Metabolomic study of serum, urine and bronchoalveolar lavage fluid based on gas chromatography mass spectrometry to delve into the pathology of lung cancer

Abstract

Este estudio explora por primera vez la combinación de suero, orina y líquido de lavado broncoalveolar (BALF) para profundizar en la patología del cáncer de pulmón (LC) utilizando una plataforma metabolómica basada en cromatografía de gases y espectrometría de masas (GCMS). El estudio incluye pacientes con LC, un grupo de control sano (HC) y un grupo de pacientes con enfermedades pulmonares no cancerosas (NCC) utilizados como grupo de control con respecto al BALF debido a la naturaleza invasiva de esta recolección de fluido. La plataforma metabolómica se aplicó a muestras de suero, orina y BALF con el fin de comparar los perfiles metabolómicos de estos fluidos biológicos y establecer similitudes y diferencias metabólicas entre ellos. La aplicación de PLS-DA presentó una clasificación clara de grupos para todos los tipos de muestras, indicando la existencia de metabolitos alterados en LC. Se anotaron veintiséis y treinta y un metabolitos perturbados en el LC en la comparación de muestras de suero y orina. Por otro lado, dieciséis metabolitos se alteraron en el BALF de pacientes con LC en comparación con NCC. El análisis de las vías metabólicas indicó que varias rutas metabólicas de aminoácidos fueron las más afectadas en la enfermedad de Parkinson. Finalmente, se aplicaron curvas ROC al conjunto de datos y se consideraron relevantes en la progresión de la enfermedad los metabolitos con un valor de AUC superior a 0,75.

This study explores for the first time the combination of serum, urine and bronchoalveolar lavage fluid (BALF) to deep insight into the pathology of lung cancer (LC) using a metabolomic platform based on gas chromatography mass spectrometry (GCsingle bondMS). The study includes LC patients, healthy control group (HC) and a group of patients with noncancerous lung diseases (NCC) used as a control group respect to BALF because of the invasive nature this fluid collection. The metabolomic platform was applied to serum, urine and BALF samples in order to compare the metabolomic profiles of these biological fluids and establish metabolic similarities and differences between them. The application of PLS-DA presented a clear classification of groups for all types of samples, indicating the existence of altered metabolites in LC. Twenty six and thirty one perturbed metabolites in the LC were annotated in the comparison of serum and urine samples. On the other hand, sixteen metabolites were altered in BALF of LC patients compared to NCC. The pathway analysis indicated that several amino acid metabolic routes were the most affected in LC. Finally, ROC curves were applied to the dataset and metabolites with an AUC value higher than 0.75 were considered as relevant in the progression of LC.