Metabolomics: An Improved Lipid Profiling Workflow Demonstrates Disrupted Lipogenesis Induced with Drug Treatment in Leukemia Cells

Postery | 2019 | Agilent Technologies | MetabolomicsInstrumentace
LC/TOF, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS
Zaměření
Klinická analýza, Lipidomika
Výrobce
Agilent Technologies

Význam tématu


Studium lipidového profilu buněk leukémie je klíčové pro pochopení změn metabolických drah spojených s nádorovou proliferací a odpovědí na léčbu. Pokročilé chromatograficko-hmotnostní metody spolu s výpočetně podpořenou anotací lipidů umožňují detailní charakterizaci lipidomu, která přesahuje možnosti klasického shotgun lipidomického přístupu.

Cíle a přehled studie


Cílem studie bylo ověřit novou softwarovou platformu pro automatizovanou tvorbu osobní databáze AMRT (accurate-mass retention time) z iterativních MS/MS spekter a aplikovat ji na analyzu lipidů v buňkách akutní myeloidní leukémie (K562) po léčbě kombinací bezafibrátu a medroxyprogesteronacetátu. Hlavním přínosem bylo získat komplexní lipidovou mapu a odhalit změny lipogeneze indukované léky.

Použitá metodika a instrumentace


Pracovní postup zahrnoval extrakci lipidů modifikovanou Folchovou metodou ze vzorků K562 po 24hodinové léčbě. Analýza proběhla na přístroji Agilent 6546 LC/Q-TOF s reverzní fázovou chromatografií (19minutová metoda). Softwarové nástroje Agilent MassHunter Lipid Annotator generovaly vlastní AMRT databázi, Profinder prováděl cílenou extrakci rysů a Mass Profiler Professional vyhodnocoval statistiky a PCA.

Hlavní výsledky a diskuse


• Z iterativních MS/MS dat bylo v pozitivním módu anotováno 440 rysů a v negativním módu 688 rysů, z nichž byla vytvořena personalizovaná knihovna PCDL.
• PCA ukázala výrazné odlišení lipidových profilů mezi kontrolou, jednotlivými i kombinovanými léčbami, přičemž bezafibrát silně ovlivnil kombinaci.
• Heatmapy a boxploty prokázaly pokles fosfatidylcholinů s nasycenými acylovými řetězci a nárůst těch s více nenasycenými řetězci.
• Potvrzen byl nárůst triacylglycerolů (TAG) a pokles diacylglycerolů (DAG) při kombinovaném BaP ošetření. Nově byly detekovány rozdíly v hladinách ceramidů (Cer_NS), kardiolipinu (CL), sphingomyelinu (SM), cholesterolesteru (CE) a BMP.
• Chromatografické rozlišení izomerů stejné sumární hmotnosti doplnilo strukturové informace z MS/MS spekter.

Přínosy a praktické využití metody


• Zvýšená hloubka lipidové analýzy díky kombinaci iterativního MS/MS a automatizované AMRT databáze.
• Rychlejší a přesnější identifikace lipidů v komplexních biologických vzorcích.
• Možnost analyzovat změny lipidové homeostázy v reakci na farmakologické zásahy.

Budoucí trendy a možnosti využití


• Rozšíření databáze o nové lipidové třídy a izomery pro ještě úplnější lipidomický profil.
• Integrace s dalšími omickými daty (proteomika, metabolomika) pro multidisciplinární pohled na buněčné metabolismy.
• Implementace online platformy pro sdílení osobních lipidových knihoven mezi laboratořemi.

Závěr


Proukázaná workflow kombinuje LC/Q-TOF, iterativní MS/MS a specializovaný software pro robustní lipidovou profilaci. Výsledky potvrdily známé i odhalily dosud nepopsané lipidové změny po léčbě leukemických buněk a prokázaly nadstandardní pokrytí lipidomu oproti dřívějším publikacím.

Reference


  1. Sartain M. et al. Improved Coverage of the Plasma Lipidome Using Iterative MS/MS Data Acquisition Combined with Lipid Annotator Software and 6546 LC/Q-TOF. Agilent Application Note 5994-0775EN, 2019
  2. Southam A.D. et al. Drug Redeployment to Kill Leukemia and Lymphoma Cells by Disrupting SCD1-Mediated Synthesis of Monounsaturated Fatty Acids. Cancer Res. 2015;75(12):2530-2540

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

A New Lipidomics Software Workflow Demonstrates Disrupted Lipogenesis Induced with Drug Treatment in Leukemia Cells
Lipid Profiling Workflow Demonstrates Disrupted Lipogenesis Induced with Drug Treatment in Leukemia Cells
Automated Dual Metabolite+Lipid Cell Sample Prep as a Component of an LC/HRMS-based Workflow to Elucidate the Molecular Response to Drug Treatment
Illuminating the Cellular and Molecular Response to Drug Treatment by Combining Bioenergetic Measurements with Untargeted Metabolomics