato se identificaron en la muestra, pero no eran aberrantes porque el paciente estaba recibiendo tratamiento médico y nutricional. En otro ejemplo, un paciente diagnosticado con síndrome de Smith-Lemli-Opitz estaba en terapia de suplementación de colesterol. El sujeto no mostró niveles aberrantes de colesterol, pero el biomarcador colestanol, una forma reducida de colesterol, se identificó como metabolito poco frecuente en la muestra.

En otro ejemplo, los métodos descritos en el presente documento se usaron para determinar la gravedad de la enfermedad y pueden usarse para monitorizar cambios en la gravedad de la enfermedad. Por ejemplo, la argininemia es provocada por mutaciones recesivas autosómicas que afectan a la enzima arginasa del ciclo de la urea, y este trastorno se diagnostica clínicamente basándose en los niveles de arginina en plasma medidos. Las sustancias bioquímicas aberrantes determinadas en cuatro pacientes con argininemia se mapearon de manera automática para determinar las rutas bioquímicas asociadas a la enfermedad. Se observaron los niveles elevados aberrantemente, así como los niveles aberrantes de múltiples analitos ubicados más distantes al principal defecto enzimático (por ejemplo, orotato, uridina, uracilo, 3-ureidopropionato, urea, ornitina, N-acetilarginina, 4-guanidinobutanoato, creatinina y homoarginina). En la figura 17 se presenta una ilustración de dichas rutas bioquímicas superpuestas con los datos que muestran los niveles de las sustancias bioquímicas en cada paciente. El paciente 1 tenía mayores niveles de múltiples metabolitos en comparación con los otros casos de Argininemia, lo que sugiere que los síntomas clínicos eran más graves en el paciente 1. De hecho, en los tres meses antes de la toma de muestras, se ingresó al paciente 1 en el hospital en tres ocasiones distintas por una descompensación aguda asociada con acontecimientos hiperamonémicos. Por el contrario, los pacientes 2-4 no tuvieron acontecimientos agudos que condujeran a hospitalización en los meses antes de o inmediatamente después de la solicitud de la muestra. Es importante destacar que los niveles de arginina se elevaron de manera similar en todos los pacientes con Argininemia, y las diferencias en el estado clínico sólo fueron predichas mirando los nuevos biomarcadores de diagnóstico. En la figura 17, los pacientes se numeraron de 1 a 4 simplemente por conveniencia y estos números no se corresponden con los números de paciente usados en la tabla 1.

Ejemplo 5: evaluación clínica de individuos en la cohorte de control.

En otro ejemplo, se descubrieron metabolitos aberrantes en algunas de las 68 muestras de control (es decir, muestras de pacientes con pruebas genéticas bioquímicas normales) del ejemplo 2 que se analizaron usando los métodos descritos en el presente documento, que indicaban la presencia de un trastorno para el que el paciente era en ese momento asintomático. Por ejemplo, en el paciente 1165, se identificó la trimetillisina como aberrante; los niveles eran mayores que en cualquier otra muestra de control, y los niveles elevados eran consistentes con los de otros pacientes que tenían deficiencia de trimetilisina hidroxilasa épsilon confirmada. Por tanto, basándose en los resultados del análisis, se sospechó de deficiencia de trimetilisina hidroxilasa épsilon y se recomendó una prueba de seguimiento.

En otro ejemplo, en el paciente 1169, se observaron ligeras elevaciones de C14, C14.1 y C14.2 a partir del análisis clínico de acilcarnitina, lo que generó sospechas de VLCAD. Las pruebas moleculares clínicas adicionales (secuenciación de ADN) de ACADVL no detectaron mutaciones dañinas en la secuencia genética. Sin embargo, los resultados del análisis usando los métodos descritos en el presente documento revelaron (i) niveles aberrantes (elevados) de ácidos grasos C14/C16, (ii) niveles aberrantes (elevados) de acetoacetato, y (iii) niveles normales de conjugados de acilcarnitina C14/C16. Tanto la producción elevada de cetonas como los niveles de acilcarnitina relativamente normales frente a elevaciones extremas de ácidos grasos C14/C16 indicaron una probabilidad muy baja de deficiencia de VLCAD. Este cuadro metabólico más completo obtenido usando los métodos descritos en el presente documento ayudó en el diagnóstico de este individuo. Además, los niveles de metabolitos aberrantes y el análisis de mapeo de rutas anómalas sugirieron que las alteraciones metabólicas en el paciente 1169 se explicaban probablemente por el ayuno. Con esta información en la mano, la secuenciación génica de ACADVL habría sido innecesaria.

En otro ejemplo, los métodos usados en el presente documento fueron útiles para determinar la importancia de los cambios de pares de bases detectados usando la secuenciación del exoma completo (WES) y ayudaron en el diagnóstico (es decir, para “confirmar” o “descartar” un trastorno). Por ejemplo, los resultados de los métodos descritos en el presente documento descartaron trastornos en pacientes para los que WES informó de una variante de significación desconocida (VUS). En un ejemplo, se informó un VUS [c.673G>T(p.G225W)] dentro de GLYCTK- el gen afectado en la aciduria glicérica. Sin embargo, usando los métodos descritos en el presente documento, se determinó que los niveles de glicerato en este paciente eran normales. En otro ejemplo en un paciente con un VUS [c.730G>A(p.G244R)] en SLC25A15, que es el gen afectado en el síndrome de hiperornitinemia-hiperamonemiahomocitrulinemia, se determinaron niveles normales de ornitina, glutamina y homocitrulina, descartando así el trastorno. En otro ejemplo, los resultados de los métodos descritos en el presente documento ayudaron a respaldar la patogenicidad de los resultados moleculares. Por ejemplo, los resultados de WES para el paciente 1186 revelaron un VUS heterocigoto [c.455G>A(p.G152D)] en SARDH, que es el gen deficiente en la sarcosinemia. Usando los métodos descritos en el presente documento, se determinaron elevaciones significativas de colina, betaína, dimetilglicina y sarcosina. Estos niveles elevados son consistentes con la sarcosinemia, un trastorno metabólico para el que se debate la existencia de síntomas clínicos.

