Biomonitorering af mykotoksiner i plasma hos patienter med Alzheimers og Parkinsons sygdomⅢ
Apr 12, 2023
3. Konklusioner
Vi præsenterer resultaterne opnået i et første HBM-studie om analyse af 19 mykotoksiner og metabolitter i plasmaprøver fra raske og tålmodige (AD og PD) frivillige i La Rioja (Spanien). Resultaterne af undersøgelsen tyder på nogle forskelle mellem både kontrol og patienter i OTA- og STER-niveauer. Årsagen bag denne forskel er ukendt. Flere faktorer kan have indflydelse på det observerede resultat, såsom forskelle i diæter, ændret stofskifte på grund af sygdommen, eller det faktum, at køn og alder kan have en vigtig rolle i niveauet af mykotoksiner, der påvises i plasma.
Klik for at cistanche tinktur til Alzheimers sygdom og Parkinsons sygdom
Alle disse forvirrende faktorer bør evalueres omhyggeligt med undersøgelser, der inkluderer et større antal individer. I denne undersøgelse er der observeret forskelle i OTA mellem raske ledsagere og patienter, men forskellene ser ud til at være mere relateret til køn end selve sygdommen. Desuden havde OTA en tendens til at falde med alderen, især i PD-gruppen. Et af hovedfundene er, at STER først dukkede op efter -glucuronidase/arylsulfatase-behandling, hvilket understøtter hypotesen om, at STER-glucuronider dannes under menneskelig metabolisme. Desuden blev STER-plasmaniveauer fundet at være højere hos patienterne uden forskelle mellem patologier. Desuden korrelerede STER-niveauer positivt med alderen hos kvinder.
Ved fortolkning af dataene er det vigtigt at påpege, at denne undersøgelse ikke var designet til at forklare patobiologien af PD eller AD, men snarere for at undersøge, om tilstedeværelsen af en mulig miljørisikofaktor kan virke som forstyrrende midler involveret i genet - miljø interaktion. Prøver fra kontrolgruppen matcher tidligere data opnået i en lignende population i en naboregion i Spanien og bruger den samme LC/MS-MS-analyse [35].
Men når man sammenligner raske individer mellem begge undersøgelser, skal det bemærkes, at: (i) aldersintervallet er forskelligt, da størstedelen af prøverne i denne undersøgelse blev opnået fra personer over 60 år, især i AD- og PD-grupperne , som forventet for aldersrelaterede sygdomme; og (ii) antallet af kontrolprøver, som er lavt i denne undersøgelse. Desuden bør andre begrænsninger også tages i betragtning ved fortolkning af data fra denne undersøgelse; mange af dataene var meget tæt på LOD, og antallet af prøver var begrænset (især hos AD-mænd). Samlet set viser vores resultater nogle statistisk signifikante forskelle mellem kontrolgruppen og patienter med neurodegenerative sygdomme, men peger også på nogle alders- og kønsrelaterede responser, der igen kan påvirke stofskiftet.
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, Spanien) blev brugt til prøveforberedelse og LC-MS/MS-analyse. Captiva EMR-lipid (3 ml) patroner blev opnået fra Agilent Technologies (Santa Clara, CA, USA).
Alle mykotoksiner (referencemateriale, renhed større end eller lig med 98 procent) blev købt fra Sigma-Aldrich (St. Louis, MO, USA) som ACN-opløsninger i følgende koncentrationer AFM1, AFG2 og AFB2: 0. 5 µg/ml; AFG1 og AFB1: 2 µg/ml; OTA-d5 og OTB: 10 µg/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. Referencematerialerne blev opbevaret ved -20 ◦C. Standard stamopløsninger blev fremstillet i ACN og opbevaret ved -20 ◦C. Arbejdsopløsningen, som omfatter alle mykotoksinerne, blev fremstillet ved at fortynde de tilsvarende individuelle stamopløsninger i ACN. Stabiliteten af standard- og arbejdsstamopløsningerne under disse opbevaringsforhold blev tidligere vurderet [36].
