4. CEU Escuela Internacional de Doctorado (CEINDO)

Las alergias alimentarias son cada vez más prevalentes y de mayor gravedad, y la alergia a las proteínas de la leche de vaca (APLV) es una de las más importantes en lactantes. Varios estudios han sugerido que desequilibrios en la microbiota intestinal, posiblemente influenciados por la microbiota materna, juegan un papel importante en el desarrollo de APLV. La metabolómica ofrece un enfoque prometedor, ya que examina los cambios metabólicos en patologías como las alergias alimentarias. La metabolómica fecal, en concreto, es ideal para estudiar la microbiota intestinal en la APLV. Con este objetivo, se recogieron muestras fecales de lactantes con APLV, sus madres y sus abuelas, y se compararon con los respectivos grupos control. Se recogieron cuestionarios detallados para recabar información sobre variables como la dieta, el modo de nacimiento, el uso de antibióticos y los antecedentes alérgicos. El análisis metabolómico se llevó a cabo en la cohorte final de 200 muestras mediante cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas con analizador de cuadrupolo-tiempo de vuelo (GC-QTOF-MS) y electroforesis capilar con inyección multisegmento acoplada a TOF-MS (MSI-CE-TOF-MS). Con todos estos datos, la tesis se dividió en dos capítulos: el Capítulo 1 presenta la integración de los datos de metabolómica fecal y metagenómica (incluyendo secuenciación del gen 16S rRNA y shotgun) en una prueba de concepto donde se compararon los tres grupos de edad, mientras que en el Capítulo 2 se presentan las diferencias en el metaboloma fecal de los lactantes debidas a la APLV, la dieta y el modo de nacimiento. En conjunto, esta tesis aporta información valiosa sobre el desarrollo del microbioma y los metabolitos asociados a lo largo de la vida. Se necesitan más estudios para arrojar más luz sobre la interacción entre la microbiota y el desarrollo de la APLV, especialmente estudios con fenotipos más graves y el seguimiento de varios puntos temporales de recogida de muestras.

El asma puede presentar múltiples fenotipos, como el asma alérgico o no alérgico. Su tratamiento es complejo, existiendo pacientes graves que no responden a las medicaciones actualmente disponibles, sufren exacerbaciones frecuentes y presentan comorbilidades como la poliposis nasosinusal. La estratificación de pacientes mediante el uso de biomarcadores permitiría mejorar el tratamiento y descubrir nuevas dianas terapéuticas. Para identificar biomarcadores de estratificación por gravedad, se estudiaron pacientes asmáticos alérgicos estratificados por gravedad utilizando metabolómica y proteómica. Los pacientes con asma grave no controlado presentaron una activación característica de las rutas del ácido araquidónico, la fosfolipasa A2, y la respuesta Th2. Además, para evaluar la contribución del fenotipo alérgico al asma, se realizó un análisis metabolómico de pacientes graves no controlados con y sin alergia. Los pacientes asmáticos alérgicos mostraron una activación de la ruta de la fosfolipasa A2 y una alteración en el perfil de ácidos biliares. Por último, para conocer el papel sistémico y local de la alergia en la poliposis nasal, se estudiaron pacientes con poliposis con y sin alergia utilizando metabolómica de suero y tejido y análisis histológicos. Los pacientes alérgicos presentaron niveles reducidos de lisofosfolípidos, bilirrubina y cortisol; y un mayor número de eosinófilos en sus pólipos.

Se ha diseñado, implementado y validado una herramienta computacional de anotación de metabolitos que: (1) integró metabolitos de diferentes bases de datos basadas en su estructura única; (2) desarrolló un modelo relacional para la explotación de los datos; (3) desarrolló un sistema experto de conocimiento para puntuar las anotaciones en experimentos de matabolómica no dirigida oteniendo evidencia que soporte o refute las mismas en base a las posibilidades de ionización, reglas de intensidad entre diferentes aductos y orden de elución de compuestos en cromatografía de fase reversa. De esta forma, se puede obtener un nivel mayor de confianza sobre las anotaciones y se complementa la técnica de espectrometría en tándem para la identificación de matabolitos. La correcta identificación de metabolitos va a resultar en una mejor interpretación del análisis biológico subsecuente. Esta herramienta es la primera en utilizar información analítica y no analítica para soportar la anotación de metabolitos, aumentando de esta forma el nivel de confianza sobre los metabolitos.