Ejemplo 6: evaluación clínica de mPROFILE de individuos en una cohorte sana.

Usando una plataforma de metabolómica que consistía en tres métodos independientes de espectrometría de masas, se examinaron muestras de plasma de 80 sujetos para determinar las sustancias bioquímicas en 8 rutas y sus 41 subrutas asociadas y se midieron un total de 575 metabolitos de estructuras conocidas. Se encontró que los metabolitos individuales presentaron un intervalo sustancial de variación entre los 80 sujetos. Sobre la base de que esta cohorte era en general sana, se asume que, para cualquier metabolito dado, el intercuartil de sus valores en la cohorte puede representar el intervalo dinámico de un estado metabólico sano. Para cada sujeto, se aplicó análisis estadístico para identificar metabolitos con niveles que se desvían significativamente de la amplitud intercuartílica de la población (resultados atípicos), lo que puede indicar anomalías metabólicas que justifican una investigación adicional. La figura 18 es una clasificación del número total de resultados atípicos de metabolitos asociados con cada sujeto. Además, se examinaron los metabolitos que comparten las mismas rutas químicas y funciones biológicas como los resultados atípicos. Estos análisis condujeron a la identificación de diversos sujetos con firmas bioquímicas que proporcionan información sobre los primeros indicios de estados patológicos.

A. Sensibilidad a la toxicidad inducida por paracetamol.

La sobredosis de paracetamol es una de las principales causas de insuficiencia hepática aguda. En el hígado, el paracetamol se convierte en un metabolito reactivo que agota el glutatión celular (GSH), conduciendo así a estrés oxidativo y muerte celular. Debido al uso frecuente y crónico de paracetamol para el dolor y la fiebre, la identificación de poblaciones de riesgo podría mejorar las opciones terapéuticas para pacientes individuales y prevenir resultados clínicos adversos. En esta cohorte, los niveles más altos de metabolitos de paracetamol se detectaron en el sujeto 3958 y el sujeto 3976 (figura 19). El sujeto 3976 también presentó niveles elevados de ácidos biliares primarios (figura 19), lo que sugiere una función hepática alterada. Se ha descubierto que los ácidos biliares primarios en plasma elevados son los primeros biomarcadores de la lesión hepática inducida por fármacos en ratas (Yamazaki, M. et al. Perturbation of bile acid homeostasis is an early pathogenesis event of drug induced liver injury in rats. Toxicol Appl Pharmacol 268, 79-89 (2013)). De manera coincidente, el sujeto 3976 también presentó el glutatión más bajo en esta cohorte (figura 19). En cambio, el sujeto 3958 mostró niveles normales de ácidos biliares con la excepción de taurocolato elevado. El sujeto 3958 también tenía glutatión elevado (figura 19). En conjunto, estas observaciones pueden sugerir que el sujeto 3976 era sensible a la lesión hepática inducida por paracetamol, mientras que el sujeto 3958 puede tolerar bien el paracetamol. Esto puede estar relacionado con su capacidad celular para mantener los niveles de glutatión en respuesta al paracetamol.

B. Indicios tempranos de diabetes.

Uno de los primeros sellos distintivos de las enfermedades metabólicas es la disfunción mitocondrial. Varias rutas bioquímicas que se originan a partir de funciones mitocondriales clave, tales como la homeostasis energética y el equilibrio redox, pueden observarse fácilmente en los datos de metabolómica. Además, los metabolitos con asociaciones conocidas con la resistencia a la insulina y la diabetes tipo II, incluyendo a-hidroxibutirato (a-HB) (Ferrannini, E. et al. Early metabolic markers of the development of dysglycemia and type 2 diabetes and their physiological significance. Diabetes 62, 1730-1737 (2013)), 1,5-anhidroglucitol (1,5-AG) (Yamanouchi, T. et al. Clinical usefulness of serum 1,5-anhydroglucitol in monitoring glycaemic control. Lancet 347, 1514-1518 (1996))), aminoácidos de cadena ramificada (BCAa ) (Newgard, C.B. et al. branched-chain amino acidrelated metabolic signature that differentiates obese and lean humans and contributes to insulin resistance. Cell Metab 9, 311-326 (2009)) y glicina (Perseghin, G., Ghosh, S., Gerow, K. y Shulman, G.I. Metabolic defects in lean nondiabetic offspring of NIDDM parents: a cross-sectional study. Diabetes 46, 1001-1009 (1997)), puede proporcionar información sobre la enfermedad. El sujeto 3902 presentó a-HB elevado, disminución de 1,5-AG, disminución de glicina y BCAA ligeramente elevados (figura 20). Además, el aumento de glucosa y 3-hidroxibutirato (un producto de la p-oxidación de ácidos grasos y el catabolismo de los BCAA) sugirió un metabolismo energético alterado consistente con una glucólisis alterada y un aumento de la lipólisis (figura 20). En conjunto, estas firmas bioquímicas sugirieron indicios tempranos de diabetes. Los sujetos 3926 y 3923 presentaron firmas similares, aunque más sutiles (figura 20).

C. Disfunción hepática.

Los ácidos biliares primarios (glicocolato, glicoquenodesoxicolato, taurocolato y tauroquenodesoxicolato) se sintetizan en el hígado, se almacenan en la vesícula biliar y se liberan posteriormente en el intestino para su digestión (figura 21). En el íleon, los ácidos biliares se transportan de manera activa mediante la circulación enterohepática para ser reabsorbidos por el hígado. En condiciones sanas, el hígado es muy eficiente para eliminar los ácidos biliares de la circulación, pero se sabe que las enfermedades hepáticas elevan los niveles totales de ácidos biliares en la circulación general (Barnes, S., Gallo, G.A., Trash, D.B. Y Morris, J.S. Diagnositic value of serum bile acid estimations in liver disease. J Clin Pathol 28, 506-509 (1975))). En los sujetos 3917 y 3952, los ácidos biliares primarios eran sustancialmente elevados (figura 21), lo que sugiere que estos dos sujetos pueden tener una función hepática alterada.