4.2. Subjects
Informeret skriftligt samtykke blev indhentet fra alle deltagere før undersøgelsens inklusion. I alt 94 forsøgspersoner, herunder 44 patienter med mild PD, 25 patienter med demens, der ikke er relateret til PD, og 25 raske kontroller, blev rekrutteret fra den neurologiske tjeneste på San Pedro Hospital i La Rioja (Spanien) med etisk godkendelse ("Studie). af lipidprofiler i serum-/plasmaprøver fra patienter med Parkinsons sygdom med henblik på opnåelse af et differentielt klinisk mønster til diagnoseformål" Ref: CEICLAR PI- 212, godkendt 4. april 2016) fra den lokale etiske komité for menneskelige eksperimenter (CEImLar , Comité Ética de Investigación con medicamentos de La Rioja). Patienterne blev diagnosticeret af erfarne neurologer. PD-patienter blev vurderet ved den modificerede HY-skala (tabel S3), mens patienter med demens, der ikke var relateret til PD, blev vurderet af GDS (tabel S4) for at bestemme deres sygdomsstadium. Sunde kontroller omfattede ægtefæller eller ikke-beslægtede ledsagere til patienter uden tilsyneladende eller kendt neurologisk sygdom eller komorbiditet.
4.3. Plasma
Indsamling Blodprøver blev taget ved et lægebesøg. Blod blev opsamlet i 4 ml EDTA-coatede rør (Vacutainer, ref # 368171), og plasmaet blev separeret inden for 2 timer ved centrifugering ved 22 00 x g i 15 minutter ved stuetemperatur. Plasma blev fjernet med det samme og overført til kodede hætteglas i 0,2 ml alikvoter for at undgå gentagne fryse/tø-cyklusser og derefter opbevaret ved -80 ◦C. Der blev taget passende hensyn til at undgå kontaminering af plasmaprøverne med celler eller komponenter af pelleten opnået fra centrifugeringen.
4.4. Prøveforberedelsetion
Plasmabehandling før og efter enzymatisk hydrolyse var som beskrevet i ArceLópez et al. (2020) [35,36]. Kortfattet blev plasmaprøverne (400 µL) tilsat en Captiva EMR-lipidpatron, som indeholdt 1200 µL forsuret ACN (1 procent myresyre). Vakuumet blev påført, og efter 5 minutter blev to 400 µL alikvoter (en for hver af mykotoksingrupperne, der vil blive undersøgt) fra spildevandet adskilt og derefter inddampet til tørhed (60 ◦C).
Denne metode blev brugt til påvisning af 19 forbindelser (mykotoksiner og metabolitter), klassificeret i to grupper (i henhold til de forskellige elueringsprogrammer, der er nødvendige for den kromatografiske separation): 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). Remanensen blev rekonstitueret med 200 µL mobil fase i en andel svarende til den påtænkte gruppe af mykotoksiner, der skulle analyseres (40 procent B for gruppe I og 5 procent B for gruppe II).
Før kromatografisk analyse blev opløsningen hvirvlet (5 min) og filtreret (PVDF, 0.45 µm, Merck Millipore, Irland). Proceduren for enzymatisk hydrolyse var: 400 µL plasma blev behandlet med 50 µL af en blanding af glucuronidase/sulfatase-enzymer (250 U/mL, 0,2 U/mL i PBS; fra Helix Pomatia (Sigma Aldrich, Mannheim, Tyskland). Efter omrøring blev prøver inkuberet natten over (37 ◦C) i et vandbad. Derefter blev plasmaprøveoprensning under anvendelse af Captiva-EMR-patroner udført på lignende måde som beskrevet ovenfor.
4.5. LC/MS-MS analyse
LC-MS/MS-analyse blev udført i et LC-system 1200-serie koblet til en 6410 Triple Quadrupole (QqQ) i ESI(plus)-tilstand, begge fra Agilent Technologies (Mannheim, Tyskland). Separation blev udført ved 45 ◦C på en Ascentis Express C18, 2,7 µm partikelstørrelse 150 × 2,1 mm søjle (Supelco Analytical, St. Louis, MO, USA) med en mobil fase bestående af 5 mM ammoniumformiat og 0,1 procent myresyre i vand (A) og 5 mM ammoniumformiat og 0,1 procent myresyre i en 95:5 methanol/vand (B) under gradientbetingelser.
