Bioovervåking av mykotoksiner i plasma hos pasienter med Alzheimers og Parkinsons sykdomⅢ
Apr 12, 2023
3. Konklusjoner
Vi presenterer resultatene oppnådd i en første HBM-studie på analyse av 19 mykotoksiner og metabolitter i plasmaprøver fra friske og pasienter (AD og PD) frivillige i La Rioja (Spania). Resultatene av studien tyder på noen forskjeller mellom både kontroll og pasienter i OTA- og STER-nivåer. Årsaken bak denne forskjellen er ukjent. Flere faktorer kan påvirke resultatet som observeres, for eksempel forskjeller i dietter, endret metabolisme på grunn av sykdommen, eller det faktum at kjønn og alder kan ha en viktig rolle i nivåene av mykotoksiner påvist i plasma.
Klikk for å cistanche tinktur for Alzheimers sykdom og Parkinsons sykdom
Alle disse forvirrende faktorene bør evalueres nøye med studier som inkluderer et høyere antall individer. I denne studien har det blitt observert forskjeller i OTA mellom friske ledsagere og pasienter, men forskjellene ser ut til å være mer relatert til kjønn enn selve sykdommen. Dessuten hadde OTA en tendens til å avta med alderen, spesielt i PD-gruppen. Et av hovedfunnene er at STER dukket opp først etter -glukuronidase/arylsulfatase-behandling, noe som støtter hypotesen om at STER-glukuronider dannes under menneskelig metabolisme. Dessuten ble plasmanivåer av STER funnet å være høyere hos pasientene, uten forskjeller mellom patologier. Dessuten korrelerte STER-nivåer positivt med alder hos kvinner.
Når du tolker dataene, er det viktig å påpeke at denne studien ikke ble designet for å forklare patobiologien til PD eller AD, men heller for å utforske om tilstedeværelsen av en mulig miljørisikofaktor kan virke som forstyrrende midler involvert i genet- miljø interaksjon. Prøver fra kontrollgruppen samsvarer med tidligere data oppnådd i en lignende populasjon i en naboregion i Spania og bruker samme LC/MS-MS-analyse [35].
Men når man sammenligner friske individer mellom begge studiene, bør det bemerkes at: (i) aldersområdet er forskjellig, ettersom flertallet av prøvene i denne studien ble hentet fra personer eldre enn 60 år, spesielt i AD- og PD-gruppene , som forventet for aldersrelaterte sykdommer; og (ii) antall kontrollprøver som er lavt i denne studien. Dessuten bør andre begrensninger også tas i betraktning ved tolkning av data fra denne studien; mange av dataene var svært nær LOD og antall prøver var begrenset (spesielt hos AD menn). Samlet sett viser resultatene våre noen statistisk signifikante forskjeller mellom kontrollgruppen og pasienter med nevrodegenerative sykdommer, men peker også på noen alders- og kjønnsrelaterte responser som igjen kan påvirke metabolismen.
4. Materialer og metoder
4.1. Reagenser
LC-MS grade methanol (Honeywell Riedel-de-Haën, Seelze, Germany), LC grade acetonitrile (ACN) (Merck, Darmstadt, Germany), MS grade formic acid (purity > 98%), ammonium formate (both from Fluka Sigma-Aldrich, Mannheim, Germany), and deionized water (>18 MΩ cm−1 resistivitet) renset i et Ultramatic Type I-system (Wasserlab, Navarra, Spania) ble brukt til prøvepreparering og LC-MS/MS-analyse. Captiva EMR-lipid (3 ml) patroner ble hentet fra Agilent Technologies (Santa Clara, CA, USA).
Alle mykotoksiner (referansemateriale, renhet større enn eller lik 98 prosent) ble kjøpt fra Sigma-Aldrich (St. Louis, MO, USA) som ACN-løsninger i følgende konsentrasjoner AFM1, AFG2 og AFB2: 0. 5 ug/ml; AFG1 og AFB1: 2 ug/ml; OTA-d5 og OTB: 10 ug/ml; STER og DOM-1: 50 µg/mL; NIV, DON, 3-ADON, 15-ADON, NEO, DAS, FUS-X, ZEA og T-2 og HT-2 toksiner: 100 µg/mL. Referansematerialene ble lagret ved -20 ◦C. Standard stamløsninger ble tilberedt i ACN og lagret ved -20 ◦C. Arbeidsløsningen, som inkluderer alle mykotoksinene, ble fremstilt ved å fortynne de tilsvarende individuelle stamløsningene i ACN. Stabiliteten til standard- og arbeidsstamløsningene under disse lagringsforholdene ble tidligere vurdert [36].
