Fluxomics in the study of Cancer

Article published in February 2016

DOI: http://dx.doi.org/10.18567/sebbmdiv_ANC.2016.02.1

Marta Cascante

Grupo Biología de Sistemas Integrativa, Metabolómica y Cáncer de la Universidad de Barcelona
martacascanteemailub.edu

 

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The reprogramming of energy metabolism is a hallmark of tumor cells closely linked to the oncogenic transformation. Metabolism involves transportation and transformation of metabolites across complex networks of highly regulated processes. For this reason, the study of the changes in the distribution of metabolic fluxes is essential to identify the key players that orchestrate the tumor-related metabolic dysregulation. The analysis of the metabolic flux distributions has led to a new discipline called fluxomics, which will hopefully allow for the development of new diagnostic methods and new therapies for cancer treatment.

 

Reprogramación metabólica en cáncer
El mantenimiento de una proliferación celular acelerada, característica esencial de los procesos cancerosos, requiere la alteración del metabolismo de las células tumorales. Esta reprogramación metabólica es necesaria para poder satisfacer las necesidades energéticas y de síntesis biomoléculas de las células neoplásicas, que son mayores que las de las células no proliferantes. El ejemplo paradigmático de esta reprogramación metabólica es el fenómeno por el cual las células tumorales priorizan la producción de energía mediante glicólisis anaeróbica incluso en condiciones de normoxia (efecto Warburg), aunque hoy en día existen muchas más evidencias de la existencia de una reprogramación metabólica tumoral. Por ello, el estudio de las diferencias entre el metabolismo de células sanas y tumorales puede ser una herramienta fundamental para encontrar dependencias metabólicas específicas de las células tumorales que puedan ser explotadas como dianas terapéuticas.

La flujómica
A la hora de abordar el estudio de la reprogramación metabólica tumoral, sin embargo, es necesario considerar que el metabolismo implica la transformación y el transporte de metabolitos a través de múltiples procesos regulados a distintos niveles y profundamente interconectados. Por ello, la determinación de la concentración estática de los metabolitos no aporta información suficiente acerca del estado metabólico de un sistema (una concentración baja de un metabolito, por ejemplo, puede verse debida a una disminución de su vía de síntesis o a un aumento de su vía de degradación, lo que tiene diferentes implicaciones a nivel celular).
Para obtener una visión de la dinámica de los procesos metabólicos que nos permita deducir no solo la concentración de un metabolito, sino también el estado de activación de la vía metabólica por la que éste se ha formado o se está consumiendo, ha surgido en los últimos años una nueva disciplina científica encargada de analizar la distribución de los flujos metabólicos y los cambios que en ellos se producen bajo diferentes estímulos. Esta disciplina, llamada flujómica, estudia el conjunto de flujos que conforman la red metabólica del sistema en estudio (el flujoma). La flujómica no pretende sustituir a la metabolómica, sino complementarla posibilitando el estudio del metabolismo desde una perspectiva más dinámica, al ofrecer información que las técnicas clásicas de análisis no permiten obtener.
El uso de precursores metabólicos marcados con isótopos estables supone una herramienta muy efectiva para estudiar las características de los flujos metabólicos de un sistema biológico. En la mayor parte de los casos se utilizan sustratos marcados con isótopos de carbono 13C, también llamados sustratos trazadores, con los que se incuban las células durante un periodo determinado. Con el tiempo, estos sustratos trazadores son consumidos por las células, que los convierten, a través de los distintos flujos metabólicos, en otros metabolitos diferentes que incorporan la marca (en forma de isótopos de 13C) proveniente del sustrato trazador original. Dependiendo de la ruta seguida por el trazador, los átomos de 13C se verán incorporados a los metabolitos sintetizados de una manera determinada, permitiendo deducir la vía metabólica que ha conducido a su formación.