Injektionsvolumenet var 20 µL, og gradientelueringen blev udført ved flowhastigheden på 0,4 ml/min. Dataindsamlingsparametre er beskrevet i Arce-López et al. (2020) [36]. Prøver blev analyseret og grupperet i analytiske sekvenser. Hver sekvens inkluderede sammen med prøverne otte matrix-matchede kalibratorer.
Disse kalibratorer blev anvendt til fremstilling af kalibreringskurver, som tjente til kvantificering af mykotoksiner i prøverne analyseret i samme sekvens. Acceptkriterierne for kalibreringskurverne var: minimum seks punkter, en bestemmelseskoefficient (R2 ) > 0.99 og tilbageberegnet koncentration for hver kalibrator, der ikke adskiller sig (udtrykt som RE) fra den nominelle værdi med mere end 15 procent (20 procent for LOQ-niveau) [32]. Derudover bør retentionstiderne ikke afvige med mere end 2,5 procent mellem prøver og kalibratorer [33]. Afhængigt af mængden af tilgængeligt plasma kunne ikke alle prøverne analyseres efter enzymatisk behandling.
4.6. Validering af analytisk metode
Validering af begge procedurer (før og efter enzymatisk hydrolyse) efter FDA og EU-retningslinjer som beskrevet i Arce-Lopez et al. (202{{10}}) [35,36]. LOD-værdier 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.
Genfindingsværdier (i mellempræcisionsforhold) før enzymatisk behandling var fra 68,8 procent for STER til 97,6 procent for DAS (RDS mindre end eller lig med 15 procent for alle mykotoksinerne), og der blev ikke fundet nogen forskelle efter enzymatisk behandling. Matrix-effekter blev også evalueret før og efter enzymatisk behandling, og der var ingen forskelle i de fleste af mykotoksinerne, hvilket gav RDS-værdier mindre end eller lig med 15 procent for dem alle. Stabilitet efter to fryse-tø-cyklusser blev vurderet ved to koncentrationsniveauer (6 og 30xLOQ) (tre replikater pr. niveau). Alle mykotoksiner var stabile (RSD < 15 procent) (tabel S7).
4.7. Statistisk analyse og datahåndtering
Når analytiske data behandles med statistik, er det vigtigt at belyse, hvilken form for fordeling, der karakteriserede datasættet. De deskriptorer og pakketest, der skal bruges, er forskellige, hvis vi har normalfordelte eller ikke-normalfordelte data. Shapiro-Wilk test blev brugt til at verificere den normale fordeling af de undersøgte mykotoksinkoncentrationsniveauer.
Da hypotesen om normalitet blev afvist, blev et ikke-parametrisk (som ikke indebærer nogen fordelingsantagelse) sæt af tests brugt til den statistiske behandling. For at vurdere de mulige forskelle mellem koncentrationsniveauer af OTA og STER i grupper og undergrupper blev Wilcoxon rank-sum test (Mann-Whitney to-prøvestatistik) brugt [49]. I statistik er Wilcoxons rangsum-test en ikke-parametrisk test, der bruges til at teste, om to prøver sandsynligvis stammer fra den samme population, der bekræfter, at for to tilfældigt udvalgte værdier X og Y fra de to populationer, er sandsynligheden for, at X er større end Y er lig med sandsynligheden for, at Y er større end X.
Til samme formål blev der brugt en Kruskal-Wallis-test, hvor sammenstillingen af variabler indebar mere end én fordeling [50]. For at vurdere sammenhængen mellem mykotoksinniveauer og alder (kvantitativ variabel) blev Spearmans rangkorrelationskoefficient (eller Spearmans rho) brugt. Alle test blev udført med et signifikansniveau på 5 procent. Outputtene rapporteres sammen med niveauet af statistisk signifikans og p-værdi. Alle analyserne blev udført ved hjælp af STATA14-software (Stata/IC 14.0, Copyright 1985–2015 StataCorp LP). Med hensyn til datahåndteringen til opsætning af datasættet blev kvantitative og kvalitative variabler behandlet som følger: OTA- og STER-niveau. Kvantitativ variabel, ikke-negativ variabel udtrykt som værdier i ng/mL.