4.2. Fagects
Informert skriftlig samtykke ble innhentet fra alle deltakerne før studieinkludering. Totalt 94 personer, inkludert 44 pasienter med mild PD, 25 pasienter med demens som ikke er relatert til PD, og 25 friske kontroller, ble rekruttert fra den nevrologiske tjenesten ved San Pedro Hospital i La Rioja (Spania) med etisk godkjenning ("Studie). av lipidprofiler i serum-/plasmaprøver fra pasienter med Parkinsons sykdom for å oppnå et differensielt klinisk mønster for diagnoseformål" Ref: CEICLAR PI- 212, godkjent 4. april 2016) fra den lokale etiske komiteen for menneskelig eksperimentering (CEImLar , Comité Ética de Investigación con medicamentos de La Rioja). Pasientene ble diagnostisert av erfarne nevrologer. PD-pasienter ble vurdert av den modifiserte HY-skalaen (tabell S3), mens pasienter med demens som ikke var relatert til PD ble vurdert av GDS (tabell S4) for å bestemme sykdomsstadiet deres. Friske kontroller inkluderte ektefeller eller ubeslektede ledsagere til pasienter uten tilsynelatende eller kjent nevrologisk sykdom eller komorbiditeter.
4.3. Plasma
Innsamling Blodprøver ble tatt ved et legebesøk. Blod ble samlet inn i 4 mL EDTA-belagte rør (Vacutainer, ref # 368171) og plasmaet ble separert innen 2 timer ved sentrifugering ved 22 00 x g i 15 minutter ved romtemperatur. Plasma ble fjernet umiddelbart og overført til kodede hetteglass i 0,2 mL alikvoter for å unngå gjentatte fryse-/tinesykluser og deretter lagret ved -80 ◦C. Passende forsiktighet ble tatt for å unngå kontaminering av plasmaprøvene med celler eller komponenter av pelleten oppnådd fra sentrifugeringen.
4.4. Prøveforberedelsesjon
Plasmabehandling før og etter enzymatisk hydrolyse var som beskrevet i ArceLópez et al. (2020) [35,36]. Konsist ble plasmaprøvene (400 µL) tilsatt en Captiva EMR-lipidpatron, som inneholdt 1200 µL surgjort ACN (1 prosent maursyre). Vakuumet ble påført, og etter 5 minutter ble to 400 µL alikvoter (en for hver av mykotoksingruppene som vil bli undersøkt) fra avløpet separert og deretter inndampet til tørrhet (60 ◦C).
Denne metodikken ble brukt for påvisning av 19 forbindelser (mykotoksiner og metabolitter), klassifisert i to grupper (i henhold til de forskjellige elueringsprogrammene som trengs for den kromatografiske separasjonen): DOM-1, AFG2, AFM1, AFG1, AFB2, AFB1 , OTB, ZEA, STER, OTA, T-2, HT-2 (gruppe I) og NIV, DON, FUS-X, NEO, 3-ADON, 15-ADON og DAS (gruppe II). Resten ble rekonstituert med 200 µL mobil fase i en andel som tilsvarer den tiltenkte gruppen av mykotoksiner som skulle analyseres (40 prosent B for gruppe I og 5 prosent B for gruppe II).
Før kromatografisk analyse ble løsningen vortexet (5 min) og filtrert (PVDF, 0.45 µm, Merck Millipore, Irland). Prosedyren for enzymatisk hydrolyse var: 400 µL plasma ble behandlet med 50 µL av en blanding av glukuronidase/sulfatase-enzymer (250 U/mL, 0,2 U/mL i PBS; fra Helix Pomatia (Sigma Aldrich, Mannheim, Tyskland). Etter omrøring ble prøvene inkubert over natten (37 ◦C) i et vannbad. Deretter ble plasmaprøverensing ved bruk av Captiva-EMR-kassetter utført på samme måte som beskrevet ovenfor.