La modelización metabólica
La proporción de distintos isotopólogos (moléculas que únicamente difieren en su composición isotópica) en los metabolitos producidos a partir del sustrato marcado inicial, en combinación con medidas de producciones y consumos metabólicos, permite determinar de una manera fácil el estado de los flujos metabólicos o su importancia relativa en la síntesis de una determinada molécula. Esta aproximación, llamada análisis de la distribución de isotopólogos (MIDA), utiliza fórmulas sencillas que permiten determinar medidas relativas de flujos como función directa de medidas de enriquecimiento en marca. Sin embargo, cuando la complejidad de los cambios asociados a la propagación de marca es elevada, el modelo del sistema de reacciones a considerar se vuelve muy complejo, imposibilitando el uso de este tipo de fórmulas. En estos casos la resolución del sistema requiere el uso de herramientas matemáticas más avanzadas que suelen implicar la adición de restricciones adicionales, como por ejemplo la asunción del estado estacionario. El uso de herramientas computacionales se hace entonces imprescindible para construir modelos del metabolismo que predigan las distribuciones de flujos existentes.
Una de las estrategias más útiles en la predicción de flujos metabólicos tumorales es la utilización de modelos metabólicos a escala genómica (GSMMs). Estos modelos, que utilizan reconstrucciones de la totalidad del metabolismo humano realizadas a partir de bases de datos (como RECON2), son capaces de introducir restricciones más complejas basadas en información genómica, transcriptómica, metabolómica y flujómica. La introducción de estas restricciones permite predecir con precisión las diferentes dependencias metabólicas de los sistemas en estudio. Así, mediante estos modelos es posible detectar dianas terapéuticas específicas de las células tumorales, por lo que resultan muy valiosos en la definición de nuevas intervenciones capaces de disminuir la viabilidad de las células tumorales sin afectar a las células sanas.

El estudio del metabolismo como estrategia en biomedicina
Por todo ello, en el pasado reciente la comunidad científica ha abordado el estudio de la reprogramación metabólica asociada al cáncer con un renovado interés, en un esfuerzo multidisciplinar para descubrir nuevos biomarcadores y vulnerabilidades metabólicas específicas de las células tumorales, con el objetivo final de desarrollar nuevos métodos diagnósticos y nuevas terapias para el tratamiento del cáncer. Este tipo de análisis requieren una aproximación tanto experimental como computacional, y por lo tanto solo son abordables desde el enfoque de la Biología de Sistemas. Aunque el estudio de la reprogramación metabólica tumoral es un campo en continuo crecimiento, estas estrategias son aplicables al estudio de multitud de enfermedades multifactoriales con base metabólica, como la diabetes, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica o la ateroesclerosis, entre muchas otras.

 

 

imagen martacascante 

Figura. Uso de glucosa marcada con 13C en los carbonos 1 y 2 para estimar el flujo relativo de diferentes vías metabólicas.

 

 

 

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Interview

Marta Cascante
Grupo Biología de Sistemas Integrativa, Metabolómica y Cáncer de la Universidad de Barcelona

martacascanteemailub.edu

 

P.- ¿Cuándo surgió su vocación científica?

R.- Mi vocación científica surgió ya en la escuela primaria. Tuve el privilegio de asistir a una escuela en la que, para la enseñanza de las ciencias, se utilizaban recursos didácticos y formativos basados en la observación directa de la naturaleza y el entorno próximo. Aprendíamos ciencias y matemáticas a partir de observar y descubrir por nosotros mismos, como si fuera un juego de aventura. Mientras realizaba el bachillerato dudaba entre dedicarme al arte, a la ciencia, a ser médico... Finalmente me di cuenta de que la investigación científica es en sí misma una actividad artística en la que podía aplicar con total libertad mi creatividad, mis cualidades analíticas y mi facilidad por resolver problemas matemáticos a la par que aportar mi pequeño granito de arena al descubrimiento de las causas de las enfermedades y al diseño de nuevas terapias. Al acabar la carrera universitaria tuve la suerte de ganar una plaza de profesor ayudante que me permitió hacer la Tesis Doctoral e iniciarme en la docencia de la Bioquímica. Fue entonces cuando descubrí mi doble pasión investigadora y docente, y mi ilusión por transmitir a los jóvenes lo fácil que puede ser entender la bioquímica y el metabolismo y cuán divertida y apasionante puede ser la investigación científica. Tengo la gran suerte de que mi pasión por el arte de hacer y enseñar ciencia sigue todavía creciendo año tras año.

