Semillero de Bioquímica, Cáncer y Radiobiología (SiBio)

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Examinando Semillero de Bioquímica, Cáncer y Radiobiología (SiBio) por Autor "Cala, Mónica P."

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    Análisis metabolómico del cáncer de mama en pacientes colombianas: exploración de las firmas moleculares en diferentes subtipos y estadios
    (2025-11-07) León Carreno, Lizeth; Pardo Rodríguez, Daniel; Hernández Rodríguez, Andrea del Pilar; Ramírez Prieto, Juliana; Lópz Molina, Ana G.; Cortés Guerra, Daniela; Camargo, Julián Alberto; Rubiano Forero, Wilson; Sandoval Hernández, Adrian; Cala, Mónica P.; Ondo Méndez, Alejandro Oyono; Semillero de Bioquímica, Cáncer y Radiobiología (SiBio)
    Planteamiento del problema: El cáncer de mama es una neoplasia caracterizada por una gran heterogeneidad, influenciada por subtipos moleculares intrínsecos y el estadio clínico; aspectos que permanecen poco estudiados en la población colombiana. Métodos: Este estudio tuvo como objetivo caracterizar las alteraciones metabólicas asociadas a los subtipos y a la progresión de la enfermedad mediante un enfoque de metabolómica no dirigida en un grupo de mujeres colombianas recién diagnosticadas y sin tratamiento previo. Las muestras se analizaron utilizando LC-QTOF-MS (cromatografía líquida acoplada a espectrometría de masas de tiempo de vuelo con analizador de cuadrupolo) y GC-QTOF-MS (cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas de tiempo de vuelo con analizador de cuadrupolo), junto con un perfil de aminoácidos para mejorar la cobertura de metabolitos. Resultados: Se identificaron alteraciones consistentes con estudios previos; sin embargo, el subtipo Luminal B mostró niveles elevados de acilcarnitinas de cadena larga y mayores concentraciones de ácidos grasos libres en comparación con los otros subtipos. También presentó niveles elevados de carbohidratos e intermediarios glucolíticos esenciales, lo que sugiere que este subtipo podría adoptar un fenotipo metabólico híbrido caracterizado por un flujo glucolítico aumentado y un catabolismo de ácidos grasos potenciado. El análisis de estadificación TNM reveló una reprogramación metabólica progresiva del cáncer de mama. En estadios avanzados, se observó un aumento sostenido de fosfatidilcolinas y una disminución de lisofosfatidilcolinas, lo que refleja alteraciones lipídicas asociadas a funciones clave en la progresión tumoral. En estadios tempranos (I-II), en comparación con controles sanos, se identificaron metabolitos plasmáticos con alto poder discriminatorio —tales como el ácido pirrolidona glutámico, la ribosa y el glicerol—, los cuales se asocian con disfunciones en el metabolismo energético y de los carbohidratos. Conclusión: Estos resultados destacan a la metabolómica como una herramienta prometedora para el diagnóstico temprano, el seguimiento clínico y la caracterización molecular del cáncer de mama.
