Departamento de Farmacia - Tesis Doctoradohttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/1832024-03-08T00:11:49Z2024-03-08T00:11:49ZAnálisis metabolómico en la caracterización de mecanismos de resistencia a agentes antineoplásicos en el cáncer de ovario y su uso para la identificación de potenciales blancos terapéuticos.Alarcón Zapata, Pedro Felipehttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/117872024-01-23T06:03:36Z2023-01-01T00:00:00ZAnálisis metabolómico en la caracterización de mecanismos de resistencia a agentes antineoplásicos en el cáncer de ovario y su uso para la identificación de potenciales blancos terapéuticos.
Alarcón Zapata, Pedro Felipe
La resistencia a la quimioterapia en el cáncer de ovario es un desafío significativo que complica la efectividad de los tratamientos farmacológicos. Esta tesis se centró en la evaluación de dos modelos celulares de cáncer de ovario con distintas respuestas a fármacos antineoplásicos, utilizando una estrategia analítica metabolómica basada cromatografía líquida acoplada a espectrometría de masas de alta resolución. Las células sensibles mostraron un predominio en el metabolismo glucosídico y aminoacídico, mientras que las células resistentes presentaron una sobrerregulación en el metabolismo lipídico y del glutatión. La inhibición farmacológica del glutatión en las células resistentes generó un cambio significativo en la resistencia a los agentes antineoplásicos, aumentó la eficacia farmacológica. Además, mediante análisis lipídico, observamos un aumento en el metabolismo lipídico exclusivamente en las células resistentes, no en las células sensibles, lo que podría contribuir al fenotipo de resistencia a la quimioresistencia. Aunque esta investigación se centró en modelos celulares, las conclusiones obtenidas ofrecen perspectivas prometedoras para la investigación traslacional y futuras aplicaciones clínicas. Los análisis metabolómicos podrían utilizarse para predecir la resistencia a los fármacos en pacientes, permitiendo un enfoque de tratamiento más personalizado. Además, identificar metabolitos como posibles blancos terapéuticos podría ayudar a contrarrestar la quimiorresistencia manipulando las vías metabólicas clave en el cáncer de ovario.; Chemotherapy resistance in ovarian cancer presents a significant challenge that complicates the efficacy of pharmacological treatments. This thesis focused on the evaluation of two cellular models of ovarian cancer with different responses to antineoplastic drugs, using an analytical metabolomic approach based on high-resolution liquid chromatography coupled with mass spectrometry.
Drug-sensitive cells exhibited a predominance in glycosidic and amino acid metabolism, while drug-resistant cells showed an overexpression in lipid and glutathione metabolism. The pharmacological depletion of glutathione in resistant cells generated a significant change in resistance to antineoplastic agents, with an increase in pharmacological efficacy. Additionally, through lipidomic analysis, we observed an increase in lipid metabolism exclusively in resistant cells, not in sensitive cells, which could contribute to the chemotherapy-resistant phenotype. Although this research focused on cellular models, the conclusions offer promising perspectives for translational research and future clinical applications. Metabolomic analyses could predict patient drug resistance, allowing for a more personalized treatment approach. Furthermore, identifying metabolites as potential therapeutic targets could help counteract chemotherapy resistance by manipulating critical metabolic pathways in ovarian cancer.
Tesis presentada para optar al grado de Doctor en Ciencias y Tecnología Analítica.
2023-01-01T00:00:00ZCaracterización química y biológica de extractos de hojas y fruto de calafate para la evaluación de su efecto sobre estrés oxidativo, y en modelo animal sometido a una pauta de ejercicio aeróbico.Nova Baza, Daniela Alejandra Gertrudrishttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/115222023-11-21T06:03:40Z2023-01-01T00:00:00ZCaracterización química y biológica de extractos de hojas y fruto de calafate para la evaluación de su efecto sobre estrés oxidativo, y en modelo animal sometido a una pauta de ejercicio aeróbico.