D. Enfermedad metabólica

Se midieron los metabolitos que reflejan la utilización de energía, el almacenamiento y la función mitocondrial en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron 1,5-anhidroglucitol (1,5AG), 1-linoleoileglicerofosfocolina (18:2n6, LGCP), 2-hidroxibutirato (AHB), 3-hidroxibutirato (BHBA), 3-hidroxiisobutirato, 3-metil-2-oxobutirato, 3-metil-2-oxovalerato, 4-metil-2-oxopentanoato, alanina, fructosa, glucosa, glutamato, glicina, isoleucina, leucina, manosa, oleato (18:1n9), palmitoilcarnitina, fenilalanina, serina, tirosina y valina. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de riesgo de enfermedad metabólica (escala 0 -100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

E. Función cardiovascular

Se midieron metabolitos indicativos de salud cardiovascular en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron adenosina, azelato, colesterol, creatinina, dodecanodioato, hexadecanodioato, histidina, octadecanodioato, fenilalanina, sebacato, tetradecanodioato y urato. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de riesgo de enfermedad cardiovascular (escala 0 - 100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

F. Función renal

Se midieron los metabolitos indicativos del estado de filtración renal en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron sulfato de 3-indoxilo, 3-metilhitidina, 4-acetamidobutanoato, arabitol, C-glicosiltriptófano, creatinina, eritritol, indolacetato, quinurenina, latosterol, mioinositol, N2,N2-dimetilguanosina, N-acetilatilamina, N-acetiltreonina, N-formilmetionina, filacetilglutamina, pseudouridina, succinilcarnitina, trans-4hidroxiprolina, triptófano y urea. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de función renal (escala 0 - 100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

G. Función pulmonar

Se midieron los metabolitos indicativos de la función pulmonar en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron carboxi-4-metil-5-propil-2-furanopropanoato, 3-filpropionato (hidrocinamato), alfatocoferol, asparagina, benzoato, bilirrubina (Z,Z), butirilcarnitina, gamma-glutamilvalina, glicerato, glicina, indoepropionato, N-acetilglicina, prolina, pseudouridina, piridoxato, serina, succinilcarnitina y treonato. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de función pulmonar (escala 0 -100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

H. Inflamación

Se midieron los metabolitos indicativos de inflamación en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron 13-HODE 9-HODE, araquidonato (20:4n6), cortisol, docosahexaenoato (DHA, 22:6n3), eicosapentaenoato (EPA, 20:5n3), quinurenato, quinurenina y quinolinato. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de inflamación (escala 0 -100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

I. Equilibrio hormonal

Se midieron los metabolitos indicativos del equilibrio hormonal en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron sulfato de pregnenolona, monosulfato de 21-hidroxipregnenolona, disulfato de 21-hidroxipregnenolona, 3-sulfato de 5-pregnen-3b,17-diol-20-ona, monosulfato de 5-alfa-pregnan-3-beta,20-alfa-diol, disulfato de 5-alfa-pregnan-3-beta,20-alfa-diol, pregnanodiol-3-glucurónido, cortisol, corticosterona, 11-deshidrocorticosterona, cortisona, sulfato de deshidroisoandrosterona (DHEA-S), 3-sulfato de 16a-hidroxi DHEA, sulfato de epiandrosterona, sulfato de androsterona, monosulfato de 5-alfa-androstan-3-alfa,17-alfa-diol, disulfato de 5-alfa-androstan-3-alfa,17-alfa-diol, glucurónido de etiocolanolona, glucurónido de 11-cetoetiocolanolona, monosulfato de 4-androsten-3-beta,17-beta-diol, disulfato de 4-androsten-3-beta,17-beta-diol, sulfato de testosterona monosulfato de 5-alfa-androstan-3-alfa,17-beta-diol, disulfato de S-alfa-androstan-3-alfa,17-beta-diol, monosulfato de 5-alfaandrostan-3-beta,17-beta-diol, disulfato de 5-alfa-androstan-3-beta,17-beta-diol, 3-sulfato de estrona y tiroxina. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de equilibrio hormonal (escala 0 -100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

J. Estrés oxidativo

Se midieron los metabolitos indicativos de estrés oxidativo en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Estos metabolitos proporcionan indicaciones del estado de estrés oxidativo y de la capacidad para combatir el estado reactivo del oxígeno. Los niveles bajos de antioxidantes y los niveles altos de aceptores de electrones terminales se asocian con un mayor estrés oxidativo. Los metabolitos medidos fueron 13-HODE 9-HODE, 5-oxoprolina, alantoína, alfa-tocoferol, anserina, bilirrubina (Z,Z), biliverdina, cys-gly oxidado, disulfuro de cisteína-glutatión, cisteína, gammatocoferol, hipoxantina, metionina sulfona, sulfóxido de metionina, treonato y urato. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de estrés oxidativo (escala 0 - 100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

K. Función mitocondrial

Se midieron los metabolitos indicativos de la función mitocondrial en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron homocitrulina, leucina, 4-metil-2-oxopentanoato, isovalerato, isovalerilglicina, isovalerilcarnitina, beta-hidroxiisovalerato, beta-hidroxiisovaleroilcarnitina, alfa-hidroxiisovaleroilcarnitina, glutaconato de 3-metilo, alfa-hidroxiisovalerato, etilsuccinato, isoleucina, 3-metil-2-oxovalerato, 2-metilbutirilcarnitina (C5), tiglilcarnitina, tigloilglicina, 2-hidroxi-3-metilvalerato, 3-hidroxi-2-etilpropionato, etilmalonato, valina, 3-metil-2-oxobutirato, isobutirilcarnitina, isobutirilglicina, 3-hidroxiisobutirato, alfa-hidroxiisocaproato, azelato (nonanodioato), sebacato (decanodioato), dodecanodioato, tetradecanodioato, hexadecanodioato, octadecanodioato, formilmetionina, alanina, lactato, citrato, alfa-cetoglutarato, succinilcarnitina, succinato, fumarato, malato, palmitoilcarnitina, estearoilcarnitina, oleoilcarnitina y BHBA. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de función mitocondrial (escala 0 - 100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