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    Exploration of serum metabolites associated with mammographic density as risk factor for breast cancer
    (2025-09-12) Hernández Rodríguez, Andrea del Pilar; Pardo Rodríguez, Daniel; León Carreño, Lizeth; Patiño Aldana, Andrés Felipe; Guerrero, Jose L.; Velásquez, Ariadna; Bacca, Jose; López Molina, Gabriela; Ramírez Prieto, Juliana; Mena, Harold H.; Pedraza Flechas, Ana María; Gaitán Chaparro, Sandra; Cala, Mónica P.; Ondo Méndez, Alejandro Oyono; Semillero de Bioquímica, Cáncer y Radiobiología (SiBio)
    Assessing the risk of breast cancer is essential for personalized breast cancer detection and reducing morbidity and mortality rates. Mammographic density is a well-known risk factor that can improve the quality of risk-prediction models. However, discriminatory precision remains limited at the individual level. Serum metabolic differences based on the percentage of mammographic density could represent an innovative and useful risk identification tool in clinical practice. Methods: This pilot study explored the serum metabolic determinants of mammographic density as a risk factor for breast cancer in women screened at a reference hospital in Bogotá, Colombia (2021). Based on mammographic density percentages, 60 patients were classified into breast cancer risk groups: low (<25%), intermediate (25–50%), and high (>50%). An untargeted metabolomics approach was employed to investigate metabolic alterations associated with these risk levels, using GC-QTOF-MS (Gas Chromatography–Quadrupole Time-of-Flight Mass Spectrometry) and LC-QTOF-MS (Liquid Chromatography–Quadrupole Time-of-Flight Mass Spectrometry) for metabolomics and LC-QTOF-MS for lipidomics. To determine statistically significant differences among the MD groups, both univariate (UVA) and multivariate (MVA) analyses were performed Results: Among the three density groups, only the comparison between high and low mammographic density revealed significant differences, six metabolites met the quality criteria and demonstrated good discriminatory ability (AUC > 0.78): tyrosine, glycerol, monopalmitin, tetradecanoylcarnitine, prostaglandin PGE2 glyceryl ester, and ketoglutaric acid. Conclusion: These findings suggest that metabolic profiles could be valuable tools for improving risk assessment prediction models. However, its clinical applicability should be evaluated in future prospective studies.
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    Metabolomic analysis of breast cancer in colombian patients: exploring molecular signatures in different subtypes and stages
    (2025-09-13) León Carreño, Lizeth; Pardo Rodríguez, Daniel; Hernández Rodríguez, Andrea del Pilar; Ramírez Prieto, Juliana; López Molina, Gabriela; Claros, Ana G.; Cortes Guerrero, Daniela; Camargo, Julian Alberto; Rubiano Forero, Wilson; Sandoval Hernández, Adrian; Cala, Mónica P.; Ondo Méndez, Alejandro Oyono; Semillero de Bioquímica, Cáncer y Radiobiología (SiBio)
    Planteamiento del problema: El cáncer de mama es una neoplasia caracterizada por una gran heterogeneidad, influenciada por subtipos moleculares intrínsecos y el estadio clínico; aspectos que permanecen poco estudiados en la población colombiana. Métodos: Este estudio tuvo como objetivo caracterizar las alteraciones metabólicas asociadas a los subtipos y a la progresión de la enfermedad mediante un enfoque de metabolómica no dirigida en un grupo de mujeres colombianas recién diagnosticadas y sin tratamiento previo. Las muestras se analizaron utilizando LC-QTOF-MS (cromatografía líquida acoplada a espectrometría de masas de tiempo de vuelo con analizador de cuadrupolo) y GC-QTOF-MS (cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas de tiempo de vuelo con analizador de cuadrupolo), junto con un perfil de aminoácidos para mejorar la cobertura de metabolitos. Resultados: Se identificaron alteraciones consistentes con estudios previos; sin embargo, el subtipo Luminal B mostró niveles elevados de acilcarnitinas de cadena larga y mayores concentraciones de ácidos grasos libres en comparación con los otros subtipos. También presentó niveles elevados de carbohidratos e intermediarios glucolíticos esenciales, lo que sugiere que este subtipo podría adoptar un fenotipo metabólico híbrido caracterizado por un flujo glucolítico aumentado y un catabolismo de ácidos grasos potenciado. El análisis de estadificación TNM reveló una reprogramación metabólica progresiva del cáncer de mama. En estadios avanzados, se observó un aumento sostenido de fosfatidilcolinas y una disminución de lisofosfatidilcolinas, lo que refleja alteraciones lipídicas asociadas a funciones clave en la progresión tumoral. En estadios tempranos (I-II), en comparación con controles sanos, se identificaron metabolitos plasmáticos con alto poder discriminatorio —tales como el ácido pirrolidona glutámico, la ribosa y el glicerol—, los cuales se asocian con disfunciones en el metabolismo energético y de los carbohidratos. Conclusión: Estos resultados destacan a la metabolómica como una herramienta prometedora para el diagnóstico temprano, el seguimiento clínico y la caracterización molecular del cáncer de mama.