1 de setembro de 2018

Metabolômica: aplicações e principais conceitos

Autor: Filipe Fidelis

A metabolômica tem se mostrado particularmente útil na elucidação da função de genes e proteínas, por meio da associação de modelos de knockout ou knockdown; no esclarecimento do mecanismo de ação das drogas utilizadas no tratamento de diversas doenças ou de novos medicamentos, bem como dos processos envolvidos na aquisição de resistência aos fármacos; na identificação de aberrações metabólicas associadas com diversas doenças; na caracterização molecular de patógenos e de microrganismos de interesse biotecnológico.

As técnicas mais frequentemente utilizadas para análise do metaboloma são a ressonância magnética nuclear (NMR) e a espectrometria de massas (MS) associada a técnicas de separação, como a cromatografia gasosa (GC) e líquida (LC) e a eletroforese capilar. As plataformas analíticas variam quanto à sensibilidade e especificidade e cada uma têm suas respectivas vantagens e desvantagens e devem ser cautelosamente analisadas de acordo com o objetivo do estudo. Para obtenção de uma visão ampla do metaboloma, análises multiplataforma mostram-se como uma estratégia valiosa.

O GC-MS é a técnica mais antiga e a mais robusta em metabolômica, sendo amplamente utilizada para avaliação de compostos voláteis e/ou volatilizáveis, cujo peso molecular seja menor do que 500 Da, como ácidos orgânicos, aminoácidos, ácidos nucléicos, lipídios e carboidratos. As vantagens apresentadas por esta técnica incluem custo baixo, alta reprodutibilidade e facilidade operacional. Contudo, apresenta as desvantagens de que é um método laborioso, não permite a análise de compostos termoinstáveis e um número pequeno de metabólitos é identificado.

O LC-MS é mais sensível do que o GC-MS e menos restrita a determinada categoria de molécula, considerando a variedade de combinação de fases móveis e estacionárias e protocolos analíticos, além disso, permite a análise de metabólitos com massa molecular entre 800 e 2000 Da. Contudo, apresenta a desvantagem de não apresentar biblioteca de espectros. Já o CE-MS é indicado para análise de moléculas polares ou que apresentam carga, porém possui baixa sensibilidade e reprodutibilidade. A NMR é útil na avaliação de compostos que não são identificados por GC-MS ou LC-MS, mas é muito menos sensível do que as técnicas que se baseiam em espectrometria.

Em conclusão, a metabolômica é uma ciência ômica em intenso crescimento e tem se mostrado particularmente útil na complementação de dados genômicos, transcriptômicos e proteômicos e pode auxiliar na elucidação de diversos processos biológicos ainda hoje desconhecidos.

As ciências ômicas: Metabolômica


Autora: Jéssica Gardone Vitório

As ciências ômicas visam à compreensão dos processos biológicos relacionados ao funcionamento molecular e as alterações envolvidas a esse. Várias plataformas tecnológicas foram desenvolvidas como: a genômica, que teve sua visibilidade com o projeto do sequenciamento do genoma humano, a transcriptomica, proteômica e a metabolômica. 



As moléculas de baixo peso molecular (até 1500 Da) de um sistema biológico compõe o metaboloma, e a tecnologia desenvolvida para o estudo nesse campo denominou-se metabolômica. O termo metabolômica, e a análise do metaboloma como uma medida abrangente e quantitativa, foram introduzidos por Oliver Fiehn, em 2001, mas as pesquisas relacionadas a metabólitos são mais antigas.  

A metabolômica é um campo em ascensão e se caracteriza pela detecção e quantificação dos produtos finais e intermediários do metabolismo biológico.  Compreende o estudo dos metabólitos de uma determinada célula, tecido, organismo, fluído biológico ou órgão, no momento de análise, e é considerada a análise mais próxima ao fenótipo.

Os resultados obtidos nas análises metabolômicas são considerados essenciais no entendimento dos complexos mecanismos biológicos relacionados à genômica funcional. A integração de dados metabolômicos com dados gerados em plataformas genômicas epigenômicas, transcriptomicas e proteômicas, fazem uma cobertura dos processos moleculares como uma rede, gerando um maior conhecimento da funcionalidade do metabolismo biológico.


Leitura recomendada: 

FIEHN, O. Combining genomics, metabolome analysis, and biochemical modelling to understand metabolic networks. Comparative and Functional Genomics. 2, 155. 2001

SUN, Y. V; HU, Y. Integrative Analysis of Multi-omics Data for Discovery and Functional Studies of Complex Human Diseases. Adv Genet, v. 93, p. 147–190, 2017.