Conjunto de datos lipidómicos dirigidos del sistema nervioso central y del plasma de ratones con encefalomielitis...

Área de la Ciencia:

• Neurociencia e inmunología
• Lipidomía y espectrometría de masas
• Biología computacional

Sus antecedentes:

• La neuroinflamación juega un papel crítico en enfermedades autoinmunes como la esclerosis múltiple.
• El eje autotaxina/ácido lisofosfatídico (ATX/LPA) está implicado en los procesos inflamatorios.
• La comprensión de la dinámica del mediador lipídico es crucial para el desarrollo de terapias dirigidas.

Objetivo del estudio:

• Generar un conjunto de datos completo sobre la señalización lipídica en el modelo experimental de encefalomielitis autoinmune (EAE).
• Investigar los efectos de fingolimod en el eje ATX/ LPA y los lípidos relacionados en la neuroinflamación.
• Proporcionar un recurso para el análisis computacional y el descubrimiento de biomarcadores en enfermedades neuroinflamatorias.

Principales métodos:

• Se utilizó el modelo de ratón EAE recidivante-remitente en ratones SJL/J.
• Se ha administrado fingolimod (0,5 mg/ kg/ día) a ratones con EAE.
• Se realizó lipidomía dirigida mediante espectrometría de masas en tándem por cromatografía líquida (LC-MS/MS) en plasma y tejidos cerebrales (cerebelo, hipocampo, corteza prefrontal).
• 62 especies de lípidos cuantificadas, incluidos los ácidos lisofosfatídicos, las ceramidas, las bases esfingoides y los endocannabinoides.
• Datos proporcionados en formatos sin procesar e imputados con metadatos detallados.

Principales resultados:

• 62 especies de lípidos cuantificadas en el plasma y los tejidos cerebrales en los grupos de control, EAE y EAE+fingolimod.
• Se han identificado alteraciones en los perfiles lipídicos asociadas con la EAE y la modulación por fingolimod.
• El conjunto de datos incluye datos brutos e imputados, lo que facilita diversos enfoques analíticos.

Conclusiones:

• El conjunto de datos proporciona un recurso valioso para el estudio de la señalización lipídica en la neuroinflamación.
• Permite el análisis lipidómico comparativo entre diferentes tejidos y condiciones de tratamiento.
• Apoya la investigación en enfermedades neuroinflamatorias, el descubrimiento de biomarcadores y los métodos de ómica computacional.