Phenolic compounds from forest industrial by-products

Em Portugal, as indústrias corticeira e de pasta de papel constituem um importante sector económico, contudo, gerando elevadas quantidades de subprodutos. Estes subprodutos poderiam ser explorados em aplicações de alto valor acrescentado, como fonte de compostos fenólicos, por exemplo, em vez de serem apenas queimados para produção de energia. Estes compostos são conhecidos pelas suas inúmeras propriedades, entre as quais, antioxidante, anti-inflamatória e anti-trombótica. Neste estudo as frações fenólicas da maior parte dos subprodutos gerados nas indústrias corticeira e de pasta de papel foram caracterizados em detalhe, com vista à sua valorização. A fração fenólica das cascas de Eucalyptus globulus, E. grandis, E. urograndis e E. maidenii, bem como da cortiça de Quercus suber e resíduos provenientes da sua exploração, nomeadamente, o pó de cortiça e os condensados negros, foi obtida por processos convencionais de extração sólido-líquido. No caso da casca de E. globulus, foi ainda avaliado o potencial de metodologias “verdes” no processo de extração de compostos fenólicos, usando extração com CO2 supercrítico. Esta técnica foi otimizada com recurso a metodologias de superfície de resposta. Na identificação e quantificação dos compostos fenólicos foi usada cromatografia líquida de alta resolução aliada a técnicas de espectrometria de massa. O teor de fenólicos totais foi ainda determinado pelo método de Folin- Ciocalteu, essencialmente para efeitos comparativos. A caracterização da fração fenólica de cada extrato foi ainda complementada com a análise da atividade antioxidante, usando o radical 2,2-difenil-1-picrilhidrazilo (DPPH). Foram identificados trinta compostos fenólicos na casca de E. globulus, 17 deles referenciados pela primeira vez como seus constituintes, nomeadamente os ácidos quínico, di-hidroxifenilacétic, cafeico e metil-elágico, bis-hexahidroxidifenoil( HHDP)-glucose, galoil- bis-HHDP-glucose, galoil-HHDPglucose, isoramnetina—hexosídeo, quercetina-hexosídeo, ácido metil-elágicopentosídeo, miricetina-ramnosídeo, isoramnetina-ramnosídeo, mearnsetina, floridzina, mearnsetina-hexosídeo, luteolina e uma proantocianidina B. Neste trabalho, foi estudada pela primeira vez a composição fenólica das cascas de E. grandis, E. urograndis e E. maidenii. Treze, doze e vinte e quatro compostos fenólicos foram identificados nas cascas de E. grandis, E. urograndis e E. maidenii, respetivamente. Entre estes compostos encontram-se os ácidos quínico, gálico, metilgálico, protocatequínico, clorogénico e elágico, catequina, galoil-bis-HHDP-glucose, digaloilglucose, epicatequina, quercetina-glucoronídeo, di-hidroxiisopropilcromona- hexosídeo, isoramnetina-hexosídeo, ácido elágicoramnosídeo, taxifolina, quercetina-hexosídeo, di-hidroxi- (metilpropil)isopropilcromona-hexosídeo, ácido metil-elágico-pentosídeo, miricetina-ramnosídeo, isoramnetina-ramnosídeo, aromadendrina-ramnosídeo, mearnsetina, mearnsetina-hexosídeo, eriodictiol, quercetina, isoramnetina e naringenina. A análise da fração fenólica da cortiça permitiu identificar vinte e dois compostos fenólicos, dez deles referenciados pela primeira vez como seus constituintes, nomeadamente, os ácidos quínico, salicílico, p-hidroxifenillático e metilgálico, ácido carboxílico da brevifolina, eriodictiol, naringenina, um éster isoprenílico do ácido cafeico, isoramnetina-ramnosídeo e isoramnetina. No pó de cortiça industrial foram identificados dezasseis compostos fenólicos, nomeadamente os ácidos quínico, gálico, protocatequínico, cafeico, ferúlico, elágico e metilgálico, esculetina, ácido carboxílico da brevifolina, coniferaldeído, um éster isoprenílico do ácido cafeico, uma dilactona do ácido valoneico, ácido elágico-pentosídeo, ácido elágico-ramnosídeo, isoramnetinaramnosídeo e isoramnetina. Destes, apenas o ácido elágico foi previamente referenciado como componente do pó de cortiça. Do mesmo modo, treze compostos fenólicos foram identificados no condensado negro, doze deles referenciados pela primeira vez como seus constituintes. São eles os ácidos quínico, gálico, p-hidroxifenil-láctico, protocatequínico, p-coumarico, cafeico e elágico, vanilina, esculetina, coniferaldeído, um éster isoprenílico do ácido cafeico e o eriodictiol. A extração supercrítica de compostos fenólicos da casca de eucalipto permitiu não só verificar os parâmetros que afetam a qualidade e quantidade finais dos extratos, como também obter os valores ótimos para estes parâmetros. Esta extração mostrou ainda ser bastante seletiva para determinados grupos de compostos fenólicos, como as flavanonas eriodictiol e naringenina e para o flavonol O-metilado isoramnetina. Este é também o primeiro estudo envolvendo a determinação da atividade antioxidante de extratos da cortiça e dos resíduos da sua exploração, bem como da casca de E. grandis, E. urograndis e E. maidenii. A vasta gama de compostos fenólicos identificados em cada extrato analisado, assim como as prominentes atividades antioxidantes, todas na mesma gama de valores do bem conhecido antioxidante comercial, ácido ascórbico, são claramente um grande contributo para a valorização destes subprodutos industriais.

