Doctorado en Ciencias · 2026

Análisis de COV por HS-SPME GC/MS presentes en aliento exhalado de pacientes con cáncer gástrico de una población del departamento de Caldas para la identificación de potenciales biomarcadores mediante una aproximación metabolómica

El cáncer gástrico presenta altas tasas de mortalidad asociadas frecuentemente a un diagnóstico tardío mediante métodos invasivos y costosos. El objetivo de esta investigación fue analizar los compuestos orgánicos volátiles (COV) presentes en el aliento exhalado de pacientes del departamento de Caldas, Colombia, para identificar potenciales biomarcadores de cáncer gástrico mediante una aproximación de metabolómica no dirigida. Para ello, se optimizó la extracción de COV utilizando microextracción en fase sólida del espacio de cabeza acoplada a cromatografía de gases y espectrometría de masas (HS-SPME-GC-MS). Se evaluaron diferentes fibras adsorbentes, se analizó la estabilidad preanalítica de las muestras bajo distintas condiciones de almacenamiento y se caracterizó el perfil volatilómico de los participantes distribuidos en tres cohortes: voluntarios sanos, sintomáticos con afecciones benignas y voluntarios con diagnóstico de cáncer gástrico. Los resultados experimentales demostraron que la fibra comercial DVB/CAR/PDMS presenta la mayor eficiencia de preconcentración, siendo la temperatura y la agitación los factores termodinámicos determinantes para maximizar la sensibilidad analítica. El estudio de estabilidad temporal de 73 metabolitos confirmó que el almacenamiento a -20 °C reduce significativamente el coeficiente de variación frente al almacenamiento de muestras a temperatura ambiente, mitigando la degradación de la muestra y permitiendo establecer una línea basal robusta. En la fase clínica, el procesamiento quimiométrico y la implementación de algoritmos de aprendizaje automático (PLS-DA y Random Forest) aislaron los COV con mayor poder discriminante. Se identificó un panel de biomarcadores liderado por hexanal, isopreno y tolueno, el cual alcanzó rendimiento diagnóstico destacado con un área bajo la curva (AUC) de 0.96 para discriminar pacientes oncológicos de controles sanos, y de 0.91 frente a pacientes sintomáticos. Biológicamente, las alteraciones en estos biomarcadores evidencian una reprogramación sistémica asociada a la carcinogénesis, correlacionándose con un incremento en la peroxidación lipídica y disrupciones en la vía del mevalonato. La estandarización metodológica lograda en esta investigación garantiza la alta reproducibilidad del análisis de aliento exhalado. El modelo multivariado propuesto demuestra alta precisión diagnóstica y proporciona evidencia metodológica para el desarrollo de futuras herramientas de tamizaje oncológico no invasivas.