L. Perfil de estrés

Se midieron los metabolitos indicativos de la respuesta al estrés en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron cortisol, cortisona, glucosa y tiroxina. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de estrés (escala 0 -100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

M. Envejecimiento metabólico

Se midieron los metabolitos indicativos de envejecimiento metabólico en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron 2-furanoproanoato de carboxi-4-metil-5-propilo, C-glicosiltriptófano, citrato, citrulina, creatinina, sulfato de deshidroisoandrosterona (DHEA-S), eicosapentaenoato (EPA, 20:5n3), eritritol, glucosa, glutamato, glicina, leucina, mioinositol, palmitoleoilesfingomielina, sulfato de p-cresol, fenilacetilgutamina y psuedouridina. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de edad metabólica (escala 0 -100), en la que el valor indica la edad metabólica del sujeto y en relación con la edad cronológica proporciona una indicación de la salud metabólica general. Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

N. Equilibrio del microbioma

Se midieron los metabolitos indicativos de la actividad del microbioma que pueden usarse para determinar el equilibrio del microbioma en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron 3-(3-hidroxifenil)propionato, 3-(4-hidroxifenil)lactato, 3-(4-hidroxifenil)propionato, ácido 3-(3-(sulfooxi)fenil)propanoico, 3-hidroxipurato, sulfato de 3-indoxilo, 3-fenilpropionato (hidrocinamato), sulfato de 4-etilfenilo, 4-hidroxihipurato, 4-hidroxifenilpiruvato, sulfato de 4-vinilfenol, 5-hidroxiindolacetato, quenodesoxicolato, colato, desoxicolato, sulfato de glicocolenato, glicodesoxicolato, glicocolato, glicolitocolato, 3-sulfato de glicolitocolato, glicoursodesoxicolato, hipurato, hiodesoxicolato, indolacetato, indolacetilglutamina, butirato de indol, lactato de indo, propionato de indol, sulfato de pcreosol, sulfato de o-creosol, glucurónido de p-cresol, sulfato de fenol, fenilacetato, fenilacetilgutamina, fenillactato (PLA), sulfato de taurocolenato, taurodesoxicolato, 3-sulfato de taurolitocolato, tauroursodesoxicolato y ursodesoxicolato. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de perfil del microbioma (escala 0 -100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

O. Equilibrio de macronutrientes

Se midieron los metabolitos indicativos del equilibrio de macronutrientes en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron histidina, isoleucina, leucina, valina, lisina, metionina, fenilalamina, triptófano, treonina, alanina, arginina, aspartato, cisteína, glutamato, glutamina, glicina, prolina, serina, tirosina, asparagina, colina, linolenato [alfa o gamma; (18:3n3 ó 6)] y linoleato (18:2n6). Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de equilibrio de macronutrientes (escala 0 - 100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

P. Exposición a contaminación atmosférica

Se midieron los metabolitos indicativos de exposición a la contaminación atmosférica en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. Los metabolitos medidos fueron alfa-tocoferol, asparagina, benzoato, glicerato, glicina, N-acetilglicina, serina y treonato. Las mediciones analíticas se usan para generar una puntuación de contaminación del aire (escala 0 -100). Los resultados de tal análisis se resumen en un informe. En la figura 23 se ilustra un informe de ejemplo.

Q. Medicamentos/xenobióticos

Se detectan los medicamentos usando los métodos descritos en el presente documento y se informan los niveles medidos en muestras biológicas (plasma, orina) de un sujeto. También se detectan otros xenobióticos usando los métodos descritos en el presente documento y también se informan los niveles medidos, si los hay, en muestras biológicas de un sujeto.

Ejemplo 7: puntuaciones compuestas predictivas específicas de la enfermedad o trastorno basadas en una o más moléculas pequeñas aberrantes

El valor medido para una o más moléculas pequeñas aberrantes detectadas en cada muestra puede usarse en uno o más modelos matemáticos (estadísticos) para generar una puntuación compuesta predictiva específica de la enfermedad o trastorno. La puntuación es útil para facilitar la determinación automatizada del estado de la enfermedad del sujeto individual de quien se recogió la muestra. En un ejemplo, se generó una puntuación compuesta basada en la puntuación Z obtenida para moléculas pequeñas aberrantes usando un algoritmo de regresión de la siguiente manera: Para obtener la puntuación compuesta, se realiza coefl '(puntuación Z para el metabolito 1) coef2*(puntuación Z para el metabolito 2) ... coefp*(puntuación Z para el metabolito p) para los p metabolitos en el panel, en la que coef1 significa “coeficiente uno” coef2 significa “coeficiente dos” y así sucesivamente para cada molécula pequeña incluida en la puntuación compuesta. Los datos de los 200 pacientes se usaron para determinar los coeficientes para generar puntuaciones compuestas específicas de la enfermedad o trastorno para múltiples enfermedades o trastornos diferentes. Hasta el momento, se han desarrollado métodos de puntuación compuesta predictivos de enfermedades o trastornos basados en la puntuación Z obtenida para moléculas pequeñas aberrantes relevantes usando el algoritmo de regresión anterior para más de 30 enfermedades. Después de que se determinan los coeficientes basándose en los datos de un grupo de pacientes, los coeficientes pueden usarse para generar puntuaciones compuestas específicas de la enfermedad o trastorno para pacientes individuales adicionales y para grupos adicionales de pacientes. Estos métodos de puntuación compuesta se presentan en la tabla 4. Para algunas enfermedades o trastornos se derivaron dos métodos de puntuación. En estas enfermedades o trastornos, los metabolitos “poco frecuentes” se encuentran entre las moléculas pequeñas aberrantes incluidas en el método de puntuación y estas moléculas pequeñas “poco frecuentes” pueden no detectarse en un conjunto de muestras de anclaje. En tales enfermedades o trastornos, se desarrolló un segundo método de puntuación que no incluye la molécula pequeña “poco frecuente” y permite comparar el conjunto de muestras, a través del uso de muestras de anclaje, con muestras anteriores. Los resultados de los métodos de puntuación compuesta para dos trastornos diferentes se ejemplifican a continuación a modo de ilustración no limitativa.

