Agilent Metabolomics Workflow Solutions Using LC/MS, GC/MS, and NMR

Význam tématu

Metabolomika poskytuje komplexní přehled o malých organických molekulách (metabolidů) v biologických systémech a je klíčová pro pochopení buněčné fyziologie, metabolismu a toxikologie.
Díky analýze metabolitů lze identifikovat biomarkery chorob, optimalizovat farmaka nebo hodnotit dopady environmentálních faktorů na živé organismy.

Cíle a přehled studie / článku

Tento přehled popisuje modulární pracovní postupy společnosti Agilent pro metabolomiku založené na technikách LC/MS, GC/MS a NMR.
Představuje součásti workflow včetně separace, detekce, databází a softwaru pro analýzu, identifikaci a biologickou interpretaci metabolitů.
Podrobně rozebírá rozdíly mezi discovery a targeted přístupy a kritéria pro výběr vhodné technologie podle povahy vzorku a požadavků na citlivost.

Použitá instrumentace

Hlavní analytické platformy:

• LC/MS systémy: TOF, Q-TOF (6500 Series Accurate-Mass Q-TOF) a triple quadrupole (QQQ)
• GC/MS systémy: 7000 Series Triple Quadrupole
• NMR spektrometry: DD2 MR System s 750 MHz magnetem

Softwarové nástroje:

• MassHunter pro sběr dat z LC/MS a GC/MS
• GeneSpring/MPP (Mass Profiler Professional) pro zpracování, statistiku a vizualizaci
• VnmrJ a Chenomx pro zpracování a kvantifikaci NMR spekter
• Pathway Architect pro integrovanou biologickou interpretaci
• Skyline pro návrh a vyhodnocení cílených analýz

Použitá metodika

Workflow discovery metabolomiky:

• Nezaměřená analýza velkého množství metabolitů včetně feature finding a statistického významu (ANOVA, PCA, clustering)
• Využití databází Fiehn GC/MS library a METLIN/PCDL pro přesnou identifikaci na základě hmotnostního posunu, izotopického vzoru a retenčního času

Workflow targeted metabolomiky:

• Kvantifikace známých metabolitů za pomoci analytických standardů a triple quadrupole MS
• Vysoce přesné a citlivé měření ve velkých souborech vzorků

NMR workflow:

• Minimální příprava vzorku, nedestruktivní měření a lineární odpověď signálu
• Solventní potlačení a kompletní spektroskopická detekce všech malých molekul
• Kvantifikace a profilování pomocí Chenomx

Hlavní výsledky a diskuse

Implementované Agilent systémy pro LC/MS, GC/MS a NMR umožňují:

• Široký dynamický rozsah a vysokou citlivost díky dual gain Q-TOF a triple quadrupole technologiím
• Reprodukovatelné a kvantitativní měření nízkých koncentrací (µM a nižší)
• Možnost oddělení izobarických a izomerických sloučenin chromatografickými separacemi
• Efektivní zpracování dat a identifikace metabolitů s MPP (feature alignment, statistické testy, vizualizace)
• Integrovaná multiomics analýza prostřednictvím Pathway Architectu, která propojuje metabolity s proteiny a genovou expresí

Přínosy a praktické využití metody

Navržené workflows nacházejí uplatnění v oblasti:

• Objevování biomarkerů pro onemocnění a toxikologii
• Farmakokinetických a farmakodynamických studií
• Nutričních a environmentálních analýz
• Kvality a kontroly výrobních procesů v průmyslové analytice

Budoucí trendy a možnosti využití

Očekávaný rozvoj:

• Rozšíření a obohacení databází a knihoven o MS/MS/HR-MS spektra a retenční indexy
• Vyšší integrace s proteomikou, transkriptomikou a genetickou analýzou
• Nasazení umělé inteligence a strojového učení pro automatizovanou interpretaci dat
• Rozvoj in vivo a single-cell metabolomiky včetně MRI a perfuzních experimentů

Závěr

Agilent nabízí komplexní sadu nástrojů pro discovery i targeted metabolomiku napříč LC/MS, GC/MS a NMR.
Modulární přístup umožňuje optimalizovat workflow podle povahy vzorku a cíle studie.
Integrované databáze a softwarové platformy zabezpečují rychlou identifikaci metabolitů a biologickou interpretaci výsledků, čímž podporují efektivní biomarker research a multiomics analýzu.

Reference

1. Agilent Solutions for Metabolomics. Agilent publication 5990-6048EN.
2. The Fiehn GC/MS database; dostupná z: http://fiehnlab.ucdavis.edu/metabolite-library-2007/.
3. METLIN Personal Compound Database and Library PCDL; http://metlin.scripps.edu/.
4. Database Resources in Metabolomics: An Overview; SpringerLink, r3n3744t5504v058.
5. Chen, R. et al. Personal omics profiling reveals dynamic molecular and medical phenotypes. Cell, 2012, 148(6):1293-1307.
6. Fischer, R. et al. Discovery of candidate serum proteomic and metabolomic biomarkers in ankylosing spondylitis. Mol. Cell. Proteomics, 2012, 11(2):M111.013904.
7. Vareed, S.K. et al. Metabolites of purine nucleoside phosphorylase in serum have the potential to delineate pancreatic adenocarcinoma. PLoS One, 2011, 6(3):e17177.
8. Shin, J.H. et al. 1H NMR-based metabolomic profiling in mice infected with Mycobacterium tuberculosis. J. Proteome Res., 2011, 10(5):2238-2247.
9. Garcia, E. et al. Diagnosis of early stage ovarian cancer by 1H NMR metabolomics of serum explored by use of a microflow NMR probe. J. Proteome Res., 2011, 10(4):1765-1771.
10. Woo, D.C. et al. Regional metabolic alteration of Alzheimer’s disease in mouse brain expressing mutant human APP-PS1 by 1H HR-MAS. Behav. Brain Res., 2010, 211:125-131.