4.5. LC/MS-MS-analyse
LC-MS/MS-analyse ble utført i et LC-system 1200-serie koblet til en 6410 Triple Quadrupole (QqQ) i ESI(pluss)-modus, begge fra Agilent Technologies (Mannheim, Tyskland). Separasjon ble utført ved 45 ◦C på en Ascentis Express C18, 2,7 µm partikkelstørrelse 150 × 2,1 mm kolonne (Supelco Analytical, St. Louis, MO, USA) med en mobil fase bestående av 5 mM ammoniumformiat og 0,1 prosent maursyre i vann (A) og 5 mM ammoniumformiat og 0,1 prosent maursyre i en 95:5 metanol/vann (B) under gradientforhold.
Injeksjonsvolumet var 20 µL og gradientelueringen ble utført med en strømningshastighet på 0,4 ml/min. Datainnsamlingsparametere er beskrevet i Arce-López et al. (2020) [36]. Prøver ble analysert og gruppert i analytiske sekvenser. Hver sekvens inkluderte, sammen med prøvene, åtte matrise-matchede kalibratorer.
Disse kalibratorene ble brukt i utarbeidelsen av kalibreringskurver, som tjente til kvantifisering av mykotoksiner i prøvene analysert i samme sekvens. Akseptkriteriene for kalibreringskurvene var: minimum seks punkter, en bestemmelseskoeffisient (R2 ) > 0.99, og tilbakekalkulert konsentrasjon for hver kalibrator som ikke avviker (uttrykt som RE) fra den nominelle verdien med mer enn 15 prosent (20 prosent for LOQ-nivå) [32]. I tillegg bør retensjonstidene ikke avvike med mer enn 2,5 prosent mellom prøver og kalibratorer [33]. Avhengig av volumet av tilgjengelig plasma, kunne ikke alle prøvene analyseres etter enzymatisk behandling.
4.6. Validering av analytisk metode
Validering av begge prosedyrene (før og etter enzymatisk hydrolyse) etter FDA og EUs retningslinjer som beskrevet i Arce-Lopez et al. (202{{10}}) [35,36]. LOD-verdier var: 1,35 ng/mL for DOM-1; 0,35 ng/ml for AFG2, 0,18 ng/ml for AFM1; 0.07 ng/ml for AFG1 og AFB2; 0.04 ng/ml for AFB1; 2,70 ng/ml for HT-2; 0,40 ng/ml for OTA og OTB; 0,20 ng/mL for T-2 og STER; 1,80 ng/ml for ZEA; 9,10 ng/ml for NIV; 1,94 ng/ml for DON; 1,95 ng/ml for FUS-X; 0,18 ng/ml for NEO; 0,70 ng/ml for 3-ADON; 1,20 ng/mL for 15-ADON og 0,15 ng/mL for DAS.
Gjenopprettingsverdier (i middels presisjonsforhold) før enzymatisk behandling var fra 68,8 prosent for STER til 97,6 prosent for DAS (RDS Mindre enn eller lik 15 prosent for alle mykotoksinene) og ingen forskjeller ble funnet etter enzymatisk behandling. Matriseeffekter ble også evaluert før og etter enzymatisk behandling, og det var ingen forskjeller i de fleste mykotoksinene, og oppnådde RDS-verdier på mindre enn eller lik 15 prosent for dem alle. Stabilitet etter to fryse-tine-sykluser ble vurdert ved to konsentrasjonsnivåer (6 og 30xLOQ) (tre replikater per nivå). Alle mykotoksiner var stabile (RSD < 15 prosent) (tabell S7).
4.7. Statistisk analyse og datahåndtering
Ved behandling av analytiske data med statistikk er det viktig å belyse hva slags distribusjon som preget datasettet. Deskriptorene og pakketestene som skal brukes er forskjellige om vi har normalfordelte eller ikke-normalfordelte data. Shapiro-Wilk-testen ble brukt til å verifisere normalfordelingen av mykotoksinkonsentrasjonsnivåene som ble undersøkt.
Ettersom hypotesen om normalitet ble avvist, ble et ikke-parametrisk (som ikke innebærer noen distribusjonsantagelse) sett med tester brukt for den statistiske behandlingen. For å vurdere mulige forskjeller mellom konsentrasjonsnivåer av OTA og STER i grupper og undergrupper, ble Wilcoxon rangsumtest (Mann-Whitney to-prøvestatistikk) brukt [49]. I statistikk er Wilcoxon rangsum-testen en ikke-parametrisk test som brukes til å teste om to prøver sannsynligvis kommer fra samme populasjon som bekrefter at for to tilfeldig valgte verdier X og Y fra de to populasjonene, er sannsynligheten for X større enn Y er lik sannsynligheten for at Y er større enn X.
