La espectrometría de masas dirigida (MS) permitió identificar perfiles lipídicos con implicaciones diagnósticas en el cáncer colorrectal.

Los metabolitos lipídicos son biomarcadores prometedores para la detección del cáncer colorrectal (CCR).

Sin embargo, los métodos actuales a menudo implican una preparación de muestras compleja y largos tiempos de análisis, lo que puede afectar la estabilidad y la integridad de las muestras clínicas, especialmente los tejidos. Esto crea la necesidad de enfoques de perfilado lipídico más rápidos y precisos. El análisis exhaustivo de los cambios lipídicos y las vías metabólicas relacionadas es clave para comprender el desarrollo del CCR y mejorar la precisión diagnóstica. En el presente estudio, empleamos la espectrometría de masas por electrospray de ionización extractiva interna (iEESI-MS) para analizar los perfiles lipídicos de grupos de CCR y tejidos sanos, combinados con análisis estadísticos multivariados.

Nuestro análisis identificó 40 especies lipídicas significativamente alteradas que abarcan nueve clases principales, que comprenden glicerofosfolípidos (fosfatidilcolinas (PC), fosfatidiletanolaminas (PE), fosfatidilgliceroles (PG), ácidos fosfatídicos (PA) y fosfatidilserinas (PS), esfingomielinas (SM) y ceramidas (Cer), y triacilglicéridos (TG) y diacilglicéridos (DG)). La firma lipídica PC (36:4) demostró eficacia en la discriminación del CCR de los tejidos normales, con los valores más altos del área bajo la curva (AUC) de 0,95. El modelo óptimo seleccionado incluyó 10 metabolitos lipídicos con un alto valor de AUC de 0,985, una sensibilidad de 0,967 y una especificidad de 0,95, lo que sugiere que el modelo lipídico tiene un potencial de aplicación clínica. El análisis de enriquecimiento de vías reveló además perturbaciones estadísticamente significativas (p < 0,01) en las vías del metabolismo de los glicerofosfolípidos y las vías del metabolismo de los glicerolípidos, lo que sugiere su posible participación en la patogénesis del CCR.

El enfoque iEESI-MS demostró la capacidad de detectar rápidamente biomarcadores lipídicos específicos del CCR y vías metabólicas alteradas, lo que ofrece una prometedora herramienta de diagnóstico tisular que conecta la investigación del metabolismo lipídico con las aplicaciones clínicas en la medicina de precisión para la detección del CCR.