No hace mucho los científicos apostaron por el número de genes del genoma humano. Algunas apuestas ascendieron a 100, 000 genes presentes. Una vez que se completó la secuencia del genoma humano, un proyecto dirigido en parte por el McDonnell Genome Institute de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis, incluso la estimación más baja de 25, 947 resultó estar por encima del número real.

Ahora, casi 15 años después, Los científicos de la Universidad de Washington están observando una tendencia que recuerda al tipo más nuevo de big data conocido como metabolómica. Estiman que la cantidad de metabolitos presentes en un conjunto de datos podría ser un 90 por ciento menor de lo estimado previamente.

El estudio fue publicado en línea el 15 de septiembre en Química analítica .

Como su predecesor genómico, La metabolómica busca perfilar todos los metabolitos presentes en una muestra. A diferencia de los genes, sin embargo, los metabolitos no están hechos de bloques de construcción comunes y son mucho más diversos químicamente. Los metabolitos familiares incluyen moléculas como glucosa y colesterol, muchos de los cuales son producto de la dieta. Por lo tanto, tratar de precisar el número exacto de metabolitos en los seres humanos ha sido un gran desafío. Debido a su fuerte dependencia nutricional, algunos científicos han argumentado que ni siquiera es la pregunta relevante que se debe hacer.

Ha habido interés en medir metabolitos durante casi tanto tiempo como ha habido interés en la salud humana. El análisis de la glucosa en la diabetes probablemente se remonta a siglos. Se han utilizado puñados de otros metabolitos para diagnosticar enfermedades a las que se hace referencia en términos generales como "errores innatos del metabolismo" desde la década de 1960. La metabolómica intenta medir todos estos metabolitos, y más. La pregunta es:¿cuántos más hay?

El escenario de la metabolómica se estableció con la llegada de dispositivos sofisticados llamados espectrómetros de masas. Estos instrumentos son como balanzas diminutas que pueden medir el peso de las moléculas, como azúcares. Mediante el uso de bases de datos y algoritmos computacionales, los científicos pueden convertir pesos medidos en nombres compuestos, como la glucosa.

Una década atrás, cuando la metabolómica comenzó a generalizarse, Los científicos se sorprendieron al descubrir que el número de señales en un experimento típico de metabolómica supera con creces el número de metabolitos conocidos en los libros de texto de bioquímica. Dijo Gary Patti, profesor asociado de química en Artes y Ciencias y autor principal del estudio:"Por supuesto, la reacción instintiva es asumir que la mayoría de las señales que no devuelven coincidencias en las bases de datos corresponden a metabolitos desconocidos que nunca antes se habían informado ".

Las implicaciones de tal suposición son importantes:quedan por descubrir decenas de miles de metabolitos, un orden de magnitud más de lo que se incluye en su gráfico mural común de metabolismo integral (vea la imagen a continuación).

"Es una rutina detectar decenas de miles de señales en metabolómica, pero solo 1, 000 a 2, 000 se han identificado en cualquier experimento hasta la fecha, "dijo Nathaniel Mahieu, un becario postdoctoral en el laboratorio de Patti, quien dirigió el estudio.

Patti dijo:"La pregunta del millón de dólares es:¿A cuántos metabolitos corresponden realmente todas estas señales metabolómicas?"

Mahieu y Patti, quien fue anunciado la semana pasada como adjudicatario de un programa de ocho años, Subvención inaugural de $ 5.85 millones en salud ambiental de los Institutos Nacionales de Salud, desarrolló nuevos enfoques experimentales y computacionales para interrogar conjuntos de datos de metabolómica. Llegaron a una conclusión sorprendente. Descubrieron que la cantidad real de metabolitos en un análisis metabolómico típico puede ser una décima parte de lo sugerido anteriormente. muchos de los datos provienen del "ruido". Miles de señales surgen de la contaminación, artefactos y algo llamado "degeneración", digamos, cuando un metabolito muestra tantas señales diferentes. El equipo de investigación descubrió que algunos metabolitos aparecen como más de 150 señales.

"Resulta que más del 90 por ciento de las señales que vemos en los datos de E. coli son esencialmente ruido, "Dijo Mahieu." Esto reduce en gran medida la cantidad de metabolitos desconocidos que pensamos que estábamos detectando ".

"Creo que esto es una especie de llamada de atención, una verificación de la realidad si lo desea, sobre lo que sugiere la metabolómica sobre el tamaño del metaboloma, ", Dijo Patti." Creo que es algo bueno. Significa que estamos mucho más cerca de comprender el metabolismo de lo que probablemente pensábamos ".

En cuanto al siguiente paso, El laboratorio de Patti tiene la intención de extender sus técnicas a muestras humanas.

"El objetivo final es realizar experimentos análogos para humanos, Patti dijo. "Nuestro trabajo aquí es un importante paso adelante".

Entonces, ¿qué significan todas estas señales de ruido para otros científicos que realizan metabolómica? El laboratorio de Patti ha comenzado a curar lo que denominan "conjuntos de datos de referencia" en una base de datos llamada creDBle (creDBle.wustl.edu). Esperan que facilite experimentos para otros científicos que realizan metabolómica.

"La forma en que se realiza actualmente la metabolómica es terriblemente ineficaz. Perdemos mucho tiempo tratando de interpretar las señales que proporcionan un conocimiento biológico mínimo, ", Dijo Mahieu." Esperamos que estos conjuntos de datos de referencia en creDBle ayuden a evitar que los científicos tengan que identificar las mismas señales de ruido una y otra vez ahora que las hemos anotado ".