Riassunto analitico
La metabolomica è un campo scientifico molto promettente, che è stato sviluppato con una velocità crescente nel corso del primo decennio, grazie alla disponibilità di strumentazioni analitiche robuste e sensibili che consentono l'analisi di migliaia di metaboliti da diversi campioni biologici. Insieme all'applicazione di sofisticate metodologie computazionali e approcci statistici, la grande quantità di dati generati dalla strumentazione può essere analizzata ed estratta grazie all'interpretazione biologica e agli studi di biochimica.
La cromatografia liquida (LC) e la gascromatografia (GC) sono entrambe utilizzate come metodi standard in metabolomica, entrambe combinate con la spettrometria di massa (MS). I due principali approcci che possono essere utilizzati in metabolomica includono approcci sia targeted che non un-targeted. La metabolomica mirata è lo studio e l'analisi di metaboliti specifici, viene utilizzata quando lo scopo è misurare un insieme di metaboliti e si desidera rispondere a una specifica domanda biochimica. La metabolomica un-targeted può analizzare tutti i metaboliti rilevabili in un campione. È un'analisi metabolomica unbiased che può portare alla rilevazione di nuovi biomarcatori.
In questo contesto, l'obiettivo di questo lavoro di tesi sperimentale di laurea magistrale in Chimica e Tecnologia Farmaceutiche, svolto presso la Facoltà di Farmacia dell'Università CEU San Pablo di Madrid, nel Centro di Metabolomica e Bioanalisi (CEMBIO) nell'ambito del programma Erasmus +, è stata l'analisi dei metaboliti polari e non polari (utilizzando rispettivamente analisi di metabolomica targeted e di lipidomica un-targeted) di cellule tumorali di leucemia mieloide cronica (K562) trattate con un estratto di Cannabis sativa L. non psicoattiva e con cannabidiolo puro (CBD), che hanno dimostrato di possedere proprietà antiproliferative, al fine di trovare metaboliti con variazioni statisticamente significative all'interno dei campioni di controllo e dei campioni trattati. I metodi chemiometrici, basati su piattaforme di analisi statistica sia univariata che multivariata, sono stati utilizzati per valutare le relazioni di abbondanza tra i diversi componenti dei metaboliti.
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Abstract
Metabolomics is an impressive scientific field, which has been developed with an accelerating speed over the first decade, thanks to the availability of robust and sensitive analytical instrumentations allowing the analysis of thousands of metabolites from different biological samples. Together with the application of sophisticated computational methodology and statistical approaches, the vast amount of data generated from instrumentation can be analyzed and mined aiding biological and biochemical interpretation.
Liquid chromatography (LC) and gas chromatography (GC) are both used as standard methods in metabolomics, both combined with mass spectrometry (MS). The two main approaches that can be used in metabolomics include both targeted and non-targeted approaches. Targeted metabolomics is the study and analysis of specific metabolites, it is used when the aim is to measure sets of metabolites and there is a specific biochemical question that is wanted to be answered. Non-targeted metabolomics can analyze all detectable metabolites in a sample. It is an unbiased metabolomics analysis that can discover new biomarkers.
In this context, the aim of this experimental master thesis work in Medicinal Chemistry and Technology, carried out at the Faculty of Farmacy of the CEU San Pablo University of Madrid, in the Center for Metabolomics and Bioanalysis (CEMBIO) within the Erasmus+ program, was the analysis of the polar and non-polar metabolites (using targeted metabolomics and untargeted lipidomics, respectively) of chronic myeloid leukemia cancer cells (K562) treated with an extract from non-psychoactive Cannabis sativa L. and with pure cannabidiol (CBD), which have demonstrated to possess antiproliferative properties, in order to find metabolites with statistically significant variations within control and test sample sets. Chemometric methods, based on both univariate and multivariate statistical analysis platforms, have been to evaluate abundance relationships between different metabolites components.
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