VI CONGRESO RED NACIONAL DE BIOBANCOS

CONTROL DE CALIDAD

SEROTECAS

VARIABILIDAD PREANALÍTICA

Anna Bosch, PhD. Biobank Manager

INTRODUCCIÓN

Sangre periférica Fuente fundamental de material

para la investigación básica y

aplicada

Suero, plasma, ADN, leucocitos,

células inmortalizadas, etc.

DERIVADOS HEMÁTICOS

VARIABILIDAD

LAS TRES FASES DE LA INVESTIGACIÓN CON MUESTRAS HUMANAS 1) Preanalítica (muestreo, procesamiento, almacén) 2) Analítica 3) Postanalítica

Un 40% de los errores que se producen en el proceso de desarrollo, análisis y aplicación de los biomarcadores corresponden a la fase preanalítica!!!

Variabilidad preanalítica (entre el momento de la toma de muestra y el análisis de la muestra): - asociada al paciente - asociada al espécimen - asociada a la muestra

IMPORTANCIA DE LA CREACIÓN DE COLECCIONES DE MUESTRAS

Búsqueda y aplicación de BIOMARCADORES

Abarcan desde la toma de muestra del paciente hasta el análisis del resultado final de la investigación

VARIABILIDAD PREANALÍTICA

Asociadas al paciente Tiempo Dieta Alcohol Ejercicio Postura Medicación

Asociadas al espécimen Tipo espécimen Sitio de obtención Torniquete? Tipo de tubo Tipo de anticoagulante Tiempo de contacto con el coágulo Transporte Centrifugación

Asociadas a la muestra Tipo muestra Hemolisis Bilirubinemia Lipemia Dilución Detergente Calentamiento Células sanguíneas Alicuotado Almacenamiento

BIOSPECIMEN RESEARCH

Evaluación del efecto de estas variables en el resultado final de la investigación

VARIABLES PREANALÍTICAS (Chaigneau et al, 2006)

VARIABILIDAD PREANALÍTICA

Asociadas al paciente Tiempo Dieta Alcohol Ejercicio Postura Medicación

Asociadas al espécimen Tipo espécimen Sitio de obtención Torniquete? Tipo de tubo Tipo de anticoagulante Tiempo de contacto con el coágulo Transporte Centrifugación

Asociadas a la muestra Tipo muestra Hemolisis Bilirubinemia Lipemia Dilución Detergente Calentamiento Células sanguíneas Alicuotado Almacenamiento

BIOSPECIMEN RESEARCH

Evaluación del efecto de estas variables en el resultado final de la investigación

VARIABLES PREANALÍTICAS (Chaigneau et al, 2006)

En función del analito a determinar o de la técnica a efectuar tendrán más importancia unas u otras variables preanalíticas

FASE PREANALÍTICA: FASES DE MANIPULACIÓN DE LAS MUESTRAS

1. Recepción de muestras 2. Registro de muestras y datos 3. Procesamiento 4. Almacenamiento 5. Cesión de muestras y/o datos

ALGORITMO DE DECISIÓN

CONTROL DE CALIDAD

CONTROLES DE CALIDAD INTERNOS

• Universales • Métodos accesibles • Respuesta on/off • Costes bajos • Periodicidad

BÚSQUEDA BIOMARCADORES DE CALIDAD

DEFINICIÓN BIOMARCADOR: proteína o péptido que se puede medir cuantitativamente de mantera objetiva y que se evalúa como indicador de procesos biológicos normales o patológicos, exposición a factores ambientales, tipo de vida, presencia de patógenos, o respuestas a intervenciones terapéuticas (Schrohl et al.)

Características del BIOMARCADOR DE CALIDAD ideal: -Ubicuo -Presentar un 100% de pérdida de actividad ante condiciones inadecuadas de procesado o almacenamiento -Fácil de detectar (si es posible)

O DE MANIPULACIÓN DE MUESTRAS

BÚSQUEDA BIOMARCADORES DE CALIDAD

DEFINICIÓN BIOMARCADOR: proteína o péptido que se puede medir cuantitativamente de mantera objetiva y que se evalúa como indicador de procesos biológicos normales o patológicos, exposición a factores ambientales, tipo de vida, presencia de patógenos, o respuestas a intervenciones terapéuticas (Schrohl et al.)

Características del BIOMARCADOR DE CALIDAD ideal: -Ubicuo -Presentar un 100% de pérdida de actividad ante condiciones inadecuadas de procesado o almacenamiento -Fácil de detectar (si es posible)

A la práctica es imposible. El biomarcador depende no sólo del tipo de muestra sino también de la técnica analítica a aplicar

O DE MANIPULACIÓN DE MUESTRAS

SPIDIA

SPIDIA is a 4.5-year project, funded by the European Union FP7 programme to the value of 9 million Euros, which brings together a consortium of 16 leading academic institutions, international organisations and life sciences companies from 11 EU contries (DE, AT, IT, SE, CH, NO, DK, FR, CZ, BE and NE): • 7 private research companies SMEs Pre-analytical diagnostic tool developers

• 8 public research organisations Universities (molecular biologists, clinical chemists, spectroscopists, pathologists, etc), Hospitals Biobanks

• 1 European Standards Organisation, CEN. The project is coordinated by QIAGEN GmbH and aims to tackle the standardisation and improvement of pre-analytical procedures for in-vitro diagnostics. The proposed research and standardisation activities cover all steps from creation of evidence-based guidelines to creation of tools for the pre-analytical phase to testing and optimisation of these tools through the development of novel assays and biomarkers.

SPIDIA

Tejidos ADN/ARN cfDNA

Suero? Plasma?