Nova Baza, Daniela Alejandra Gertrudris
El estrés oxidativo es un factor importante en el inicio de varias patologías, entre ellas enfermedades neurodegenerativas como Alzheimer y demencia senil; enfermedades cardiovasculares; cáncer entre otras. Diversos estudios indican que un estilo de vida que incluya una dieta rica en antioxidantes, ejercicio regular y vida social activa ayudarían a reducir o retardar los procesos celulares involucrados en el desarrollo de patologías asociadas al estrés oxidativo. En la búsqueda de alimentos funcionales, nuestro grupo de investigación ha estudiado un arbusto autóctono de la patagonia chileno argentina, el calafate (Berberis microphylla). El calafate posee una poderosa baya, consumida desde tiempos prehispánicos que posee altos niveles de compuestos bioactivos, especialmente compuestos fenólicos. El fruto es estacional, pero la planta es perenne, por lo cual las hojas se convierten en una interesante fuente de compuestos bioactivos para evaluar su potencial como alimento funcional. Se caracterizaron los compuestos polares y semipolares de los extractos metanólicos a través de HPLC-DAD-QTOF de cinco tipos de hojas de Berberis: Calafate (Berberis microphylla); Michay (Berberis darwinii); Calafatillo o Calafate enano (Berberis empetrifolia); Calafate o Michay (Berberis trigona); y Agracejo (Berberis vulgaris). Se lograron identificar en total 175 metabolitos diferentes entre los cinco extractos de hojas estudiadas. Además, se evaluó su potencial antioxidante y contenido de ácidos grasos. Posteriormente, se realizó una infusión acuosa con hojas de calafate, realizando una completa caracterización que implicó la cuantificación de los principales compuestos fenólicos presentes en la infusión, el contenido elemental, el efecto antioxidante de la infusión in vitro, su efecto sobre enzimas digestivas y sobre la viabilidad en modelos celulares, obteniendo resultados prometedores en Finalmente, en este trabajo de tesis se evaluó cómo la dieta y ejercicio impacta sobre el estrés oxidativo. Para esto se desarrolló en un modelo murino de estrés oxidativo, un plan de intervención que implicó una dieta suplementada con un extracto etanólico del fruto de calafate rico en compuestos (poli)fenólicos antioxidantes, el efecto del ejercicio aeróbico regular, además se evaluó el efecto sinérgico de ambas intervenciones. Finalizando la intervención, se analizaron muestras de plasma, cerebro e hipocampo de los animales, mediante UHPLC-QTOF-MS y se identificaron posibles biomarcadores de estrés oxidativo.
Tesis presentada para optar al grado de Doctor en Ciencias y Tecnología Analítica.
2023-01-01T00:00:00ZOptimización de una plataforma analítica para el aislamiento y carga de vesículas extracelulares pequeñas para el transporte de doxorrubicina.Contreras Moraga, Héctor Antoniohttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/115112023-11-15T06:02:59Z2023-01-01T00:00:00ZOptimización de una plataforma analítica para el aislamiento y carga de vesículas extracelulares pequeñas para el transporte de doxorrubicina.
Contreras Moraga, Héctor Antonio
Las vesículas extracelulares (VEs) son pequeñas estructuras de origen celular. Participan en la comunicación intercelular y tienen gran un potencial como biomarcadores y para el transporte de moléculas. Sin embargo, los métodos de aislamiento y carga no están uniformemente establecidos. En esta tesis, se optimizaron las condiciones para purificar VEs pequeñas menores a 200 nm y cargarlas con Doxorrubicina. Se aplicó una metodología basada en ultrafiltración acoplada a cromatografía de exclusión por tamaño, y la carga por electroporación, mediante el Diseño de Experimentos (DoE). El método optimizado permitió aislar sobre un 70% de VEs entre 30-150 nm, siendo positivas para marcadores exosomales. Además, las fracciones de suero ricos en VEs exhibieron bajos niveles de Albúmina y Apo-B100. Durante la carga, el DoE reveló la importancia de la concentración inicial de la droga (DOX), demostrando la presencia de interacciones entre los factores que modifican su incorporación (DOXin). Además, se demostró que la agregación no sólo depende del campo eléctrico aplicado, sino también de la forma del pulso. En su conjunto, estos resultados sientan las bases de futuras investigaciones para lograr la carga efectiva y eficiente de moléculas en VEs.; Extracellular vesicles (EVs) are small cellular structures that play a pivotal role in intercellular communication and exhibit significant potential as biomarkers and drug delivery systems. However, methods for their isolation and loading are not uniformly established. In this thesis, conditions were optimized to purify small EVs smaller than 200 nm, and load them with Doxorubicin. We employed a methodology based on ultrafiltration coupled with size-exclusion chromatography, and loading by electroporation, using a Design of Experiments (DoE) approach. The optimized method enabled the isolation of over 70% of EVs in the 30-150 nm size range, which were positive for exosomal markers. Furthermore, serum pools rich in small EVs exhibited low levels of Albumin and Apo-B100 contamination. During the loading process, the DoE revealed the significance of the initial drug
concentration (DOX), demonstrating the presence of interactions among factors that modify its incorporation (DOXin). Additionally, it was demonstrated that EV aggregation is not solely dependent on the applied electric field but also on the pulse shape. Together, these results lay the foundation for future research endeavours aimed at achieving effective and efficient loading of molecules into EVs.