Tabla 4. Métodos de puntuación compuesta para ayudar en el diagnóstico de la enfermedad

En un ejemplo, las sustancias bioquímicas 3-hidroxiisovalerato, isovalerilcamitina, isovalerilglicina e isovalerato se usaron para generar puntuaciones compuestas para ayudar en el diagnóstico de acidemia isovalérica en un sujeto. Las puntuaciones compuestas obtenidas para dos de los 200 sujetos en la cohorte basándose en el siguiente método de puntuación: 0,22*(puntuación Z para isovalerato) 0,26*(puntuación Z para isovalerilcarnitina) 0,36*(puntuación Z para isovalerilglicina)-0,15*(puntuación Z para beta-hidroxiisovalerato) predijeron acidemia isovalérica. Las puntuaciones compuestas calculadas para los dos individuos en comparación con los sujetos que no tienen acidemia isovalérica se presentan en la ilustración gráfica de la predicción en la figura 24. Los dos pacientes con acidemia isovalérica (mostrados mediante cuadrados negros) pueden distinguirse del resto de la cohorte usando el método de puntuación predictivo descrito.

En otro ejemplo, las sustancias bioquímicas N6-acetillisina, glutamina, asparagina, lisina, arginina y ornitina se usaron para generar puntuaciones compuestas para ayudar en el diagnóstico de intolerancia a la proteína lisinúrica en un sujeto. Las puntuaciones compuestas obtenidas para dos de los 200 sujetos en la cohorte basándose en el siguiente método de puntuación: 0,2*(puntuación Z para N6-acetillisina) 0,2*(puntuación Z para glutamina) 0,2*(puntuación Z para asparagina) - 0,2*(puntuación Z para lisina) - 0,1'(puntuación Z para arginina) - 0,1*(puntuación Z para ornitina) predijeron intolerancia a la proteína lisinúrica. Las puntuaciones compuestas calculadas para los dos individuos en comparación con los sujetos que no tenían intolerancia a la proteína lisinúrica se presentan en la ilustración gráfica de la predicción en la figura 25. Los dos pacientes con intolerancia a la proteína lisinúrica (mostrados mediante cuadrados negros) pueden distinguirse del resto de la cohorte usando el método de puntuación predictivo descrito.

Ejemplo 8: caracterización de analítica de moléculas pequeñas no designadas

Se recogieron muestras de una cohorte de pacientes tal como se describe en el ejemplo 2. Se extrajeron los metabolitos y se precipitaron las proteínas de las muestras (100 |il) mediante la adición de 450 |il de metanol. Se utilizaron dos métodos de UPLC separados, uno en condiciones ácidas y el otro en condiciones básicas. Se dividió el extracto precipitado en cuatro alícuotas y se secó bajo nitrógeno y luego a vacío. Se reconstituyó una alícuota en 50 |il de ácido fórmico al 0,1% en agua (para su uso en el método ácido) y otra alícuota se reconstituyó en 50 |il de bicarbonato de amonio 6,5 mM en agua, pH 8 (para su uso en el método básico).

Ambos métodos usaron cromatografía que se realizó en columnas Acquity C18 BEH de 1,7 um de 2,1 mm x 100 mm (Waters Corp., Milford, MA, EE.UU.) usando un sistema de Acquity UPLC. La fase móvil, a una velocidad de flujo de 350 |il/min, usó disolvente A, ácido fórmico al 0,1% en agua y disolvente B, ácido fórmico al 0,1% en metanol (perfil de gradiente: del 0% de B al 70% de B en 4 min, del 70 al 98% de B en 0,5 min, el 98% de B durante 0,9 min), para el método ácido. Se eluyeron en gradiente las alícuotas de muestra procesadas para el método básico a una velocidad de flujo de 350 |il/min usando disolvente A, bicarbonato de amonio 6,5 mM en agua, pH 8, y disolvente B, bicarbonato de amonio 6,5 mM en metanol/agua 95/5 (perfil de gradiente: del 0% de B al 70% de B en 4 min, del 70 al 98% de B en 0,5 min, el 98% de B durante 0,9 min).

Se analizaron los eluyentes de la muestra usando un espectrómetro de masas OrbiElite (MS) (ThermoFisher Corporation) usando ionización por electropulverización calentada (HESI). El método ácido monitorizó los iones positivos y el método básico monitorizó los iones negativos en inyecciones independientes usando columnas separadas dedicadas ácido/base calentadas hasta 40°C. El capilar de la interfase de EM se mantuvo a 350°C, el calentador de la fuente a 430°C, con un flujo de gas envolvente de 80 y 75 (unidades arbitrarias) para las inyecciones de iones positivos y negativos, respectivamente, y un flujo de gas auxiliar de 15 y 12 (unidades arbitrarias) tanto para inyecciones negativas como positivas, respectivamente. El voltaje de pulverización para la inyección de iones positivos fue de 4,0 kV y de 3,0 kV para la inyección de iones negativos. El instrumento barrió 80-1000 m/z y alternó entre un barrido de EM de masa precisa de alta resolución (resolución 30.000) y barridos de EM/EM de resolución de masa unitaria. La velocidad de barrido fue de aproximadamente 6 barridos/s (3 barridos de EM y 3 barridos de EM/EM). Se estableció la energía de colisión normalizada de EM/EM en 28 y 32 para inyecciones de iones positivos y negativos, respectivamente, y Q de activación 0,25 y tiempo de activación de 30 ms, con una ventana de aislamiento de 3 m/z para ambas inyecciones. Se recogieron barridos de EM/EM usando exclusión dinámica con un tiempo de exclusión de 3,5 s. Se realizaron adiciones conocidas de compuestos marcados isotópicamente a cada muestra y se usaron para evaluar el rendimiento y la idoneidad del instrumento, incluyendo el tiempo de retención, la masa y la estabilidad de la sensibilidad durante el transcurso de la serie (habitualmente 20 horas). Además, se analizó cada 8 inyecciones una muestra de control de calidad, que consistía en una alícuota combinada de todas las muestras, para garantizar la reproducibilidad técnica.