Værdier blev tildelt som følger: Værdi=0 ng/ml; når det analytiske resultat afledt af analysen blev fundet
En kvantitativ variabel blev brugt til at skalere diagnosen af PD-patienter (tabel S3). Derudover blev en binær variabel (HY_d=0 og HY_d=1) defineret: HY_d=0 for PD patienter, der scorede HY-skalaen i området 1-2 (ikke nedsatte posturale reflekser); HY_d=1 for PD-patienter, der scorede HY-skalaen i området 2,5-3 (svækket posturale reflekser). GDS skala. En kvantitativ variabel blev brugt til at skalere diagnosen af patienter med AD (tabel S4).
Mekanismen for Cistanches behandling af Alzheimers sygdom og Parkinsons sygdom
Cistanche er en traditionel kinesisk urt, der har været brugt i mange år for sine potentielle sundhedsmæssige fordele. I nyere undersøgelser har det vist sig, at Cistanche kan have neurobeskyttende virkninger og kan være effektiv til behandling af Alzheimers sygdom (AD) og Parkinsons sygdom (PD).
Mekanismen for Cistanche til effektiv behandling af AD og PD tilskrives dets aktive komponenter, såsom echinacosid, acteosid og cistanosider. Disse forbindelser menes at have antioxidante og antiinflammatoriske egenskaber, der kan reducere oxidativt stress og inflammation i hjernen, som er forbundet med udvikling og progression af neurodegenerative sygdomme.
Cistanche kan også fremme væksten af nerveceller og forbedre kognitiv funktion ved at øge niveauerne af hjerneafledt neurotrofisk faktor (BDNF), et protein, der spiller en afgørende rolle i væksten og vedligeholdelsen af neuroner. Derudover har Cistanche vist sig at reducere -amyloid plaques, som er kendetegn ved Alzheimers sygdom, og mindske ophobningen af -synuclein i hjernen, som er forbundet med Parkinsons sygdom.
Samlet set er de potentielle terapeutiske fordele ved Cistanche til behandling af AD og PD lovende, men yderligere undersøgelser er nødvendige for at belyse dets nøjagtige virkningsmekanismer og bekræfte dets effektivitet og sikkerhed i kliniske omgivelser.
Referencer
1 Serrano-Pozo, A.; Frosch, MP; Masliah, E.; Hyman, BT Neuropatologiske ændringer i Alzheimers sygdom. Cold Spring Harb. Perspektiv. Med. 2011, 1, a006189. [CrossRef]
2. Fearnley, JM; Lees, AJ Aldring og Parkinsons sygdom: Substantia nigra regional selektivitet. Brain 1991, 114, 2283-2301. [CrossRef]
3. Barber, RC Genetik af Alzheimers sygdom. Scientifica (Cairo) 2012, 2012, 1-14. [CrossRef]
4. Izco, M.; Carlos, E.; Alvarez-Erviti, L. Exosomes to ansigter ved Parkinsons sygdom: Fra patologi til terapi. Neuroscientist 2021, 107385842199000. [CrossRef] [PubMed]
5. Hou, Y.; Dan, X.; Babbar, M.; Wei, Y.; Hasselbalch, SG; Croteau, DL; Bohr, VA Aldring som en risikofaktor for neurodegenerativ sygdom. Nat. Rev. Neurol. 2019, 15, 565-581. [CrossRef] [PubMed]
6. Johnson, ME; Stecher, B.; Labrie, V.; Brundin, L.; Brundin, P. Triggere, facilitatorer og forværre: Redefinering af Parkinsons sygdomspatogenese. Tendenser Neurosci. 2019, 42, 4-13. [CrossRef]
7. Wainaina, MN; Chen, Z.; Zhong, C. Miljøfaktorer i udvikling og progression af sent-debuterende Alzheimers sygdom. Neurosci. Tyr. 2014, 30, 253-270. [CrossRef]