For samme formål ble en Kruskal–Wallis-test brukt der sammenstillingen av variabler antydet mer enn én fordeling [50]. For å vurdere korrelasjonen mellom mykotoksinnivåer og alder (kvantitativ variabel) ble Spearmans rangkorrelasjonskoeffisient (eller Spearmans rho) brukt. Alle testene ble utført med et signifikansnivå på 5 prosent. Utdataene rapporteres sammen med nivå av statistisk signifikans og p-verdi. Alle analysene ble utført ved bruk av STATA14-programvare (Stata/IC 14.0, Copyright 1985–2015 StataCorp LP). Når det gjelder datahåndteringen for innstillingen av datasettet, ble kvantitative og kvalitative variabler behandlet som følger: OTA- og STER-nivå. Kvantitativ variabel, ikke-negativ variabel uttrykt som verdier i ng/mL.
Verdier ble tildelt som følger: Verdi=0 ng/ml; når analytisk resultat avledet fra analysen ble funnet
En kvantitativ variabel ble brukt for å skalere diagnosen til PD-pasienter (tabell S3). I tillegg ble en binær variabel (HY_d=0 og HY_d=1) definert: HY_d=0 for PD pasienter som skåret HY-skalaen i området 1–2 (ikke svekkede posturale reflekser); HY_d=1 for PD-pasienter som skåret HY-skalaen i området 2,5–3 (svekket posturale reflekser). GDS-skala. En kvantitativ variabel ble brukt for å skalere diagnosen til pasienter med AD (tabell S4).
Mekanismen for Cistanches behandling av Alzheimers sykdom og Parkinsons sykdom
Cistanche er en tradisjonell kinesisk urt som har blitt brukt i mange år for sine potensielle helsemessige fordeler. I nyere studier har det blitt funnet at Cistanche kan ha nevrobeskyttende effekter og kan være effektiv i behandling av Alzheimers sykdom (AD) og Parkinsons sykdom (PD).
Mekanismen til Cistanche ved effektiv behandling av AD og PD tilskrives dens aktive komponenter, slik som echinakosid, acteosid og cistanosider. Disse forbindelsene antas å ha antioksidant- og antiinflammatoriske egenskaper som kan redusere oksidativt stress og betennelse i hjernen, som er assosiert med utvikling og progresjon av nevrodegenerative sykdommer.
Cistanche kan også fremme veksten av nerveceller og forbedre kognitiv funksjon ved å øke nivåene av hjerneavledet neurotrofisk faktor (BDNF), et protein som spiller en avgjørende rolle i vekst og vedlikehold av nevroner. I tillegg har Cistanche vist seg å redusere -amyloidplakk, som er kjennetegn ved Alzheimers sykdom, og redusere akkumuleringen av -synuklein i hjernen, som er assosiert med Parkinsons sykdom.
Samlet sett er de potensielle terapeutiske fordelene med Cistanche ved behandling av AD og PD lovende, men ytterligere studier er nødvendig for å belyse dens eksakte virkningsmekanismer og bekrefte dens effektivitet og sikkerhet i kliniske omgivelser.
