Coloquios en el CIBION

Elena Knott - Viernes 11 de mayo 11:00 hs

CIBION-CONICET



Análisis del Exometaboloma de células de Carcinoma Celular Renal de células claras por Cromatografía Líquida acoplada a Espectrometría de Masas

En Argentina, el cáncer de riñón es la sexta causa de muerte por cáncer en hombres y la decimosegunda en mujeres. El Carcinoma Celular Renal de células claras (CCRcc) es el tipo histológico más frecuente de CCR y se caracteriza por la alteración de las vías, metabólicas glucolítica y lipídica, entre otras. El CCRcc se ha asociado con la pérdida de funcionalidad del gen supresor tumoral von Hippel-Lindau (VHL), que lleva a un aumento en la expresión del Factor Inducible por Hipoxia 1α (HIF1α), incluso en condiciones de normoxia. Recientemente, se han descripto alteraciones metabólicas asociadas al CCR durante la progresión tumoral y la metástasis.

Con el objetivo de estudiar el exometaboloma de células CCRcc, se desarrolló un método de extracción y análisis de metabolitos, empleando un modelo in vitro de 2 líneas celulares renales tumoral y metastásica de diferente background genético [786-O (VHL-/-) y Caki-1 (VHL+/+), respectivamente] que se compararon con el de la línea renal no tumoral HEK 293. Mediante un estudio metabolómico no dirigido se analizaron los medios condicionados (MC) de cada sistema mediante la técnica de cromatografía líquida de ultra performance acoplada a espectrometría de masas de alta resolución, utilizando un espectrómetro de masas con analizador de cuadrupolo-tiempo de vuelo. El perfil del exometaboloma de las líneas celulares fue comparado con el obtenido en un estudio piloto que incluyó suero de 5 controles sanos (CS) y 5 pacientes con CCRcc de estadio avanzado (EIV). Un panel de 21 variables discriminantes obtenido mediante el método de análisis discriminante con proyección ortogonal a estructuras latentes con validación cruzada (oPLS-DA), acoplado a un método de selección de variables de algoritmos genéticos, permitió diferenciar los MC de las 3 líneas celulares con 100% de especificidad, sensibilidad y exactitud. Un subgrupo de 9 variables de las 21 discriminantes fue detectado en suero humano y permitió a su vez, diferenciar entre CS y pacientes con EIV. Los metabolitos discriminantes identificados, sugieren alteraciones en el metabolismo de aminoácidos y del glutatión que podrían ser evaluados como potenciales biomarcadores diagnóstico de esta enfermedad.