Ikuspegi analitikoak metabolomikan eta lipidomikan: teknologiak, erronkak eta etorkizuneko perspektibak: Analytical approaches in metabolomics and lipidomics: technologies, challenges, and future perspectives

Resumen

Las ciencias ómicas han transformado la investigación biomédica al permitir la caracterización integral de los sistemas biológicos mediante el análisis coordinado de genes, ARN, proteínas y metabolitos. Entre ellas, la metabolómica destaca por su estrecha relación con el fenotipo. Los metabolitos reflejan directamente el estado funcional de la célula y responden de forma sensible a los cambios genéticos y ambientales, lo que los convierte en biomarcadores clínicos de gran valor. Dentro de este campo, la lipidómica también ha emergido como una subdisciplina fundamental centrada en el estudio de los lípidos. Los lípidos son moléculas clave en procesos estructurales, energéticos y de señalización, y están estrechamente asociados a diversas patologías. El avance de la metabolómica y la lipidómica ha sido impulsado por el desarrollo de técnicas analíticas como la resonancia magnética nuclear (RMN) y la espectrometría de masas (MS), a menudo acopladas a métodos de separación como la cromatografía líquida (LC), la cromatografía de gases (GC) o la electroforesis capilar (CE). Mientras que la RMN ofrece alta reproducibilidad y un análisis no destructivo, la espectrometría de masas destaca por su alta sensibilidad y su capacidad para detectar compuestos a muy bajas concentraciones. Estas tecnologías permiten distinguir entre estrategias no dirigidas (untargeted), orientadas al descubrimiento de biomarcadores, y estrategias dirigidas (targeted), enfocadas en la cuantificación de compuestos específicos. Debido a la gran diversidad química del metaboloma, ninguna técnica por sí sola puede cubrir todos los metabolitos, lo que hace necesarios enfoques multiplataforma. En este contexto, la combinación de técnicas complementarias mejora la fiabilidad de los resultados. Se espera que los futuros avances tecnológicos aumenten la sensibilidad, la robustez y la capacidad de alto rendimiento, facilitando la identificación y validación de nuevos biomarcadores en estudios clínicos.