Referanser
1 Serrano-Pozo, A.; Frosch, MP; Masliah, E.; Hyman, BT Nevropatologiske endringer i Alzheimers sykdom. Cold Spring Harb. Perspektiv. Med. 2011, 1, a006189. [CrossRef]
2. Fearnley, JM; Lees, AJ Aldring og Parkinsons sykdom: Substantia nigra regional selektivitet. Brain 1991, 114, 2283–2301. [CrossRef]
3. Barber, RC Genetikken til Alzheimers sykdom. Scientifica (Kairo) 2012, 2012, 1–14. [CrossRef]
4. Izco, M.; Carlos, E.; Alvarez-Erviti, L. De to ansiktene til eksosomer ved Parkinsons sykdom: Fra patologi til terapi. Nevrovitenskapsmann 2021, 107385842199000. [CrossRef] [PubMed]
5. Hou, Y.; Dan, X.; Babbar, M.; Wei, Y.; Hasselbalch, SG; Croteau, DL; Bohr, VA Aldring som en risikofaktor for nevrodegenerativ sykdom. Nat. Rev. Neurol. 2019, 15, 565–581. [CrossRef] [PubMed]
6. Johnson, ME; Stecher, B.; Labrie, V.; Brundin, L.; Brundin, P. Triggere, tilretteleggere og forverre: Redefinering av Parkinsons sykdomspatogenese. Trender Neurosci. 2019, 42, 4–13. [CrossRef]
7. Wainaina, MN; Chen, Z.; Zhong, C. Miljøfaktorer i utvikling og progresjon av sen-debut Alzheimers sykdom. Neurosci. Okse. 2014, 30, 253–270. [CrossRef]
8. Rahman, MA; Rahman, MS; Uddin, MJ; Mamum-Or-Rashid, ANM; Pang, M.-G.; Rhim, H. Fremvoksende risiko for miljøfaktorer: Innsiktsmekanismer for Alzheimers sykdommer. Environ. Sci. Forurense. Res. 2020, 27, 44659–44672. [CrossRef] [PubMed]
9. Bush, AI Metallteorien om Alzheimers sykdom. J. Alzheimers Dis. 2012, 33, S277–S281. [CrossRef] 10. Moulton, PV; Yang, W. Luftforurensning, oksidativt stress og Alzheimers sykdom. J. Environ. Folkehelse 2012, 2012, 472751. [CrossRef]
11. Li, Y.; Fang, R.; Liu, Z.; Jiang, L.; Zhang, J.; Li, H.; Liu, C.; Li, F. Sammenhengen mellom miljøeksponering av giftige plantevernmidler og Alzheimers sykdom: En scientometrisk og visualiseringsanalyse. Chemosphere 2021, 263, 128238. [CrossRef]
12. Fulop, T.; Witkowski, JM; Bourgade, K.; Khalil, A.; Zerif, E.; Larbi, A.; Hirokawa, K.; Pawelec, G.; Bocti, C.; Lacombe, G.; et al. Kan en infeksjonshypotese forklare beta-amyloidhypotesen om Alzheimers sykdom? Front. Aldrende Neurosci. 2018, 10, 224. [CrossRef]
13. Vasefi, M.; Ghaboolian-Zare, E.; Abedelwahab, H.; Osu, A. Miljøgifter og Alzheimers sykdomsprogresjon. Neurochem. Int. 2020, 141, 104852. [CrossRef]
14. Goldman, SM Miljøgifter og Parkinsons sykdom. Annu. Rev. Pharmacol. Toxicol. 2014, 54, 141–164. [CrossRef] [PubMed]
15. Marras, C.; Canning, CG; Goldman, SM Miljø, livsstil og Parkinsons sykdom: Implikasjoner for forebygging i det neste tiåret. Mov. Uorden. 2019, 34, 801–811. [CrossRef] [PubMed]
16. Van der Mark, M.; Brouwer, M.; Kromhout, H.; Nijssen, P.; Huss, A.; Vermeulen, R. Er bruk av plantevernmidler relatert til Parkinsons sykdom? Noen ledetråder til heterogenitet i studieresultater. Environ. Helseperspektiv. 2012, 120, 340–347. [CrossRef] [PubMed]
17. Gorell, JM; Johnson, CC; Rybicki, BA; Peterson, EL; Richardson, RJ Risikoen for Parkinsons sykdom med eksponering for plantevernmidler, jordbruk, brønnvann og landlig livsstil. Neurology 1998, 50, 1346–1350. [CrossRef]
18. Priyadarshi, A.; Khuder, SA; Schaub, EA; Priyadarshi, SS Miljørisikofaktorer og Parkinsons sykdom: En metaanalyse. Environ. Res. 2001, 86, 122–127. [CrossRef]
19. Mitchell, NJ; Bowers, E.; Hurburgh, C.; Wu, F. Potensielle økonomiske tap for den amerikanske maisindustrien fra aflatoksinforurensning. Mattilsetning. Contam. Del A 2016, 33, 540–550. [CrossRef] [PubMed]
20. Marin, S.; Ramos, AJ; Cano-Sancho, G.; Sanchis, V. Mykotoksiner: Forekomst, toksikologi og eksponeringsvurdering. Food Chem. Toxicol. 2013, 60, 218–237. [CrossRef]
21. Janik, E.; Niemcewicz, M.; Ceremuga, M.; Stela, M.; Saluk-Bijak, J.; Siadkowski, A.; Bijak, M. Molecular aspects of mycotoxins - Et alvorlig problem for menneskers helse. Int. J. Mol. Sci. 2020, 21, 8187. [CrossRef]
22. Logrieco, A.; Miller, J.; Eskola, M.; Krska, R.; Ayalew, A.; Bandyopadhyay, R.; Battilani, P.; Bhatnagar, D.; Chulze, S.; De Saeger, S.; et al. Mykotoksin-charteret: Økende bevissthet om og samordnet handling for å minimere mykotoksineksponering over hele verden. Toxins (Basel) 2018, 10, 149. [CrossRef] 23. EU-kommisjonen. Kommisjonsforordning (EF) nr. 1881/2006 av 19. desember 2006 om fastsettelse av grenseverdier for visse forurensninger i næringsmidler. Av. J. Eur. Union 2006, 364, 5–24.
