Quantifying the Lipidome for a Respiratory Disease Study Using LipidQuan: A Rapid and Comprehensive Targeted Approach

Význam tématu

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) a astma představují významné respirační onemocnění s vysokou morbiditou a mortalitou. Lipidomika umožňuje detailní charakterizaci lipidových změn spojených s patologiemi plic a nabízí potenciál pro objevení nových biomarkerů a cílových drah.

Cíle a přehled studie / článku

Studie popisuje rychlou a komplexní cílenou analýzu lipidomu v plazmě tří kohort (zdravé kontroly, pacienti s COPD, pacienti s astmatem) pomocí workflow LipidQuan. Cílem bylo kvantifikovat více než 500 lipidových druhů a odhalit odlišné lipidové profily spojené s jednotlivými skupinami.

Použitá metodika

• Vzorky: plazma od 21 osob (6 zdravých, 9 s COPD, 6 s astmatem); interní standardy SPLASH® LIPIDOMIX® pro sestavení kalibračních křivek a QC úrovní.
• Příprava: precipitace proteinu ledově chlazeným isopropanolem (poměr plazma:IPA 1:5), inkubace při –20 °C a 4 °C, centrifugace 10 300 g, duplikáty pro režimy ESI pozitivní i negativní.
• Chromatografie: ACQUITY UPLC BEH Amide, 2.1×100 mm, 1.7 µm, 45 °C, tok 0,6 mL/min, gradient 0,1–20 % B (2 min), 20–80 % B (3 min), re-ekvilibrace 3 min; mobilní fáze acetonitril/voda s 10 mM octanem amonným.
• MS: MRM režim, kapilární napětí 2,8 kV (+), 1,9 kV (–), teplota zdroje 120 °C, desolvační teplota 500 °C, desolvační tok 1000 L/h, kon. plyn 150 L/h, nebulizér 7 bar.

Použitá instrumentace

• UPLC systémy: ACQUITY UPLC I-Class nebo H-Class (Fixed Loop/Flow Through Needle).
• Kolona: ACQUITY UPLC BEH Amide 2.1×100 mm, 1.7 µm.
• Hmotnostní spektrometry: Waters Xevo TQ-XS, Xevo TQ-S, Xevo TQ-S micro.
• Software: Quanpedia method file, TargetLynx, Skyline, SIMCA P+, MetaboAnalyst.

Hlavní výsledky a diskuse

• Kvantifikace přes 500 lipidů s dynamickým rozsahem čtyř řádů a liniovými kalibracemi (R² 0,97–0,99).
• Rozlišení izobarických lipidů pomocí fragmentů mastných acylů a retencí (příklady fosfatidylcholinů PC(16:0p/22:6) vs. PC(18:2p/20:4)).
• PLS-DA modely jednoznačně oddělily kohorty zdravých, COPD a astmatu (R²=0,843, Q²=0,844) a identifikovaly FFAs, PC, LPC, SM a ceramidy jako hlavní přispěvatele separation.
• ANOVA/t-test (1% FDR) vybral 100 nejvíce diferencovaných lipidů pro hierarchické shlukování, ukazující odlišné expresní vzorce.
• Pathway analysis odhalila dysregulaci lipoproteinového metabolismu a zánětlivých, oxidačních a imunitních drah zejména u COPD.

Přínosy a praktické využití metody

• Rychlá a robustní platforma pro cílenou lipidomiku v klinickém i průmyslovém prostředí.
• Úspora času a nákladů díky Quanpedia a přednastaveným MRM přechodům.
• Využití pro biomarkerové studie, QA/QC procesy a výzkum mechanistik dýchacích onemocnění.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace lipidomiky s dalšími omickými technologiemi pro holistickou charakterizaci nemocí.
• Automatizace vzorkovací přípravy a datové analýzy pro vysokoprostorový screening.
• Využití strojového učení a pokročilé statistiky pro objevení nových diagnostických a terapeutických targetů.

Závěr

LipidQuan představuje rychlý, přesný a škálovatelný přístup k cílené lipidomice, který umožňuje detailní kvantifikaci komplexních lipidových profilů u onemocnění dýchacích cest a podporuje identifikaci nových biomarkerů a patogenních drah.

Reference

• Estimating the economic burden of respiratory illness in the UK Report, British Lung Foundation, 2019.
• Telenga E.D. et al. Untargeted Lipidomic Analysis in COPD. Am J Respir Crit Care Med. 2014;190:155–164.
• Zehethofer N. et al. Lipid Analysis of Airway Epithelial Cells. Chromatographia. 2015;78:403–413.
• Isaac G. et al. LipidQuan Workflow. Waters Application Note. 2018.
• Chong J. et al. MetaboAnalyst 4.0. Nucleic Acids Res. 2018;46:W486–W494.
• Rahman I., Adcock I.M. Oxidative Stress in COPD. Eur Respir J. 2006;28(1):219–242.