8. Rahman, MA; Rahman, MS; Uddin, MJ; Mamum-Or-Rashid, ANM; Pang, M.-G.; Rhim, H. Ny risiko for miljøfaktorer: Indsigtsmekanismer for Alzheimers sygdomme. Environ. Sci. Forurene. Res. 2020, 27, 44659-44672. [CrossRef] [PubMed]
9. Bush, AI Metalteorien om Alzheimers sygdom. J. Alzheimers Dis. 2012, 33, S277-S281. [CrossRef] 10. Moulton, PV; Yang, W. Luftforurening, oxidativt stress og Alzheimers sygdom. J. Environ. Public Health 2012, 2012, 472751. [CrossRef]
11. Li, Y.; Fang, R.; Liu, Z.; Jiang, L.; Zhang, J.; Li, H.; Liu, C.; Li, F. Sammenhængen mellem giftig pesticid miljøeksponering og Alzheimers sygdom: 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 infektionshypotese forklare beta-amyloid-hypotesen om Alzheimers sygdom? Foran. Aldrende Neurosci. 2018, 10, 224. [CrossRef]
13. Vasefi, M.; Ghaboolian-Zare, E.; Abedelwahab, H.; Osu, A. Miljøgifte og progression af Alzheimers sygdom. Neurochem. Int. 2020, 141, 104852. [CrossRef]
14. Goldman, SM Miljøgifte og Parkinsons sygdom. Annu. Rev. Pharmacol. Toxicol. 2014, 54, 141-164. [CrossRef] [PubMed]
15. Marras, C.; Canning, CG; Goldman, SM Miljø, livsstil og Parkinsons sygdom: Implikationer for forebyggelse i det næste årti. Mov. Uorden. 2019, 34, 801-811. [CrossRef] [PubMed]
16. Van der Mark, M.; Brouwer, M.; Kromhout, H.; Nijssen, P.; Huss, A.; Vermeulen, R. Er pesticidbrug relateret til Parkinsons sygdom? Nogle spor til heterogenitet i undersøgelsesresultater. Environ. Sundhedsperspektiv. 2012, 120, 340-347. [CrossRef] [PubMed]
17. Gorell, JM; Johnson, CC; Rybicki, BA; Peterson, EL; Richardson, RJ Risikoen for Parkinsons sygdom med udsættelse for pesticider, landbrug, brøndvand og leve på landet. Neurology 1998, 50, 1346-1350. [CrossRef]
18. Priyadarshi, A.; Khuder, SA; Schaub, EA; Priyadarshi, SS Miljørisikofaktorer og Parkinsons sygdom: En meta-analyse. Environ. Res. 2001, 86, 122-127. [CrossRef]
19. Mitchell, NJ; Bowers, E.; Hurburgh, C.; Wu, F. Potentielle økonomiske tab for den amerikanske majsindustri fra aflatoksinforurening. Fødevaretilsætning. 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. Molekulære aspekter af mykotoksiner - Et alvorligt problem for menneskers sundhed. 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. Mykotoksincharteret: Øget bevidsthed om og samordnet indsats for at minimere mykotoksineksponering på verdensplan. Toxins (Basel) 2018, 10, 149. [CrossRef] 23. Europa-Kommissionen. Kommissionens forordning (EF) nr. 1881/2006 af 19. december 2006 om fastsættelse af grænseværdier for visse forurenende stoffer i fødevarer. Af. J. Eur. Union 2006, 364, 5-24.
24. Europa-Parlamentet. Europa-Parlamentet og Rådet af Europa-Parlamentets og Rådets EU-direktiv af 7. maj 2002 om uønskede stoffer i dyrefoder 2002/32. Af. J. Eur. Fællesskaber 2002, L140, 10-22.
25. Europa-Kommissionen. Kommissionens henstilling af 17. august 2006 om tilstedeværelsen af deoxynivalenol, zearalenon, ochratoksin A, T-2 og HT-2 og fumonisiner i produkter bestemt til dyrefoder. Af. J. Eur. Union 2006, L299, 7-9.
