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El análisis del metaboloma y lipidoma de pacientes con leucemia aguda mediante espectrometría de masas, identifica rutas metabólicas asociadas a la progresión y resistencia tumoral: un estudio piloto

El análisis del metaboloma y lipidoma de pacientes con leucemia aguda mediante espectrometría de masas, identifica rutas metabólicas asociadas a la progresión y resistencia tumoral: un estudio piloto



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How to Cite

1.
Fiorentino S, Quijano SM, Cala Molina MP, Santamaría Torres MA, Rojas Fonseca LY, Arévalo Zambrano M, et al. El análisis del metaboloma y lipidoma de pacientes con leucemia aguda mediante espectrometría de masas, identifica rutas metabólicas asociadas a la progresión y resistencia tumoral: un estudio piloto. Rev. colomb. hematol. oncol. [Internet]. 2023 Jun. 28 [cited 2025 Dec. 6];9(2-Supl):23-4. https://doi.org/10.51643/22562915.537

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Section
Hematología

How to Cite
1.
Fiorentino S, Quijano SM, Cala Molina MP, Santamaría Torres MA, Rojas Fonseca LY, Arévalo Zambrano M, et al. El análisis del metaboloma y lipidoma de pacientes con leucemia aguda mediante espectrometría de masas, identifica rutas metabólicas asociadas a la progresión y resistencia tumoral: un estudio piloto. Rev. colomb. hematol. oncol. [Internet]. 2023 Jun. 28 [cited 2025 Dec. 6];9(2-Supl):23-4. https://doi.org/10.51643/22562915.537

Dimensions
PlumX
Susana Fiorentino
    Sandra Milena Quijano
      Mónica Patricia Cala Molina
        Mary Andrea Santamaría Torres
          Laura Yinneth Rojas Fonseca

            Objetivo: establecer diferencias metabólicas entre pacientes con LA e individuos sanos (IS) mediante LC/GC-QTOF-MS. Metodología: posterior a la firma del formato de consentimiento informado, se recolectaron muestras de plasma de 20 pacientes con diagnóstico de LA (incluyendo leucemia mieloides y linfoides) del servicio de Hematología del Hospital Universitario San Ignacio y de 20 IS. El metaboloma y el lipidoma en plasma fue evaluado por análisis multiplataforma no dirigido empleando LC /GC -QTOF-MS en el Centro de Metabolómica (MetCore) de la Universidad de los Andes. Se seleccionaron los metabolitos con diferencias estadísticamente significativas (p<0.05; variable independiente en proyección (VIP) >1 e intervalo de confianza Jackknife). El análisis de rutas metabólicas se evaluó empleando el software MetaboAnalyst 5.0.


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