P3-L2

GRUPO DE TRABAJO

Biobanco Integrantes Grupo de trabajo

• BNADN-USAL_IBSAL Andrés C. García Montero

Plasma Rosa Pinto

• Granada: Nodo Coordinador Rocío Aguilar Quesada Plasma • Nodo Biobanco Hospitalario Virgen de las Nieves (BBSSPA) de

Granada Ana Isabel Rodríguez Fernández

• Biobanco IBSP-CV (Biobanco para la investigación Biomédica y en Salud Pública de la Comunidad Valenciana)

Jacobo Martínez Santamaría Plasma

Nuria García Flores

• Biobanco INCLIVA Lorena Peiró Chova

Suero Olga Bahamonde

• Biobanco IIB Sant Pau Elena Serrano Suero

• Hospital Marqués de Valdecilla-HUMV (IDIVAL) Ana Berja Miguel Suero

• Hospital la Fe Raquel Amigo Moreno Orina

• Biobanco IGTP-HUGTP Edurne Pedrosa

Orina Verónica Guirao

• Biobanc IISPV - Hospital San Joan de Reus Lluis Gallart

Orina Jordina Saladie

• Biobanc HCB-IDIBAPS Verónica Fernández Pascual Orina • Nodo Biobanco Hospitalario Virgen Macarena (BBSSPA) de

Sevilla Maribel Garcia Sanchez

cfDNA /LCR-LP Pastora

• Biobanco IRBLleida Maria Ruiz cfDNA • Hospital Virgen de la Arrixaca (Murcia) Teresa Escámez cfDNA • Biobanco Hospital General Universitario de Alicante Ana Martínez Cantó Linfocitos

• Biobanco VIH HGM Maria Ángeles Muñoz Fernández

Linfocitos Isabel García Merino Irene Consuegra Fernández

• Biobanc Hospital Joan 23 -IISPV Miriam Campos Linfocitos • Fundación Vasca de Innovación e Investigación Sanitarias Oihana Belar LCR/LP

TRABAJOS DESCRITOS - 1

• CHAIGNEAU et al. 2006. Búsqueda biomarcador de calidad suero. 2

especímenes. Resultados no concluyentes (MMP-7, PLA).

• COMSTOCK et al. 2001, PALTIEL et al 2008. Ciclos de congelación/descongelación

NO suponen cambios en la concentración de numerosos metabolitos (ác.

Ascórbico, col, hormonas, ac. grasos, triglicéridos, AST, etc.)

• HSIEH et al. 2006, BARELLI et al. 2007. Ciclos de congelación/descongelación NO

suponen cambios en el perfil proteómico.

• BREANNA et al, 2005. Ciclos de congelación/descongelación SÍ suponen cambios

en el perfil proteómico.

• BOYANTON et al. 2002. La no separación de suero y plasma de la sangre durante

más de 24 horas causa cambios en analitos (mayor en plasma).

• BOWEN et al. 2010. Revisión del efecto del contenedor primario en diferentes

analitos.

TRABAJOS DESCRITOS - 2

• BETSOU et al. Jan 2013. Revisión muy interesante

TRABAJOS DESCRITOS - 2

• BETSOU et al. Jan 2013. Revisión muy interesante

• KAMLAGE et al. June 2013 Metabolómica. Mayoría de metabolitos afectados por

variabilidad preanalítica. ISBER. Kit comercial (metanomics GmbH)

• KANG et al. Apr 2013. Variaciones en Glc, GGT y LDH dependiendo tiempo de

procesado y ciclos congelación/descongelación

• FINDEISEN et al. Sep 2013 Proteómica. Evidencias de degradación por

proteómica debido a temperatura. No biomarcador (péptido artificial)

• ANTON et al. Feb 2015 Metabolómica. Definición de ratio entre

lisofosfatidilcolinas y fosfatidilcolinas como predictor calidad dependiente de

temperatura

SPREC

CONTROL variabilidad preanalítica

Cuando más preciso sea el registro de las variables de procesado a lo largo de la transformación de la muestra, más exacta y extensiva será la obtención de información explícita cuando sea necesario. Asimismo, la interconexión y interoperabilidad entre muestras de Biobancos será más efectiva y eficiente.

REGISTRO variabilidad preanalítica

“Increasing accuracy in each step increases the quality of individual samples, which is an asset for the Biobank”

SPREC

Biospecimen Science Working Group (ISBER): Desarrollo de una codificación estándar para identificar los principales factores preanalíticos: SPREC (Standard PREanalytical Code): Standard Preanalytical Coding for Biospecimens: Defining the Sample PREanalytical Code (Betsou et al., 2010)

MECANISMO DE CODIFICACIÓN Cada espécimen tiene un código de 7 elementos que corresponde a 7 variables preanalíticas, separadas por guiones. -Fluídos: 11 letras -Tejidos: 13 letras

Si el valor es desconocido se pone una “X” Si el valor no corresponde a ninguna de las opciones, se indica “Z”

El código se asigna antes del almacenamiento, por lo que no se indican las condiciones de almacenamiento (ciclos congelación/descongelación, tiempo almacenamiento, etc)

PRESENTACIONES ESBB

“VARIACIÓN PREANALÍTICA”

8 COMUNICACIONES

3 Invited speakers, 3 offered abstracts, 2 oral presentations

o 4 tejidos

o 4 fluídos

3 metabolómica

1 proteómica

CONCLUSIONES

Resultados contradictorios en la bibliografía Algo más, además de la variabilidad preanalítica?? Variabilidad biológica? Importancia metodología de toma de muestra Imposibilidad de hallar 1 biomarcador genérico de calidad. El biomarcador IDEAL no existe 1 biomarcador para cada factor que genere variabilidad prenalítica Debemos determinar biomarker signatures

AGRADECIMIENTOS

VERÓNICA FERNANDEZ GRUPO DE TRABAJO P3L2