Nuestros cuerpos son una compleja interacción de genes, transcritos, proteínas, metabolitos y otras moléculas macro y micro. Comprender las relaciones multifacéticas entre todos estos componentes moleculares es fundamental para entender de forma integral la salud y la enfermedad humanas. Si nuestra propia biología es tan compleja y está tan entrelazada, ¿no tiene sentido que nuestra investigación y nuestro análisis se estructuren de forma similar para poder darle sentido a todo ello? Este es precisamente el concepto que subyace al análisis multiómico: la combinación de dos o más conjuntos de datos «ómicos» para obtener una visión más holística de la biología. En este artículo, exploraremos dos potentes tecnologías «ómicas» y cómo su combinación puede revolucionar su investigación y hacer avanzar nuestra comprensión de la biología humana.
El qué, el cómo y el cuándo de la transcriptómica
El campo de la genómica humana se basa en las secuencias de ADN y en el impacto que las alteraciones de dichas secuencias tienen en la salud humana. Y aunque los avances en la tecnología de secuenciación del genoma han dado lugar a innumerables descubrimientos importantes relacionados con la salud y las enfermedades humanas, la secuencia de ADN por sí sola no puede explicar los complejos mecanismos biológicos que contribuyen a muchas enfermedades genéticas. La transcriptómica aporta lo que la genómica no puede: una visión imparcial de todos los ARN codificantes y no codificantes de un sistema biológico y, en el contexto de la investigación de enfermedades, cómo cambian esos transcritos en condiciones de salud y de enfermedad.
Al estudiar el transcriptoma, los investigadores pueden observar no solo los genes que se expresan, sino también los ARN largos no codificantes (ARNlnc) y los microARN (miARN) que influyen en la expresión de las proteínas. En oncología, por ejemplo, se han asociado varios genes clave con la aparición de la enfermedad, su gravedad y su fenotipo. El análisis del transcriptoma ha revelado, en muchos casos, reguladores clave del ARN de esos genes críticos que pueden determinar si se desarrolla o no el cáncer. A menudo, estas firmas transcriptómicas pueden observarse antes de la aparición de la enfermedad, por lo que las pistas transcriptómicas representan un campo propicio para la investigación y el descubrimiento en el ámbito del diagnóstico precoz y las terapias novedosas.
Más allá del potencial genómico
Aunque la transcriptómica es una herramienta poderosa, el conocimiento y la comprensión que permite obtener tienen sus límites. Mientras que la transcriptómica ofrece información sobre los posibles eventos moleculares que podrían producirse en el interior de una célula u organismo, la metabolómica, al medir las moléculas pequeñas (es decir, los metabolitos) presentes en un sistema, muestra lo que realmente está ocurriendo. La metabolómica es una herramienta muy potente para desentrañar las señales ascendentes, a veces muy enrevesadas (interacciones bidireccionales y multifacéticas entre elementos de ADN y ARN), y proporcionar información útil sobre lo que está ocurriendo en un sistema biológico.
Gracias al metaboloma, los investigadores pueden interpretar, desde el punto de vista fenotípico, una serie de alteraciones, ya sean cambios en las tasas de mutación, eventos de empalme, cambios en los transcritos mediados por miARN o incluso modificaciones postraduccionales de las proteínas. Los conjuntos de datos metabolómicos también pueden revelar factores ambientales, incluidos los metabolitos producidos por el microbioma, que tienen un impacto crítico en la salud y la enfermedad. Con la metabolómica, se puede obtener una visión holística de los procesos bioquímicos que subyacen a cualquier evento biológico —genético y no genético— que influya en el desarrollo de la enfermedad.
El verdadero potencial de la metabolómica solo se aprovecha plenamente cuando se combina con otros conjuntos de datos «ómicos». Tal y como se expone en una publicación de Bioinformatics and Biology Insights, los enfoques integrados evalúan el flujo de información de un nivel «ómico» a otro, tendiendo un puente entre el genotipo y el fenotipo. Dado que los enfoques «ómicos» ofrecen una visión holística de los procesos patológicos, los conjuntos de datos multiómicos tienen un potencial único para mejorar el pronóstico y la precisión predictiva de los fenotipos de las enfermedades, lo que contribuye a un mejor tratamiento y prevención. Debido a la información fenotípica que proporciona, la metabolómica debería ser un componente clave de cualquier estudio multiómico.
Sinergia entre la transcriptómica y la metabolómica
La combinación de conjuntos de datos de transcriptómica y metabolómica es sinérgica y ha mostrado resultados prometedores en la revelación de mecanismos críticos de la enfermedad. Por ejemplo, en el cáncer de próstata, la combinación de datos de transcriptómica y metabolómica ha revelado que la alteración de la señalización del receptor 2 de la esfingosina-1-fosfato es el mecanismo que subyace a la especificidad y sensibilidad de la esfingosina para distinguir entre el cáncer de próstata y la hiperplasia benigna. La combinación de la transcriptómica y la metabolómica también puede subsanar una importante laguna de conocimiento en la investigación oncológica en torno a nuestra comprensión de la inflamación, proporcionando una especie de diccionario en el que los investigadores pueden «consultar» qué significan fenotípicamente los cambios a nivel transcriptómico.
A medida que un número cada vez mayor de investigadores considera la investigación multiómica —en particular, la combinación de la transcriptómica y la metabolómica— como un nuevo estándar para el estudio de las enfermedades humanas, también ha aumentado la demanda de herramientas multiómicas capaces de recopilar, analizar y visualizar datos. Estas herramientas abordan los retos a los que se enfrentan los investigadores a la hora de integrar conjuntos de datos «ómicos» y hacen realidad el potencial del análisis multiómico. Con estas herramientas a nuestra disposición, se vislumbra un futuro en el que la investigación multiómica será la norma, en lugar de una modalidad avanzada al alcance solo de unos pocos.
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