Integrated Transcriptomics and Metabolomics Study of Retinoblastoma Using Agilent Microarrays and LC/MS/GC/MS Platforms

Význam tématu

Retinoblastom je závažné dětské nádorové onemocnění sítnice, kde chybí funkční kopie genu RB1. Pochopení molekulárních mechanismů jeho vzniku a progresivity je klíčové pro vývoj cílených terapií a přesnější diagnostiky. Multi-omics integrace dat z transcriptomiky a metabolomiky přináší komplexní pohled na biochemické dráhy a umožňuje odhalit nové biomarkery a terapeutické cíle.

Cíle a přehled studie

Studie sledovala kombinovanou analýzu exprese mRNA, miRNA a metabolitů v tkáňových vzorcích retinoblastomu a v očních tekutinách (aqueous humor, vitreózní humor, slzy). Cílem bylo identifikovat diferenčně regulované geny, miRNA a metabolity, mapovat je na biologické dráhy a demonstrovat přínos multi-omics přístupu pro pochopení patogeneze Rb.

Použitá metodika a instrumentace

• Transcriptomika: Agilent SurePrint G3 Human microarrays, Agilent SureScan skener, Agilent Feature Extraction Software, Agilent GeneSpring GX 13.1.
• miRNA: Agilent miRNA Complete Labeling and Hyb Kit, nízkoteplotní hybridizace, GeneSpring pro statistiku a TargetScan a miRWalk pro cílové geny.
• Metabolomika LC/MS: Agilent 6550 iFunnel Q-TOF, Agilent 1290 Infinity LC, polar reverse C18 i HILIC kolony, MassHunter Qualitative, Profinder, Mass Profiler Professional, METLIN databáze.
• Metabolomika GC/MS: Agilent 7200 GC/Q-TOF, Agilent 7890C GC, Agilent DB-5ms kolona, Fiehn GC/MS Metabolomics Standards Kit, MassHunter Unknown Analysis.

Hlavní výsledky a diskuse

• Celkem ~1 600 genů mělo v Rb vzorcích signifikantní diferenciační expresi (p≤0,05, FC≥10), mezi nimi dráhy fototransdukce.
• Identifikováno 18 regulovaných miRNA s přesahy na 12 cílových genů změněných v Rb.
• Metabolomika GC/MS odhalila zvýšenou koncentraci valinu ve vzorcích aqueous humor a nižší hladiny enzymu BCAT1 v genech, což potvrdilo sníženou degradaci rozvětvených aminokyselin.
• LC/MS data slz ukázala snížené množství purinů (inosin, kyselina močová) v Rb skupině a korespondující změny genů purinového metabolismu.
• Multi-omics integrace pomocí GeneSpring Pathway Architect umožnila souběžné vizualizace metabolitů a genů v dráhách, např. biosyntéza valinu, leačinu a isoleucinu či purinová metabolizace.

Přínosy a praktické využití metody

Workflow Agilent nástrojů pro multi-omics zaručuje konzistentní zpracování vzorků, přesné měření a pokročilou statistiku v jednom softwarovém balíčku. Integrace dat odhaluje souvislosti mezi transkripčními změnami a metabolickými posuny, otevírá cestu k novým diagnostickým markerům a terapeutickým cílům.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Další validace nově identifikovaných drah a biomarkerů v klinických koherentních souborech.
• Rozšíření přístupu o další omics vrstvy (proteomika, epigenomika) pro hlubší biologický vhled.
• Využití strojového učení a AI k predikci klíčových regulátorů onemocnění a návrhu personalizovaných terapií.

Závěr

Studie demonstrovala sílu multi-omics strategie kombinující Agilent microarray a MS platformy ke komplexnímu zkoumání retinoblastomu. Integrovaná analýza transcriptomiky a metabolomiky odhalila dosud neznámé narušené dráhy, jako je metabolismus rozvětvených aminokyselin či purinový cyklus, a poskytuje nový základ pro diagnostiku i léčbu.

Reference

1. Dweep H. et al. miRWalk – prediction of possible miRNA binding sites by walking the genes of 3 genomes. J Biomed Inform. 2011;44(5):839–847.
2. Palazoglu M., Fiehn O. Metabolite Identification in Blood Plasma Using GC/MS and the Agilent Fiehn GC/MS Metabolomics RTL Library. Agilent Technologies Application Note. 2009;5990-3638EN.