Se usó un software que usa enfoques industriales convencionales para la detección de picos de EM, para la detección e integración de picos de EM. En resumen, se agruparon por masa los cromatogramas de iones extraídos en un intervalo determinado, se determinó el ruido de la referencia, se calcularon las áreas de los picos y se aplicaron diversos umbrales de pico definidos por el usuario, incluyendo la altura mínima, la relación señal-ruido, la anchura, la simetría y el área a los picos de EM detectados. Los picos de EM que superaban los criterios de umbral se reunieron en listas que luego se insertaron en una base de datos relacional para su almacenamiento y análisis adicional. Finalmente, se agruparon los picos de EM individuales basándose en el tiempo de retención del ápice del pico para facilitar la visualización de características iónicas retenidas de manera similar. Se alinearon todas las muestras basándose en los marcadores de tiempo de retención (TR) presentes en todo el cromatograma usando un índice de retención (RI). El índice de retención de un componente de muestra es un número, obtenido por interpolación (habitualmente logarítmica), que relaciona el volumen de retención ajustado (tiempo) o el factor de retención del componente de muestra con los volúmenes de retención ajustados (tiempos) de dos patrones eluidos antes y después del pico del componente de la muestra.

Se rastrearon los datos resultantes frente a una biblioteca química generada específicamente para cada método (por ejemplo, se rastrearon los datos de iones positivos de UPLC frente a una biblioteca específica para el modo de iones positivos de UPLC). Las identificaciones bioquímicas se basaron en tres criterios: índice de retención dentro de 75 unidades de RI de la identificación propuesta (o aproximadamente 5 s), coincidencia de masa de precursor experimental con la biblioteca dentro de 0,4 m/z, y las puntuaciones directas e inversas de EM/EM. Las puntuaciones de EM/EM se basaron en una comparación de los iones presentes en el espectro experimental con los iones presentes en el espectro de la biblioteca. La identificación bioquímica se realizó mediante un programa de software y la identificación generada informáticamente fue verificada por un analista humano.

El software informático comprobó todos los iones que no estaban asignados a ninguna entrada de la biblioteca en un conjunto de inyecciones y dentro de una ventana de tiempo cromatográfica especificada. Al correlacionar los iones a través de múltiples inyecciones, la variabilidad biológica natural de las sustancias bioquímicas se usó para identificar posibles nuevas sustancias bioquímicas auténticas que no estaban incluidas como una entrada como parte de la biblioteca. Cualquier sustancia bioquímica que no tenía una coincidencia en la biblioteca pero que se determinó que era una sustancia bioquímica auténtica basándose en la naturaleza recurrente del patrón espectral para esa sustancia bioquímica se añadió a la biblioteca de manera que la sustancia bioquímica, aunque sin designar, pudiera rastrearse en estudios actuales y futuros. Por tanto, aunque no se identificó la sustancia bioquímica (porque no se disponía de un patrón químico auténtico en la biblioteca), se indicaron las propiedades o el comportamiento de la sustancia bioquímica que se obtuvieron del método de análisis, sin indicar la composición química específica o la estructura de la sustancia química (denominadas sustancias bioquímicas no designadas).

La tabla 5 a continuación incluye las características analíticas de cada uno de los metabolitos no designados enumerados en la tabla 2 anterior. La tabla 5 incluye, para cada metabolito biomarcador enumerado, el identificador usado para referirse al metabolito (identificador), el número usado para identificar el metabolito en la biblioteca química de la base de datos de patrones auténticos (ID del comp.), el tiempo de retención (TR), el índice de retención (RI), la masa cuántica (masa) y la polaridad obtenidos usando los métodos analíticos descritos anteriormente. “Masa” se refiere a la masa del isótopo C12 del ion original usado en la cuantificación del compuesto. El método analítico usado para la cuantificación se indica en la columna tres (plataforma); “202” indica CL-EM/EMn usando el método optimizado para especies ácidas y “203” indica CL-EM/EMn optimizado para especies básicas. “Polaridad” indica la polaridad del ion cuantitativo como positiva (+) o negativa (-).

Tabla 5- Características analíticas de moléculas pequeñas no designadas

Claims (1)

1. REIVINDICACIONES

   Método para facilitar el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en un sujeto individual, comprendiendo el método:

   generar un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas, basándose el perfil de moléculas pequeñas de referencia en un análisis de una pluralidad de muestras de referencia, obteniéndose cada muestra de referencia de un sujeto en una pluralidad de sujetos de referencia, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de referencia comprende:

   para cada muestra de referencia, generar un perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra de referencia; y

   analizar estadísticamente los perfiles de moléculas pequeñas para la pluralidad de sujetos de referencia para determinar un intervalo convencional para un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas, generando de ese modo el perfil de moléculas pequeñas de referencia;

   generar un perfil de moléculas pequeñas de una muestra obtenida del sujeto individual, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual comprende generar datos experimentales a partir de la muestra obtenida del sujeto individual durante una serie experimental;

   generar datos experimentales a partir de al menos una muestra de anclaje durante la serie experimental, en el que la al menos una muestra de anclaje se crea a partir de alícuotas agrupadas de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia, permitiendo de ese modo la corrección de la variabilidad entre series;

   comparar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual, después de la corrección de la variabilidad entre series, con el perfil de moléculas pequeñas de referencia e identificar un subconjunto de las moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual teniendo cada una un nivel aberrante, siendo un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra obtenida del sujeto individual un nivel que se encuentra fuera del intervalo convencional para la molécula pequeña, realizándose la comparación e identificación usando una instalación de análisis que se realiza en un procesador de un dispositivo informático;

   obtener información de diagnóstico de una base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas, incluyendo la base de datos información que asocia un nivel aberrante de una o más moléculas pequeñas de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades y trastornos; y

   almacenar la información de diagnóstico obtenida, incluyendo la información de diagnóstico almacenada uno o más de: una identificación de al menos una ruta bioquímica asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, y una identificación de al menos una prueba de seguimiento recomendada asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes;

   facilitando de ese modo el diagnóstico de una enfermedad o trastorno en el sujeto individual.

