[en] Background: The study of biomarkers related to transient ischemic attack (TIA) is becoming more important in order to facilitate diagnosis and improve knowledge of pathophysiological changes. Metabolomics, which is defined as the study of the small- molecule metabolite derived from cell metabolism, offers a novel approach. Objective: To obtain metabolic profiles in TIA patients as a way to discover biomarkers for stroke recurrence (SR), large-artery atherosclerosis (LAA), temporal patterns of SR, and brain diffusion-weighted (DWI) magnetic resonance imaging (MRI). Methods: Metabolomic analyses were performed by liquid chromatography coupled to mass spectrometry in plasma samples from two cohorts of TIA patients recruited the first 24 hours after the onset of symptoms. First cohort includes 131 patients and the second cohort 162. 12 patients were excluded from MRI analysis due to contraindications to perform this study, 2 from the first cohort and 10 from the second cohort. Results: SR was suffered by 35 (11.9%) subjects. SR, temporal patterns of SR and patients with LAA had a specific metabolomic profile. Different lysophosphatidilcolines (LPC) were remarkable in the analysis of clinical variables. Low concentrations of a specific LPC (16:0) were significantly associated with SR. LPC (20:4) increased the prediction power of ABCD2 scale and LAA. LPC (22:6) aroused as a potential LAA biomarker. Positive DWI was observed in 115 (40.9%) subjects. Scatterred pearls in one arterial territory was the most frequent lesion pattern (35.7%) and was related to LAA. Positive DWI and ischemic lesion volume exhibited a distinctive pattern of metabolites. Lysophospholipids and creatinine differed the subcortical DWI pattern from other patterns. Conclusions: Metabolomics represents a feasibility and useful approach to identify TIA biomarkers with diagnostic and prognostic implications.

[es] Introducción: El estudio de biomarcadores relacionados con el ataque isquémico transitorio (AIT) tiene un interés creciente en vistas a facilitar su diagnóstico y mejorar el conocimiento de los cambios fisiopatológicos que acontecen. La metabolómica, que se define como el estudio de los metabolitos moleculares de pequeño tamaño derivados del metabolismo celular, ofrece un abordaje novedoso para la obtención de biomarcadores. Objetivo: Obtener los perfiles metabolómicos de pacientes que han sufrido un AIT para identificar biomarcadores relacionados con la recurrencia en forma de ictus isquémico (RI), arteriosclerosis de gran vaso (AGV), patrones temporales de RI, y con los hallazgos de la secuencia potenciada en difusión (DF) de la resonancia magnética (RM). Métodos: Los análisis metabolómicos se obtuvieron mediante un sistema de cromatrografía líquida acoplada a espectrometría de masas a partir de las muestras plasmáticas procedentes de dos cohortes de pacientes diagnosticados de AIT reclutados en las primeras 24 horas tras el inicio de los síntomas. La primera cohorte incluyó a 131 pacientes y la segunda a 162. Se excluyeron a 12 pacientes del estudio con RM por presentar contraindicaciones a la misma, 2 de la primera cohorte y 10 de la segunda. Resultados: 35 (11,9%) sujetos sufrieron una RI. La RI, los patrones temporales de RI y los pacientes con AGV tuvieron un perfil metabolómico específico. Distintas lisofosfatidilcolinas (LPC) resultaron resaltables en el análisis de las variables clínicas. Unas concentraciones bajas de LPC (16:0) se relacionaron significativamente con RI. La LPC (20:4) aumentó el poder predictivo de la escala ABCD2 y AGV. La LPC (22:6) destacó como biomarcador potencial de AGV. Un total de 115 (40,9%) sujetos presentaron una DF positiva. El patrón de lesión más frecuente resultó el fragmentado en un territorio vascular (35,7%), que se mostró relacionado con AGV. Una DF positiva y el volumen de la lesión isquémica determinaron un patrón distintivo de metabolitos. Lisofosfolípidos y creatinina permitieron distinguir el patrón de lesión subcortical de los otros patrones. Conclusiones: La metabolómica es un abordaje factible y útil para identificar biomarcadores de AIT con implicaciones diagnósticas y pronósticas.