[ca] El perfilat de sèrum per ressonància magnètica nuclear de protó (1H-RMN) està especialment indicat per a anàlisi a gran escala en estudis epidemiològics, nutricionals o farmacològics. L'espectroscòpia 1H-RMN requereix mínima manipulació de mostra i gràcies a la seva resposta quantitativa permet la comparació directa entre laboratoris. Un perfilat complet de sèrum per 1H-RMN requereix de tres mesures que es corresponen amb tres espècies moleculars diferents: lipoproteïnes, metabòlits de baix pes molecular i lípids. El perfilat de sèrum per 1H-RMN permet obtenir informació de grandària, nombre de partícules i contingut lipídic de les subfraccions lipoproteiques, així com l'abundància d'aminoàcids, productes de la glicòlisi, cossos cetònics, àcids grassos i fosfolípids, entre d'altres. No obstant això, la complexitat espectral afavoreix la inclusió d'errors en l'anàlisi manual de les dades, mentre que les múltiples interaccions moleculars en el sèrum comprometen la seva precisió quantitativa. És per tant necessari desenvolupar mètodes robustos de perfilat metabòlic per consolidar la 1H-RMN en la pràctica clínica. Per a això, aquesta tesi presenta diverses estratègies metodològiques i computacionals. En el primer treball, es van desenvolupar mètodes de regressió dels lípids del perfil lipídic clàssic, generalitzables a mostres de població sana i amb valors de lípids i lipoproteïnes anormals. Aquests lípids representen els principals indicadors de risc cardiovascular i els objectius terapèutics primaris. En el segon estudi caracteritzem els errors de quantificació en el perfilat 1H-RMN de metabòlits clínicament rellevants, que són deguts a la seva agregació a la proteïna sanguínia. També proposem un mètode que fomenta la competició per l'agregació i que ens permet obtenir quantificacions dels nostres metabòlits properes a les absolutes. Finalment, el tercer treball presenta LipSpin: una eina bioinformàtica de codi obert específicament dissenyada per al perfilat de lípids per 1H-RMN. A més, aquest estudi exposa alguns aspectes metodològics per millorar l'anàlisi de lípids per RMN.

[en] 1H-NMR serum profiling is especially suitable for high-throughput epidemiological studies and large-scale nutritional studies and drug monitoring. It requires minimal sample manipulation and its quantitative response allows inter-laboratory comparison. A comprehensive 1H-NMR serum profiling consists of three measurements encoding different molecular species: lipoproteins, low-molecular-weight metabolites and lipids. 1H-NMR serum profiling provides information of size, particle number and lipid content of lipoprotein subclasses, as well as abundance of amino acids, glycolysis-related metabolites, ketone bodies, fatty acids and phospholipids, among others. However, the spectral complexity promotes errors in manual data analysis and the multiple molecular interactions within the sample compromise reliable quantifications. Developing robust methods of metabolite serum profiling is therefore desirable to consolidate high-throughput 1H-NMR in the clinical practice. This thesis presents several methodological and computational strategies to that end. In the first study, we developed generalizable regression methods for lipids in routine clinical practice (known as "lipid panel"), to be applied in healthy population and in a wide spectrum of lipid and lipoprotein abnormalities. These standard lipids are still the main measurements of cardiovascular risk and therapy targets. In the second study, we characterised the quantitative errors introduced by protein binding in 1H-NMR profiling of clinically-relevant LMWM in native serum. Then, we proposed a competitive binding strategy to achieve quantifications closer to absolute concentrations, being fully compatible with high-throughput NMR. Finally, the third study presents LipSpin: an open source bioinformatics tool specifically designed for 1H-NMR profiling of serum lipids. Moreover, some methodological aspects to improve NMR-based serum lipid analysis are discussed.