Metabolic signature of lung cancer: a metabolomic study of human tissues and biofluids

This thesis reports the application of metabolomics to human tissues and biofluids (blood plasma and urine) to unveil the metabolic signature of primary lung cancer. In Chapter 1, a brief introduction on lung cancer epidemiology and pathogenesis, together with a review of the main metabolic dysregulations known to be associated with cancer, is presented. The metabolomics approach is also described, addressing the analytical and statistical methods employed, as well as the current state of the art on its application to clinical lung cancer studies. Chapter 2 provides the experimental details of this work, in regard to the subjects enrolled, sample collection and analysis, and data processing. In Chapter 3, the metabolic characterization of intact lung tissues (from 56 patients) by proton High Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy is described. After careful assessment of acquisition conditions and thorough spectral assignment (over 50 metabolites identified), the metabolic profiles of tumour and adjacent control tissues were compared through multivariate analysis. The two tissue classes could be discriminated with 97% accuracy, with 13 metabolites significantly accounting for this discrimination: glucose and acetate (depleted in tumours), together with lactate, alanine, glutamate, GSH, taurine, creatine, phosphocholine, glycerophosphocholine, phosphoethanolamine, uracil nucleotides and peptides (increased in tumours). Some of these variations corroborated typical features of cancer metabolism (e.g., upregulated glycolysis and glutaminolysis), while others suggested less known pathways (e.g., antioxidant protection, protein degradation) to play important roles. Another major and novel finding described in this chapter was the dependence of this metabolic signature on tumour histological subtype. While main alterations in adenocarcinomas (AdC) related to phospholipid and protein metabolisms, squamous cell carcinomas (SqCC) were found to have stronger glycolytic and glutaminolytic profiles, making it possible to build a valid classification model to discriminate these two subtypes. Chapter 4 reports the NMR metabolomic study of blood plasma from over 100 patients and near 100 healthy controls, the multivariate model built having afforded a classification rate of 87%. The two groups were found to differ significantly in the levels of lactate, pyruvate, acetoacetate, LDL+VLDL lipoproteins and glycoproteins (increased in patients), together with glutamine, histidine, valine, methanol, HDL lipoproteins and two unassigned compounds (decreased in patients). Interestingly, these variations were detected from initial disease stages and the magnitude of some of them depended on the histological type, although not allowing AdC vs. SqCC discrimination. Moreover, it is shown in this chapter that age mismatch between control and cancer groups could not be ruled out as a possible confounding factor, and exploratory external validation afforded a classification rate of 85%. The NMR profiling of urine from lung cancer patients and healthy controls is presented in Chapter 5. Compared to plasma, the classification model built with urinary profiles resulted in a superior classification rate (97%). After careful assessment of possible bias from gender, age and smoking habits, a set of 19 metabolites was proposed to be cancer-related (out of which 3 were unknowns and 6 were partially identified as N-acetylated metabolites). As for plasma, these variations were detected regardless of disease stage and showed some dependency on histological subtype, the AdC vs. SqCC model built showing modest predictive power. In addition, preliminary external validation of the urine-based classification model afforded 100% sensitivity and 90% specificity, which are exciting results in terms of potential for future clinical application. Chapter 6 describes the analysis of urine from a subset of patients by a different profiling technique, namely, Ultra-Performance Liquid Chromatography coupled to Mass Spectrometry (UPLC-MS). Although the identification of discriminant metabolites was very limited, multivariate models showed high classification rate and predictive power, thus reinforcing the value of urine in the context of lung cancer diagnosis. Finally, the main conclusions of this thesis are presented in Chapter 7, highlighting the potential of integrated metabolomics of tissues and biofluids to improve current understanding of lung cancer altered metabolism and to reveal new marker profiles with diagnostic value.