26. Eskola, M.; Kos, G.; Elliott, CT; Hajšlová, J.; Mayar, S.; Krska, R. Verdensomspændende forurening af fødevareafgrøder med mykotoksiner: Gyldigheden af det meget citerede 'FAO-estimat' på 25 procent. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 2020, 60, 2773-2789. [CrossRef] [PubMed]
27. Escrivá, L.; Font, G.; Manyes, L.; Berrada, H. Undersøgelser om tilstedeværelsen af mykotoksiner i biologiske prøver: En oversigt. Toksiner (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 af human biologisk overvågning i sundhedsrisikovurdering. Int. J. Risikovurdering. Manag. 2017, 20, 136-197. [CrossRef]
29. Bredesen, DE Inhalationel Alzheimers sygdom: En uerkendt – og behandlelig – epidemi. Aldring (Albany NY) 2016, 8, 304-313. [CrossRef]
30. Martins, I. Overernæring bestemmer LPS-regulering af mykotoksin-induceret neurotoksicitet i neurodegenerative sygdomme. 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 inducerer patologiske nøgletræk ved Parkinsons sygdom hos mus seks måneder efter afslutningen af behandlingen. Food Chem. Toxicol. 2021, 152, 112164. [CrossRef]
32. Center for Lægemiddelvurdering og -forskning (FDA). Bioanalytisk metodevalideringsvejledning til industrien. 2018. Tilgængelig online: https://www.fda.gov/files/drugs/published/Bioanalytical-Method-Validation-Guidance-for-Industry.pdf (tilgået den 20. november 2019).
33. Europa-Kommissionen. Kommissionens beslutning af 12. august 2002 om gennemførelse af Rådets direktiv 96/23/EF om udførelse af analysemetoder og fortolkning af resultater (2002/657/EF). Af. J. Eur. Fællesskaber 2002, 221, 8-36.
34. EFSA. Håndtering af venstrecensurerede data i kosteksponeringsvurdering af kemiske stoffer. EFSA J. 2010, 8, 1-96.
35. Arce-López, B.; Lizarraga, E.; Irigoyen, Á.; González-Peñas, E. Tilstedeværelse af 19 mykotoksiner i humant plasma i en region i det nordlige Spanien. Toksiner (Basel) 2020, 12, 750. [CrossRef]
36. Arce-López, B.; Lizarraga, E.; Flores-Flores, M.; Irigoyen, Á.; González-Peñas, E. Udvikling og validering af en metodologi baseret på Captiva EMR-lipidoprensning og LC-MS/MS-analyse til samtidig bestemmelse af mykotoksiner i humant plasma. Talanta 2020, 206, 120193. [CrossRef]
37. Remiro, R.; González-Peñas, E.; Lizarraga, E.; López de Cerain, A. Kvantificering af ochratoksin A og fem analoger i rødvine fra Navarra. Fødevarekontrol 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 af ochratoxin A: En sammenlignende undersøgelse ved hjælp af ultra-performance 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 Beviser for ochratoksin A-konjugater i urinprøver fra spædbørn 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. Food 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 af ochratoksin A i fødevarer. EFSA J. 2020, 18, 06113.
42. Arce-López, B.; Lizarraga, E.; Vettorazzi, A.; González-Peñas, E. Human biomonitorering af mykotoksiner i blod, plasma og serum i de seneste år: En gennemgang. Toksiner (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 , Adelarain López 5,6 Elena González-Peñas 1,† og Ariane Vettorazzi 5,6,* ,†
1 Institut for Farmaceutisk Teknologi og Kemi, Forskningsgruppen MITOX, School of Pharmacy and Nutrition, Universidad de Navarra, 31008 Pamplona, Spanien; barce@alumni.unav.es (BA-L.); elizarraga@unav.es (EL); mgpenas@unav.es (EG-P.)
2 Laboratory of Molecular Neurobiology, Center for Biomedicinsk Forskning i La Rioja (CIBIR), Piqueras 98, 3. sal, 26006 Logroño, Spanien; laerviti@riojasalud.es (LA-E.); mizco@riojasalud.es (MI)
3 Nationalt referencelaboratorium for mykotoksiner og plantetoksiner, Istituto Superiore di Sanità, 00161 Roma, Italien; barbara.desantis@iss.it (BDS); francesca.debegnach@iss.it (FD)
4 Servicio de Neurología, Hospital San Pedro, Piqueras 98, 26006 Logroño, Spanien; 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