24. Europaparlamentet. Europaparlamentet og rådet av EU-direktivet fra Europaparlamentet og rådet av 7. mai 2002 om uønskede stoffer i dyrefôr 2002/32. Av. J. Eur. Communities 2002, L140, 10–22.
25. EU-kommisjonen. Kommisjonens anbefaling av 17. august 2006 om tilstedeværelse av deoksynivalenol, zearalenon, ochratoksin A, T-2 og HT-2 og fumonisiner i produkter beregnet på dyrefôring. Av. J. Eur. Union 2006, L299, 7–9.
26. Eskola, M.; Kos, G.; Elliott, CT; Hajšlová, J.; Mayar, S.; Krska, R. Verdensomspennende forurensning av matvekster med mykotoksiner: Gyldigheten av det mye siterte 'FAO-estimatet' på 25 prosent. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 2020, 60, 2773–2789. [CrossRef] [PubMed]
27. Escrivá, L.; Font, G.; Manyes, L.; Berrada, H. Studier av tilstedeværelsen av mykotoksiner i biologiske prøver: En oversikt. Toxins (Basel) 2017, 9, 251. [CrossRef]
28. Gurusankar, R.; Yenugadhati, N.; Krishnan, K.; Hays, S.; Haines, D.; Zidek, A.; Kuchta, S.; Kinniburgh, D.; Gabos, S.; Mattison, D.; et al. Rollen til human biologisk overvåking i helserisikovurdering. Int. J. Risikovurdering. Manag. 2017, 20, 136–197. [CrossRef]
29. Bredesen, DE Inhalasjons Alzheimers sykdom: En ukjent – og behandlingsbar – epidemi. Aldring (Albany NY) 2016, 8, 304–313. [CrossRef]
30. Martins, I. Overernæring bestemmer LPS-regulering av mykotoksin-indusert nevrotoksisitet i nevrodegenerative sykdommer. Int. J. Mol. Sci. 2015, 16, 29554–29573. [CrossRef] [PubMed]
31. Izco, M.; Vettorazzi, A.; Forcen, R.; Blesa, J.; de Toro, M.; Alvarez-Herrera, N.; Cooper, JM; Gonzalez-Peñas, E.; Lopez de Cerain, A.; Alvarez-Erviti, L. Oral subkronisk eksponering for mykotoksinet ochratoksin A induserer sentrale patologiske trekk ved Parkinsons sykdom hos mus seks måneder etter avsluttet behandling. Food Chem. Toxicol. 2021, 152, 112164. [CrossRef]
32. Senter for legemiddelvurdering og forskning (FDA). Bioanalytisk metodevalideringsveiledning for industrien. 2018. Tilgjengelig på nett: https://www.fda.gov/files/drugs/published/Bioanalytical-Method-Validation-Guidance-for-Industry.pdf (åpnet 20. november 2019).
33. EU-kommisjonen. Kommisjonsvedtak av 12. august 2002 om implementering av rådsdirektiv 96/23/EF om utførelse av analysemetoder og tolkning av resultater (2002/657/EF). Av. J. Eur. Communities 2002, 221, 8–36.
