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About the vibrational spectroscopy in the diagnosis of Alzheimer’s disease
Figura 5. Espectro síncrono obtenido a partir de espectros
Raman medidos en las regiones 1725-1600 cm-1 y 1000-900 cm-1
de plasma sanguíneo de controles sanos y pacientes con EA leve,
moderada y grave.
Figura 6. Curva ROC obtenida mediante la intensidad relativa de Convenio/Contrato CSIC-Lab. Raman-Health.
la banda amida I a 1671 cm-1 medida en plasma sanguíneo de
controles sanos y pacientes con EA en fase leve y moderada.
5. CONCLUSIONES
La espectroscopía de correlación 2D infrarroja y
Raman puede detectar pequeños cambios espectrales que
se originen en el curso de una determinada enfermedad y
que representados en sus respectivas curvas ROC se
puedan utilizar para el diagnóstico de la misma. Es el caso
de los ejemplos anteriores referentes a la enfermedad de
Alzheimer, para cuyo diagnóstico algunas regiones
espectrales generan unas curvas ROC con un grado de
exactitud en la clasificación de muestras superior al 80%.
Por tanto se satisface el criterio propuesto por el National
Institute on Aging (NIA) (25) en lo que respecta a la
especificidad y sensibilidad que debe tener un biomarcador
ideal para el diagnóstico de la EA. No obstante se
proseguirá dando robustez a este método con la inclusión
de más controles sanos y pacientes afectados por la EA.
@Real Academia Nacional de Farmacia. Spain
6. AGRADECIMIENTOS
Gran parte de los trabajos aquí mencionados han sido
subvencionados con un proyecto del Plan Nacional 2009 y
un proyecto INNPACTO 2012, así como con un
7. REFERENCIAS
1. Haass C. Take five-Bace and the ?-secretase quartet
conduct Alzheimer’s amyloid ß-peptide generation.
EMBO J 2004; 23: 483-88.
2. Hampel H, Burger K, Teipel SJ, et al. Core candidate
neurochemical and imaging biomarkers of
Alzheimer's disease. Alzheimers Dement 2008; 4: 38–
48.
3. Patterson C, Feightner JW, Garcia A, et al. Diagnosis
and treatment of dementia: 1. Risk assessment and
primary prevention of Alzheimer disease. CMAJ
2008; 178: 548–56.
4. Hye A, Lynham S, Thambisetty M, et al. Proteome-
based plasma biomarkers for Alzheimer's disease.
Brain 2006; 129: 3042–50.
5. Carmona P, Molina M, Calero M, et al. Discrimination
analysis of blood plasma associated with Alzheimer’s
disease using vibrational spectroscopy. J Alzheimer’s
Dis 2013; 34, 911-20.
6. Noda I, Ozaki Y. Principle of two-dimensional
correlation spectroscopy. In Two-dimensional
Correlation Spectroscopy. A pplications in V ibrational
and Optical Spectroscopy, John Wiley 2004.
7. Ortiz M, Sanoguel Z, Hu HT, et al. Dynamics of
hydrogen - Deuterium exchange in Chlamydomonas
centrin. Biochemistry 2005; 44, 2409-18.
8. Carmona P, Molina M. Interactions of protein and
nucleic acid components of hepatitis C virus as
revealed by Fourier transform infrared spectroscopy.
Biochemistry 2010; 49: 4724-31.
9. Pivonka D. Vibrational analysis of structure activity
relationships (SAR) in molecular binding. Appl.
Spectrosc. 2004; 58: 323-31.
10. Barth A, Zscherp C. What vibrations tell us about
proteins. Quart Rev Biophys 2002; 35: 369-430.
11. Krimm S, Bandekar J. Vibrational spectroscopy and
conformation of peptides, polypeptides, and proteins.
Adv Protein Chem 1986; 38: 181-363.
12. Montuschi P, Barnes PJ, Roberts LJ. Isoprostanes:
Markers and mediators of oxidative stress. FASEB J
2004; 18: 1791-1800.
13. Song F, Poljak A, Smythe GA, et al. Plasma
biomarkers for mild cognitive impairment and
Alzheimer’s disease. Brain Res Rev 2009; 61; 69-80.
14. Socrates G. Hydroxyl group compounds: O-H group.
In Infrared and Raman Characteristic Group
Frequencies: Tables and Charts. Socrates G (ed), John
Willey, England, 2001: pp. 94-100.
15. Tuma R. Raman spectroscopy of proteins: From
peptides to large assemblies. J. Raman Spectrosc.
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