P.- ¿Le influyó alguien de forma especial?

R.- Mi madre, Ana María Serratosa, una gran maestra apasionada por la didáctica de las ciencias y las matemáticas, tuvo una gran influencia en mi vocación, pues con su entusiasmo por la ciencia y la belleza de la naturaleza, y con sus excepcionales dotes pedagógicas, estimuló mi creatividad y mi pasión por el arte y la investigación a través de juegos y explicaciones en las que lo difícil se convertía en fácil. Mi padre, con su incondicional soporte y su capacidad de no perder nunca la esperanza y de ver siempre el lado bueno de las cosas, contribuyó también a desarrollar mi espíritu positivo y mi incombustible ilusión a pesar de las múltiples dificultades presupuestarias por las que, como la mayoría de científicos en las Universidades españolas, he tenido que pasar a lo largo de mi carrera científica. Creo que el hecho de que en mi extensa familia abundasen científicos, pedagogos y profesores de universidad, con lo que en las reuniones familiares hablar de ciencia y pedagogía era tan habitual como hablar de fútbol y política, también influyó en mi vocación.

P.- ¿Cuáles son desde su punto de vista las características que definen a un buen investigador?

R.- La pasión y la curiosidad por entender la lógica y los mecanismos que explican lo que observamos, y también, parafraseando a Sir Hans Krebs, la capacidad de ver lo que otros también ven y pensar lo que nadie ha pensado. Otra característica muy importante que según Sir Krebs define al buen científico, con la que estoy plenamente de acuerdo, es la capacidad de plantearse preguntas adecuadas. Una pregunta adecuada es aquella que podemos contestar con los medios de los que disponemos. La capacidad de generar nuevas ideas y plantearse preguntas adecuadas que impulsen el avance de la ciencia es en algunos casos un talento innato, pero un buen profesor puede ayudar en gran medida a desarrollarlo.

La capacidad de mantener esta ilusión por descubrir que todos tenemos de niños, la capacidad de sentir esta profunda emoción y felicidad cuando por fin has encontrado una explicación a una observación experimental, o una nueva teoría, o un nuevo mecanismo... La capacidad de reconocer el mérito de todo el equipo de trabajo en cada descubrimiento y de disfrutar del éxito compartido como si fuésemos un equipo de fútbol son también características que definen al buen investigador con el que es un placer trabajar.

P.- ¿Podría describirnos brevemente en qué consiste su línea de investigación actual y cuál es su trascendencia?

R.- Mi línea de investigación actual se centra en el estudio del metabolismo y de las alteraciones metabólicas que subyacen a diferentes enfermedades crónicas no transmisibles. Estas enfermedades, como por ejemplo el cáncer, la diabetes o las enfermedades respiratorias y cardiovasculares, suponen la principal causa de mortalidad en todo el mundo y conllevan enormes desafíos para el sistema sanitario. Nuestro principal objetivo es entender los mecanismos que regulan estas enfermedades multifactoriales. Para ello nos basamos en la estrategia de la medicina de sistemas, que consiste en caracterizar el genoma, el proteoma y el metabolismo celular e integrarlos en modelos computacionales que permitan la identificación y análisis de las interacciones existentes entre estos distintos elementos, considerados como nodos de redes estrechamente conectadas e interreguladas.

