Resumen de Development and application of analytical and chemometric methodology for environmental metabolomic studies based on one-and two-dimensional liquid chromatography coupled to mass spectrometry
Actualmente, una de las principales amenazas medioambientales globales reside en la exposición química a contaminantes emergentes, lo que hace necesaria una caracterización tanto de su presencia como de su toxicidad. En este contexto, las ciencias ómicas han aparecido como herramientas muy útiles para arrojar luz sobre los mecanismos biológicos y rutas metabólicas que se ven afectados debido a las exposiciones a estos compuestos. En concreto, la metabolómica y la lipidómica proporcionan información de lo que está ocurriendo a nivel molecular. Por tanto, se requieren nuevas metodologías que sean capaces de extraer dicha información en matrices cada vez más complejas (desde una única célula a un organismo entero). Por ello, estrategias como las separaciones multidimensionales o la combinación de diferentes plataformas se presentan como alternativas muy atractivas para ampliar la cobertura de los estudios actuales sobre el metaboloma. Sin embargo, estas nuevas metodologías llevan consigo un aumento en la complejidad y el tamaño de los datos a analizar, con lo que se necesita el uso de herramientas de análisis más potentes, como las basadas en la quimiometría.
Esta Tesis doctoral se centra principalmente en el desarrollo de protocolos analíticos basados en el uso de la cromatografía líquida bidimensional acoplada a espectrometría de masas (LC×LC-MS), así como en el desarrollo de estrategias quimiométricas que permitan su uso en aplicaciones medioambientales. Por un lado, se han optimizado métodos LC×LC-MS para análisis dirigidos y no dirigidos, implementando con éxito estrategias de modulación activa (en el caso de análisis de lípidos). Por otro lado, se ha validado la estrategia de regiones de interés (ROI) para comprimir y filtrar los datos obtenidos con LC×LC-MS. Asimismo, se ha preferido el uso de métodos de resolución multivariante de curvas mediante mínimos cuadrados alternados (MCR-ALS) para la resolución cualitativa y cuantitativa de muestras complejas en el caso de datos de LC×LC, debido a las deviaciones de la trilinealidad encontradas en dichos datos. Por otra parte, se han comparado diferentes estrategias cuantitativas aplicables a datos en LC×LC-MS, todas ellas basadas en el uso del método combinado de regiones de interés y resolución multivariante de curvas (ROIMCR). También se han comparado diversos métodos estadísticos multivariante basados en el análisis de varianza (ANOVA) y su aplicabilidad en estudios metabolómicos. Finalmente, se ha elegido una combinación de análisis estadístico efectuado con ANOVA-análisis de componentes simultáneos (ASCA) y un método de clasificación, análisis discriminante mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) para seleccionar las variables (metabolitos) más relevantes. En resumen, se han validado diferentes flujos de trabajo para el estudio metabolómico del efecto de contaminantes emergentes en organismos modelo ambientales.
