[en] Osteoarthritis (OA) is the most common rheumatic disease, characterized by progressive articular cartilage degradation, subchondral sclerosis and inflammation of the synovial membrane. On its early stages, OA is asymptomatic and its current gold-standard diagnosis (X-Rays) mainly evaluates changes in the cartilage adjacent tissue, the bone, limiting the diagnosis to moderate or advanced stages of the disease. Raman spectroscopy (RS) has been recently described as a label-free, non-destructive tool to detect molecular changes in biological tissues, producing a unique fingerprint. The main objective of this Doctoral Thesis is to evaluate Raman Spectroscopy potential as a diagnostic technique, through the identification of optical biomarkers in an ex vivo model of human articular cartilage. To achieve this, Raman spectra of fresh human cartilage explants from hip or knee were obtained, with a NIR laser of wavelength (λ) 785 nm, 50 mW, 120 scans, and a resolution of 4 cm-1. A biomarker profile was proposed based on ratios of the main spectral signals obtained, which were later quantitatively analyzed using as reference the Kellgren-Lawrence (K-L) radiological grade, the Mankin Histological-Histochemical Graduation System (MS) and the biochemical quantification of sulphated glycosaminoglycans (GAGs) and collagen. As a result, a set of Raman parameters that are directly related to events that occur at the molecular level during OA were obtained, from which SGAGs (sulphated GAGs) ColD/F (Defective/functional collagen) and GMF (Phosphate mineralization grade) were selected in order to constitute predictive models of OA severity. Selected parameters allowed the differentiation of 2 profiles in the analysed samples: a "low severity" profile (K-L 0-II y MS 0-8) and another one of "high severity" (K-L III-IV y MS 9-13). The constituted predictive models, taking both K-L grade and MS as response variable, were considered good models, obtaining values of the area under curve (AUC) values greater than 0.8. As a general conclusion, RS allowed the differentiation of OA severity grades, by analysing signals ratios of cartilage molecular fingerprint. This fact confirms its potential as a complementary diagnostic tool for OA.

[es] La osteoartritis o artrosis (OA) es la enfermedad reumática más frecuente, caracterizada por la degradación progresiva del cartílago articular, la esclerosis subcondral y la inflamación de la membrana sinovial. Es asintomática en sus primeras fases, y el método de diagnóstico estandarizado en clínica, la radiografía, evalúa cambios en el tejido óseo adyacente al cartílago, limitando el diagnóstico a etapas de la enfermedad de moderadas a severas. La espectroscopía Raman (ER) ha sido descrita como una técnica no destructiva y libre de marcaje para detectar cambios moleculares en tejidos biológicos, generando una huella dactilar molecular del tejido analizado. El objetivo general de esta Tesis Doctoral es evaluar el potencial de la espectroscopía Raman como técnica de diagnóstico de OA, identificando biomarcadores ópticos en un modelo ex vivo de cartílago articular humano. Para ello, se obtuvieron espectros Raman de explantes de cartílago humano procedente de cadera o rodilla, con un láser con longitud de onda (λ) de 785 nm, 50 mW, 120 acumulaciones, y una resolución de 4 cm-1. En base a ratios de las principales señales de los espectros obtenidos se constituyó una propuesta de perfil biomarcador, cuyos parámetros se analizaron cuantitativamente tomando como referencia el grado radiológico de Kellgren-Lawrence (K-L), el Sistema de Graduación Histológico-Histoquímico de Mankin (MS) y la cuantificación bioquímica de glucosaminoglicanos (GAGs) sulfatados y colágeno. Como resultado, se obtuvo un conjunto de parámetros Raman que están directamente relacionados con eventos que ocurren a nivel molecular durante la progresión de la OA, de los cuales se seleccionaron SGAGs (GAGs sulfatados), ColD/F (Colágeno defectivo/funcional) y GMF (Grado de mineralización por fosfato) para constituir modelos predictivos de la severidad de esta enfermedad. Estos parámetros permitieron la diferenciación de 2 perfiles en las muestras analizadas: un perfil de "baja severidad" (K-L 0-II y MS 0-8) y otro de "elevada severidad" (K-L III-IV y MS 9-13). Los modelos predictivos constituidos, tomando como variables respuesta tanto el grado K-L como el MS, fueron buenos, obteniendo valores de área bajo la curva (AUC) superiores a 0,8. Como conclusión general, se demostró que la ER permite diferenciar distintos grados de severidad de OA, mediante el estudio de ratios de señales de la huella molecular del cartílago. Se confirma de esta forma su potencial como herramienta diagnóstica complementaria de la OA.