En particular, uno de los principales objetivos del grupo de investigación que dirijo es elucidar las alteraciones metabólicas asociadas a enfermedades multifactoriales con la finalidad de identificar nuevos marcadores de diagnóstico temprano y diseñar nuevas estrategias terapéuticas, basadas en la combinación de las dianas farmacológicas actualmente utilizadas en clínica con nuevas dianas a nivel metabólico.
Nuestro grupo de investigación ha sido pionero en desarrollar métodos experimentales y herramientas bioinformáticas para el estudio cuantitativo del metabolismo y su control. Actualmente disponemos de una plataforma "high-throughput" de metabolómica dirigida, basada en técnicas cromatográficas acopladas a espectrometría de masas, y somos capaces de cuantificar una "huella metabólica" de 200 metabolitos en muestras de sangre y otras muestras biológicas de cohortes de pacientes que participan en estudios clínicos. En metabolómica dirigida tenemos amplia experiencia en la utilización de los kits p150 y p180 que comercializa la empresa BIOCRATES sobre distintos tipos de muestras clínicas y biológicas, y somos un equipo de referencia a nivel nacional e internacional en este campo. También disponemos de una plataforma para la cuantificación de flujos metabólicos basada en el uso de metabolitos marcados con 13C para la investigación de las adaptaciones metabólicas asociadas a distintas patologías y la identificación de nuevas dianas terapéuticas y mecanismos de resistencia a fármacos.

Los cambios a nivel metabólico que acompañan el desarrollo de enfermedades multifactoriales como el cáncer, la diabetes o la EPOC ocurren en muchos casos antes de la aparición de los síntomas clínicos, con lo que la translación de las actuales herramientas de generación de perfiles metabólicos a la práctica clínica es de esperar que resulte, en los próximos años, en un mejor diagnóstico precoz mediante nuevos biomarcadores de tipo metabólico. En nuestro grupo también estamos desarrollando herramientas computacionales para integrar las concentraciones de metabolitos (perfiles metabólicos) y las velocidades de conversión de unos metabolitos en otros (flujos metabólicos) con perfiles de transcriptómica y proteómica, para generar modelos predictivos de sensibilidad a fármacos, susceptibilidad a patologías o respuesta a intervenciones a nivel nutricional. Esta aproximación tiene una gran utilidad en el descubrimiento de nuevas dianas terapéuticas, el diseño de medicamentos más seguros y la identificación de grupos de personas que puedan beneficiarse de un fármaco particular.

A nivel internacional formamos parte de una iniciativa pionera y financiada a nivel europeo, el proyecto PHENOMENAL a gateway to personalised medicine (H2020), en la que estamos desarrollando una robusta infraestructura bioinformática que facilite la estandarización, el almacenaje y el intercambio de datos metabólicos. En el marco de este proyecto también estamos desarrollando herramientas que hacen posible procesar, analizar, y explorar datos clínicos de fenotipado y genotipado, y descargarlos en formatos adecuados para su utilización en modelos predictivos que puedan ser usados no solo para la investigación en biomedicina, sino también para la toma de decisiones en la práctica clínica.

 

Biography

Marta Cascante
Grupo Biología de Sistemas Integrativa, Metabolómica y Cáncer de la Universidad de Barcelona
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La Doctora Marta Cascante (Barcelona, 1960) lidera el grupo Biología de Sistemas Integrativa, Metabolómica y Cáncer de la Universidad de Barcelona. En él se lleva a cabo una investigación interdisciplinar que combina técnicas propias de la Bioquímica, la Biología Molecular y la Bioinformática para el análisis integrado de sistemas biológicos. Sus principales líneas de investigación incluyen: (i) Metabolómica y flujómica: caracterización de las adaptaciones metabólicas asociadas al cáncer y otras enfermedades, en la búsqueda de biomarcadores y dianas terapéuticas; (ii) Análisis del control y la regulación de sistemas bioquímicos: desarrollo y aplicación de software para el análisis y modelaje de vías metabólicas a escala genómica mediante la integración de datos de metabolómica, proteómica y transcriptómica; (iii) Evaluación de productos naturales: caracterización del potencial de derivados de productos naturales como productos con alto valor añadido. El prestigio internacional de las investigaciones realizadas en el grupo de la Doctora Cascante le ha valido el reconocimiento con el premio ICREA Academia (2010) y la medalla Narcís Monturiol (2015). Este prestigio se ve reflejado tanto en su participación en múltiples proyectos europeos en el marco del programa H2020 (PHENOMENAL, HAEMMETABOLOME, MOGLYNET), como en una pujante actividad de colaboración con empresas e instituciones de diferentes países (ZYAGNUM, BIOMASLINIC, BIOCROSS, TAVARGENIX, MAYO CLINIC).

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