Tesis presentada para optar al grado de Doctor en Ciencias y Tecnología Analítica.
2023-01-01T00:00:00ZDesarrollo y evaluación de métodos multivariados basados en datos gineco-obstétricos y espectrales de suero para la predicción de diabetes gestacional en el primer trimestre del embarazo.Mennickent Barros, Daniela Franciscahttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/109652023-11-10T23:16:38Z2023-01-01T00:00:00ZDesarrollo y evaluación de métodos multivariados basados en datos gineco-obstétricos y espectrales de suero para la predicción de diabetes gestacional en el primer trimestre del embarazo.
Mennickent Barros, Daniela Francisca
Introducción: La diabetes gestacional (DG) es un estado de hiperglicemia que se diagnostica en el segundo o tercer trimestre del embarazo, sin embargo para ese entonces el fenotipo fetal ya está alterado. En literatura se reportan estrategias para predecir DG en etapas más tempranas del embarazo; no obstante presentan un bajo poder predictivo o requieren largos tiempos de
análisis. Objetivo general: Evaluar métodos basados en el análisis multivariado de datos gineco-obstétricos y/o espectrales de suero para la predicción de DG en el primer trimestre del embarazo. Estrategia analítica: Se desarrollaron modelos predictivos para DG a partir de técnicas de análisis multivariado single-block y multi-block, y (1) data gineco-obstétrica (53 parámetros clínicos y 10 bioquímicos); (2) data espectral de suero del infrarrojo cercano (NIR); o (3) ambas (28 parámetros clínicos, y NIR). Resultados: Los mejores modelos de (1), (2) y (3) lograron un área bajo la curva ROC de 0,867, 0,577 y 0,522, respectivamente. Solo el primero aumentó el poder predictivo respecto al promedio de literatura. Los mejores modelos de (2) y (3) lograron un tiempo de análisis de 32 minutos. Ambos disminuyeron el tiempo de análisis respecto al promedio de literatura. Conclusión: Las estrategias basadas en el análisis multivariado de datos gineco-obstétricos y/o espectrales de suero del primer trimestre de gestación mejoran la predicción de DG en etapas tempranas del embarazo, ya sea incrementando el poder predictivo, o reduciendo los tiempos de análisis.; Introduction: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a hyperglycemia state that is diagnosed in the second or third trimester of pregnancy, however by that time the fetal phenotype is already altered. Strategies to predict GDM in earlier stages of pregnancy are reported in literature; nevertheless they present low predictive power or require long times of analysis. General objective: To evaluate methods based on the multivariate analysis of gyneco-obstetrical and/or serum spectral data for the prediction of GDM in the first trimester of pregnancy. Analytical strategy: GDM predictive models were developed using single- and multi-block multivariate analysis techniques, and (1) gyneco-obstetrical data (53 clinical and 10 biochemical parameters); (2) near-infrared (NIR) serum spectral data; or (3) both (28 clinical parameters, and NIR). Results: The best models of (1), (2) and (3) achieved an area under the ROC curve of 0.867, 0.577 and 0.522, respectively. Only the first one increased the predictive power in comparison to the literature average. The best models of (2) and (3) achieved an analysis time of 32 minutes. Both decreased the time of analysis in comparison to the literature average. Conclusion: Strategies based on the multivariate analysis of first trimester gyneco-obstetrical and/or serum spectral data improve the prediction of GDM in early pregnancy, either by increasing the predictive power or by reducing the time of analysis.
Tesis presentada para optar al grado académico de Doctora en Ciencias y Tecnología Analítica.
2023-01-01T00:00:00Z