34. EFSA. Håndtering av venstresensurerte data i dietteksponeringsvurdering av kjemiske stoffer. EFSA J. 2010, 8, 1–96.
35. Arce-López, B.; Lizarraga, E.; Irigoyen, Á.; González-Peñas, E. Tilstedeværelse av 19 mykotoksiner i humant plasma i en region i Nord-Spania. Toxins (Basel) 2020, 12, 750. [CrossRef]
36. Arce-López, B.; Lizarraga, E.; Flores-Flores, M.; Irigoyen, Á.; González-Peñas, E. Utvikling og validering av en metodikk basert på Captiva EMR-lipid-opprydding og LC-MS/MS-analyse for samtidig bestemmelse av mykotoksiner i humant plasma. Talanta 2020, 206, 120193. [CrossRef]
37. Remiro, R.; González-Peñas, E.; Lizarraga, E.; López de Cerain, A. Kvantifisering av ochratoksin A og fem analoger i rødviner fra Navarra. Matkontroll 2012, 27, 139–145. [CrossRef]
38. Yang, S.; Zhang, H.; De Saeger, S.; De Boevre, M.; Sun, F.; Zhang, S.; Cao, X.; Wang, Z. In vitro og in vivo metabolisme av ochratoksin A: En sammenlignende studie ved bruk av ultra-ytelses væskekromatografi-quadrupol/time-of-flight hybrid massespektrometri. Anal. Bioanal. Chem. 2015, 407, 3579–3589. [CrossRef] [PubMed]
39. Muñoz, K.; Cramer, B.; Dopstadt, J.; Humpf, HU; Degen, GH Bevis for ochratoksin A-konjugater i urinprøver fra spedbarn og voksne. Mycotoxin Res. 2017, 33, 39–47. [CrossRef] [PubMed]
40. Vidal, A.; Mengelers, M.; Yang, S.; De Saeger, S.; De Boevre, M. Mycotoxin Biomarkers of Exposure: A Comprehensive Review. Kompr. Rev. Food Sci. Mat Saf. 2018, 17, 1127–1155. [CrossRef]
41. EFSA CONTAM Panel (EFSA Panel on Contaminants in the Food Chain); Schrenk, D.; Bodin, L.; Chipman, JK; del Mazo, J.; Grasl-Kraupp, B.; Hogstrand, C.; Hoogenboom, L.; Leblanc, J.; Nebbia, CS; et al. Risikovurdering av ochratoksin A i mat. EFSA J. 2020, 18, 06113.
42. Arce-López, B.; Lizarraga, E.; Vettorazzi, A.; González-Peñas, E. Human biomonitorering av mykotoksiner i blod, plasma og serum de siste årene: En gjennomgang. Toxins (Basel) 2020, 12, 147. [CrossRef]
Beatriz Arce-López 1 , Lydia Alvarez-Erviti 2 , Barbara De Santis 3 , María Izco 2 , Silvia López-Calvo 4 , Maria Eugenia Marzo-Sola 4 , Francesca Debegnach 3 , Elena Lizarraga 1 , Adela López 5,6 Elena González-Peñas 1,† og Ariane Vettorazzi 5,6,* ,†
1 Institutt for farmasøytisk teknologi og kjemi, forskningsgruppe MITOX, School of Pharmacy and Nutrition, Universidad de Navarra, 31008 Pamplona, Spania; barce@alumni.unav.es (BA-L.); elizarraga@unav.es (EL); mgpenas@unav.es (EG-P.)
2 Laboratory of Molecular Neurobiology, Senter for biomedisinsk forskning i La Rioja (CIBIR), Piqueras 98, 3. etasje, 26006 Logroño, Spania; laerviti@riojasalud.es (LA-E.); mizco@riojasalud.es (MI)
3 Nasjonalt referanselaboratorium for mykotoksiner og plantegifter, Istituto Superiore di Sanità, 00161 Roma, Italia; barbara.desantis@iss.it (BDS); francesca.debegnach@iss.it (FD)
4 Servicio de Neurología, Hospital San Pedro, Piqueras 98, 26006 Logroño, Spania; slcalvo@riojasalud.es (SL-C.); memarzo@riojasalud.es (MEM-S.)
5 Department of Pharmacology and Toxicology, Research Group MITOX, School of Pharmacy and Nutrition, Universidad de Navarra, 31008 Pamplona, Spain; acerain@unav.es 6 IdiSNA, Navarra Institute for Health Research, 31008 Pamplona, Spain
