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dc.contributor.advisorOrtea García, Ignacio
dc.contributor.advisorGil Campos, Mercedes
dc.contributor.advisorCañete Estrada, Ramón
dc.contributor.authorRuiz Sánchez, Isabel
dc.date.accessioned2019-02-08T08:45:31Z
dc.date.available2019-02-08T08:45:31Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10396/17805
dc.description.abstractAunque la manifestación clínica típica del déficit de la hormona del crecimiento (DGH) en el niño, es una baja estatura resultante de un retraso en el crecimiento, también se puede afectar y promover la acumulación de factores de riesgo cardiovascular, teniendo consecuencias metabólicas tales como la acumulación de grasa visceral, alteración del perfil lipídico y pérdida de densidad mineral ósea (DMO), pudiendo aumentar el riesgo de fracturas y enfermedades cardiovasculares en la edad adulta. Actualmente no se dispone de ningún parámetro bioquímico (biomarcador) para el diagnóstico fiable en niños con DGH, existiendo una necesidad en la identificación de biomarcadores. Nuestro trabajo se ha proyectado sobre 15 niños prepúberes con DGH y 15 niños prepúberes sanos (controles), en los cuales la abundancia relativa de las proteínas séricas se midió mediante una técnica de proteómica de reciente generación, tecnología SWATH-MS. Los datos generados fueron analizados mediante algoritmos de selección para identificar aquellas proteínas que mejor discriminan entre ambos grupos. Se detectaron y cuantificaron un total de 263 proteínas. Se identificaron 121 proteínas diferenciales entre niños con DGH versus controles sanos. Las rutas metabólicas y los grupos de proteínas más afectados estaban relacionados con la proliferación y motilidad celular, transporte entre células y desarrollo tisular. Se aplicaron algoritmos de selección de biomarcadores y en función del rendimiento de separación de las muestras entre DGH y controles sanos, se encontró que, la combinación de tres proteínas, la apolipoproteína A-IV (APOA4), proteína 4 relacionada con el factor H del complemento (FHR4) y la proteína básica de las plaquetas (CXCL7), mostró la mejor sensibilidad y especificidad para clasificar los individuos en sanos y enfermos. Además, el grupo de apolipoproteínas de alta densidad apareció sobreexpresado, pudiendo formar un panel biomarcador prometedor en el diagnóstico del DGH, así como en la evaluación del tratamiento. Con el tratamiento a corto plazo con GH (6meses) en el niño prepúber con DGH se registró un cambio en 39 proteínas. En veintinueve de estas, el tratamiento revirtió el efecto de la enfermedad. Ocho pertenecientes al metabolismo de las lipoproteínas, 7 relacionadas con la coagulación y homeostasis y 4 con la mineralización y formación de hueso. La secreción pulsátil de la GH y diversos factores que influyen en la variación de su concentración hacen necesario el uso de pruebas de estimulación de la GH para su diagnóstico. Sin embargo, estos test presentan gran variabilidad intra-individual y una pobre reproducibilidad. Aunque la IGF-1 no está influenciada por la fluctuación diurna o por factores como la ingesta de comida, ejercicio o estrés, tiene una baja sensibilidad (aunque alta especificidad) como biomarcador diagnóstico. Su principal inconveniente es que los niveles circulantes de esta corresponden principalmente a la producción de IGF-1 hepática (y no a la local). Además, los cambios de concentración de IGF-1 en suero durante el tratamiento con GH se correlacionan pobremente con la consecución de los objetivos clínicos. Esto hace necesario, la identificación de nuevos biomarcadores tanto para el diagnóstico del déficit como para medir la actividad del tratamiento con GH. En el diagnóstico del DGH en el niño prepúber, la espectrometría de masas ofrece un futuro prometedor, abriendo una línea de investigación a más largo plazo.es_ES
dc.description.abstractAlthough the typical clinical manifestation of growth hormone deficiency (GHD) is short stature as a result of growth delay, it can also affect and promote the accumulation of cardiovascular risk factors leading to such metabolic consequences as visceral fat accumulation, alteration in lipid profile and loss of bone mineral density (BMD) increasing the risk of fractures and cardiovascular diseases in adulthood. Currently, there is no biochemical parameter (biomarker) for a reliable diagnosis for children with GHD, and there is a need for identification of biomarkers. Our work has been performed on 15 healthy prepuberal children with GHD (control) in whom the relative abundance of serum proteins was measured through a proteomic technique of the latest generation, SWATH-MS technology. The generated data were analyzed by selection algorithms to identify those proteins that best differentiate between both groups. 263 proteins were detected and quantified in total. 121 differential proteins were identified among children with GHD versus healthy controls. The most affected metabolic routes and protein groups were associated with cell proliferation and motility, transportation between cells, and tissue development. Biomarker selection algorithms were applied and, based on the separation performance of samples between GHD and healthy controls, it was found that the combination of 3 proteins, the apolipoprotein A-IV (APOA4), the complement factor H-related protein 4 (CFHR4) and the pro-platelet basic protein (CXCL7), showed the best sensitivity and specificity to classify between healthy individuals and sick individuals. In addition, the high-density apolipoprotein group came up overexpressed forming a promising biomarker panel in GHD diagnosis as well as in treatment evaluation. With the short-term GH treatment (6 months) in prepuberal children with GHD, a change in 39 proteins was recorded. In 29 of these, the treatment reverted the disease’s effect. Eight belonging to the metabolism of lipoproteins, 7 associated with coagulation and homeostasis, and 4 with bone mineralization and formation. GH pulsatile secretion and several factors that influence the variation of its concentration créate the necessity of using GH stimulation tests for its diagnosis. However, these tests present great intra-individual variability and poor reproducibility. Although the IGF-1 is not influenced by daytime fluctuation or by such factors as food intake, exercise, or stress, it has low sensitivity (though high specificity) as a diagnostic biomarker. Its main inconvenience is that its circulating levels mainly correspond to hepatic IGF-1 production (and not the local one). In addition, IGF-1 concentration changes in serum during treatment with GH are poorly correlated with the achievement of clinical objectives. This creates the need to identify new biomarkers for deficiency diagnosis as well as to measure the activity of the treatment with GH. In GHD diagnosis in prepuberal children, mass spectrometry offers a promising future as it opens up a longer-term research line.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Córdoba, UCOPresses_ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_ES
dc.subjectHormona del crecimientoes_ES
dc.subjectBiomarcadoreses_ES
dc.subjectNiños prepuberaleses_ES
dc.subjectSWATHes_ES
dc.subjectRutas metabólicases_ES
dc.subjectProteómicaes_ES
dc.titleVariaciones en la expresión proteica de niños prepuberales con déficit de GH y tras tratamiento con hormona de crecimientoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.relation.projectIDInstituto de Salud Carlos III. PT13/0001es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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