   Método de cribado de un sujeto individual para determinar una pluralidad de enfermedades o trastornos, comprendiendo el método:

   generar un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas, basándose el perfil de moléculas pequeñas de referencia en un análisis de una pluralidad de muestras de referencia, obteniéndose cada muestra de referencia de un sujeto en una pluralidad de sujetos de referencia, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de referencia comprende:

   para cada muestra de referencia, generar un perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra de referencia; y

   analizar estadísticamente los perfiles de moléculas pequeñas para la pluralidad de sujetos de referencia para determinar un intervalo convencional para un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas, generando de ese modo el perfil de moléculas pequeñas de referencia;

   generar un perfil de moléculas pequeñas de una muestra obtenida de un sujeto individual, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual comprende generar datos experimentales a partir de la muestra obtenida del sujeto individual durante una serie experimental;

   generar datos experimentales a partir de al menos una muestra de anclaje durante la serie experimental, en el que la al menos una muestra de anclaje se crea a partir de alícuotas agrupadas de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia, permitiendo de ese modo la corrección de la variabilidad entre series;

   comparar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual, después de la corrección de la variabilidad entre series, con el perfil de moléculas pequeñas de referencia para determinar si cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas tiene niveles aberrantes en la muestra obtenida del sujeto individual, siendo un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra obtenida del sujeto individual un nivel que se encuentra fuera del intervalo convencional para la molécula pequeña;

   para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, identificar un subconjunto de las moléculas pequeñas teniendo cada una un nivel aberrante en la muestra obtenida del sujeto individual, realizándose la comparación e identificación usando una instalación de análisis que se realiza en un procesador de un dispositivo informático;

   para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, obtener información de diagnóstico de una base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas, incluyendo la base de datos información que asocia un nivel aberrante de una o más moléculas pequeñas de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades y trastornos;

   para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, almacenar la información de diagnóstico obtenida, incluyendo la información de diagnóstico almacenada uno o más de: una identificación de al menos una ruta bioquímica asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, una identificación de al menos una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes, y una identificación de al menos una prueba de seguimiento recomendada asociada con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes; y

   para un perfil de moléculas pequeñas que no tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra, almacenar información que indica que no se detectaron niveles aberrantes;

   cribando de ese modo al sujeto individual para determinar la pluralidad de enfermedades y trastornos.

   Método para cribar un sujeto individual para determinar un riesgo aumentado de desarrollar una enfermedad o trastorno para una pluralidad de enfermedades o trastornos:

   generar un perfil de moléculas pequeñas de referencia que incluye un intervalo convencional para un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas, basándose el perfil de moléculas pequeñas de referencia en un análisis de una pluralidad de muestras de referencia, obteniéndose cada muestra de referencia de un sujeto en una pluralidad de sujetos de referencia, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de referencia comprende:

   para cada muestra de referencia, generar un perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de una pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra de referencia; y

   analizar estadísticamente los perfiles de moléculas pequeñas para la pluralidad de sujetos de referencia para determinar un intervalo convencional para un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas, generando de ese modo el perfil de moléculas pequeñas de referencia;

   generar un perfil de moléculas pequeñas de una muestra obtenida de un sujeto individual, incluyendo el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual información referente a la presencia o ausencia de y un nivel de cada una de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, en el que la generación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual comprende generar datos experimentales a partir de la muestra obtenida del sujeto individual durante una serie experimental;

   generar datos experimentales a partir de al menos una muestra de anclaje durante la serie experimental, en el que la al menos una muestra de anclaje se crea a partir de alícuotas agrupadas de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia, permitiendo de ese modo la corrección de la variabilidad entre series;

   comparar el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual, después de la corrección de la variabilidad entre series, con el perfil de moléculas pequeñas de referencia para determinar si cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas tiene niveles aberrantes en la muestra obtenida del sujeto individual, siendo un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra obtenida del sujeto individual un nivel que se encuentra fuera del intervalo convencional para la molécula pequeña;

   para un perfil de moléculas pequeñas que tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, realizar etapas que comprenden:

   identificar un subconjunto de las moléculas pequeñas teniendo cada una un nivel aberrante en la muestra;

   obtener información de diagnóstico de una base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas, incluyendo la base de datos información que asocia un nivel aberrante de una o más moléculas pequeñas de la pluralidad de moléculas pequeñas con información referente a una enfermedad o trastorno para cada una de una pluralidad de enfermedades y trastornos; y

   almacenar la información de diagnóstico obtenida, incluyendo la información de diagnóstico almacenada una identificación de un riesgo aumentado de desarrollar una enfermedad o trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes;

   para un perfil de moléculas pequeñas que no tiene un nivel aberrante de cualquiera de la pluralidad de moléculas pequeñas en la muestra obtenida del sujeto individual, almacenar información que indica que no se detectaron niveles aberrantes;

   cribando de ese modo al sujeto individual para determinar un riesgo aumentado de desarrollar una enfermedad o trastorno para una pluralidad de enfermedades o trastornos.

   4. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1,2 y 3, en el que el método comprende además generar una puntuación compuesta específica de la enfermedad o trastorno basándose en una combinación ponderada de datos de uno o más del subconjunto de moléculas pequeñas identificadas como que tienen niveles aberrantes, y en el que la obtención de información de diagnóstico de la base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas comprende obtener información de diagnóstico de la base de datos basándose en la puntuación compuesta específica de la enfermedad o trastorno generada.

   5. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual incluye información referente a moléculas pequeñas endógenas y microbianas presentes en la muestra.

   6. Método según la reivindicación 5, en el que el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual incluye además información referente a moléculas pequeñas xenobióticas o moléculas pequeñas alimenticias presentes en la muestra.

   7. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1,2 y 3, que comprende además presentar información que representa una o más rutas bioquímicas asociadas con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes.

   8. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que la obtención de información de diagnóstico de la base de datos basándose en los niveles aberrantes del subconjunto identificado de las moléculas pequeñas comprende:

   identificar una o más rutas bioquímicas anómalas basándose en la comparación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual con el perfil de moléculas pequeñas de referencia, en el que la información de diagnóstico almacenada incluye la identificación de una o más rutas bioquímicas anómalas.

