Österreichische Forscher erleichtern die Lipiddatenanalyse

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Anonim

Keine Lipide, kein Leben. In allen Organismen bilden Lipide Zellwände, speichern Energie und setzen sie bei Bedarf frei und spielen eine wichtige Rolle bei der Zellsignalisierung. Es wurde nachgewiesen, dass Veränderungen in der Zusammensetzung der Lipide eine kausale Rolle bei Erkrankungen wie Krebs, Fettleber und Multipler Sklerose spielen. Nach groben Schätzungen gibt es etwa 300.000 verschiedene Lipidspezies. Zum Nachweis von Lipiden, die auf Krankheiten hinweisen, werden gesunde und kranke Organismen typischerweise quantitativ verglichen. Dieser Vergleich erfordert verlässliche und detaillierte Informationen über die Struktur und Zusammensetzung von Lipiden aus Gewebeproben - und Forscher der Initiative BioTechMed-Graz haben dazu ein Werkzeug entwickelt, das in der aktuellen Ausgabe von Nature Methods vorgestellt wird.

Lipide mit Charakter

Lipide - oft nur Fette genannt - sind komplexe Substanzen, die neben verschiedenen anderen Komponenten überwiegend aus Fettsäuren bestehen. In der Lipidforschung sind jedoch noch viele Dinge unbekannt. Auch der Nachweis struktureller Eigenschaften von Lipidmolekülen im Hochdurchsatz-Profiling steckt noch in den Kinderschuhen. In der vorgestellten Hochdurchsatzmethode wird eine große Anzahl von Proben mittels Massenspektrometrie gemessen. Diese Daten (dh Spektren) liefern Informationen zur Identifizierung des Typs und der Klasse des Lipids oder des Typs und der Position der Fettacylketten. Die gemessenen Spektren können jedoch zwischen ein und derselben Lipidspezies differieren, da Lipide je nach Aufbau des Massenspektrometers und der Ionisation unterschiedliche Fragmente in den Spektren zeigen. Aufgrund dieser spektralen Diversität gibt es bisher keine universell einsetzbare Bioinformatiksoftware zum automatisierten Nachweis von Lipidstrukturen.

Gerhard Thallinger vom Institut für Computational Biotechnology der TU Graz erläutert die Notwendigkeit der automatisierten Lipidcharakterisierung: "Schnelle und zuverlässige Angaben zur Lipidzusammensetzung von Zellproben sind Voraussetzung für Vergleiche mit Referenzproben aus gesunden Zellen, die für den Nachweis charakteristischer Biomarker benötigt werden Für Krankheiten ist die wichtige Frage, welche Veränderungen in der Lipidzusammensetzung von Zellen in der Diagnostik relevant sind? "

Der "Lipid Data Analyzer", den Forscher der TU Graz, der Med Uni Graz und der Universität Graz in Nature Methods veröffentlicht haben, wird die Arbeit in der biomedizinischen Forschung enorm erleichtern und die Lipidforschung deutlich beschleunigen - so auch Jürgen Hartler am Institut für Computational Die Biotechnologie ist überzeugt: "Die Methode, die wir in Zusammenarbeit mit Kollegen von Med Uni Graz und Uni Graz entwickelt haben, interpretiert Lipidspektren mit intuitiven Regelsätzen und kann so flexibel auf verschiedene Fragmentierungseigenschaften angepasst werden Zeit, Lipide auf einer sehr detaillierten strukturellen Ebene genauer und zuverlässiger als bisherige Lösungen zu identifizieren. " Das Team der TU Graz war verantwortlich für die Softwareentwicklung, die massenspektrometrischen Experimente und die Usability - Tests wurden am Zentrum für Medizinische Forschung (ZMF) der Medizinischen Universität Graz und der Universität Graz durchgeführt, biologische Experimente wurden an der Universität Graz durchgeführt Universität Graz.

Erweiterbar auf andere Stoffwechselprodukte wie Zucker

In der vorgestellten Studie wurden im Lipid Data Analyzer mehr als 100 neuartige Lipidspezies nachgewiesen, die bisher nicht berichtet wurden. Das Tool lässt sich flexibel anpassen - nicht nur für neue Lipidklassen. Es kann zum Beispiel verwendet werden, um Polysaccharide und Glycolipide zu charakterisieren, dh Lipide mit gebundenen Zuckern. Die Forscher stellen ihren Lipid Data Analyzer der Wissenschaft als Open Source zur Verfügung.

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