   9. Método según la reivindicación 8, en el que la identificación de una o más rutas bioquímicas anómalas basándose en la comparación del perfil de moléculas pequeñas de la muestra con el perfil de moléculas pequeñas de referencia comprende:

   identificar una pluralidad de rutas bioquímicas, estando cada ruta bioquímica asociada con una o más de las moléculas pequeñas en el perfil de moléculas pequeñas generado de la muestra; y

   para cada una de la pluralidad de rutas bioquímicas, calcular una distancia bioquímica para la ruta y comparar la distancia bioquímica calculada con un intervalo convencional para una distancia bioquímica para la ruta e identificar la ruta bioquímica como anómala si la distancia bioquímica calculada se encuentra fuera del intervalo convencional.

   10. Método según la reivindicación 8, en el que una ruta bioquímica se identifica como anómala si se asocia con cualquiera de las moléculas pequeñas identificadas como aberrantes.

   11. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que una cantidad de la muestra obtenida del sujeto individual que se analiza para generar el perfil de moléculas pequeñas tiene un volumen de menos de 100 |il (0,100 ml).

   12. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, que comprende además almacenar datos que incluyen una representación gráfica del subconjunto identificado de moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes.

   13. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra obtenida del sujeto individual incluye una molécula pequeña presente en el perfil de moléculas pequeñas de referencia y ausente del perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual; o, en el que un nivel aberrante de una molécula pequeña en la muestra obtenida del sujeto individual incluye una molécula pequeña presente en el perfil de moléculas pequeñas de la muestra del sujeto individual y poco frecuente en el perfil de moléculas pequeñas de referencia.

   14. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que, para cada molécula pequeña, el intervalo convencional para el nivel de referencia para la molécula pequeña se basa en un intervalo intercuartílico en el análisis estadístico de perfiles de molécula pequeña generados a partir de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia.

   15. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que, para cada molécula pequeña en la pluralidad de moléculas pequeñas, el intervalo convencional para el nivel de referencia para la molécula pequeña se basa en un intervalo de una puntuación convencional (puntuación Z) en el análisis estadístico de perfiles de molécula pequeña generados a partir de las muestras de referencia de la pluralidad de sujetos de referencia.

   16. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que la muestra del sujeto individual comprende sangre, plasma sanguíneo, suero, piel, tejido epidérmico, tejido adiposo, tejido aórtico, tejido hepático, orina, líquido cefalorraquídeo, líquido crevicular o una muestra celular.

   17. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que la pluralidad de moléculas pequeñas incluye entre 200 y 25.000 moléculas pequeñas.

   18. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que la pluralidad de enfermedades y trastornos incluye diez o más de: deficiencia de 3-metilcrotonil CoA carboxilasa, deficiencia de ácido argininosuccínico liasa, deficiencia de adenosina desaminasa, argininemia, deficiencia de biotinidasa, deficiencia de cobalamina (Cbl), Cbl A, Cbl C, citrulinemia, deficiencia de carnitina palmitoiltransferasa 2 (CPTII), cistinosis, deficiencia de dihidropirimidina deshidrogenasa, aciduria glutárica, aciduria 3-hidroxi-3-metilglutárica (deficiencia de HMG CoA liasa), holocarboxilasa, homocistinuria, acidemia isovalérica, intolerancia a la proteína lisinúrica, deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena media, acidemia metilmalónica, deficiencia de cofactor de molibdeno o sulfito oxidasa, enfermedad de la orina con olor a jarabe de arce, deficiencia de ornitina transcarbamilasa, acidemia propiónica, fenilcetonuria (PKU), deficiencia de succínico semialdehído deshidrogenasa, deficiencia de succinilo liasa, deficiencia de timidina fosforilasa, deficiencia de trimetillisina hidroxilasa épsilon, tirosinemia, deficiencia de acil CoA deshidrogenasa de cadena muy larga, xantinuria, transportador de creatina ligado al cromosoma X, sarcosinemia, deficiencia de transportador de citrato, deficiencia de piruvato deshidrogenasa, hiperornitinemia-homocitrulinemiahiperamonemia, deficiencia de aminoácidos aromáticos descarboxilasa, síndrome de Smith-Lemli-Opitz, deficiencia de carnitina primaria, deficiencia de citrina, deficiencia de ABAT, deficiencia de GLUT1, MGA, deficiencia de SCAD, deficiencia de urocanasa, deficiencia de 3-hidroxiisobutiril-CoA hidrolasa, hiperoxaluria, deficiencia de BBOX, toxicidad inducida por paracetamol, diabetes, disfunción hepática, enfermedad metabólica, disfunción cardiovascular, disfunción renal, disfunción pulmonar, inflamación, desequilibrio hormonal, estrés oxidativo, disfunción mitocondrial, estrés aumentado, envejecimiento metabólico, desequilibrio del microbioma, desequilibrio de macronutrientes y exposición a contaminación atmosférica.

   19. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que la información de diagnóstico almacenada incluye una identificación de un trastorno asociado con el subconjunto identificado de las moléculas pequeñas que tienen niveles aberrantes.

   20. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2 y 3, en el que la generación de un perfil de moléculas pequeñas de la muestra de referencia para cada muestra de referencia comprende generar datos experimentales a partir de la pluralidad de muestras de referencia durante una serie experimental distinta de la serie experimental durante la que se generan datos experimentales a partir de la muestra obtenida del sujeto individual.

   21. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1,2 y 3, en el que los datos experimentales obtenidos del sujeto individual durante la serie experimental se obtienen usando cromatografía de líquidos/espectrometría de masas.

   22. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1,2 y 3, en el que los datos experimentales obtenidos del sujeto individual durante la serie experimental se obtienen usando cromatografía de líquidos/espectrometría de masas en tándem o cromatografía de líquidos de ultra alto rendimiento/espectrometría de masas en tándem.

   23. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1,2 y 3, en el que el perfil de moléculas pequeñas de la muestra obtenida del sujeto individual incluye una identificación de cada molécula pequeña en la muestra que tiene un nivel medido.