Pas de lipides, pas de vie. Dans tous les organismes, les lipides forment les parois cellulaires, stocker de l'énergie et la restituer si nécessaire, et jouent un rôle important dans la signalisation cellulaire. Il a été prouvé que des changements dans la composition des lipides jouent un rôle causal dans des maladies telles que le cancer, foie gras et sclérose en plaques. Selon des estimations approximatives, il y en a environ 300, 000 espèces lipidiques différentes. Pour la détection des lipides indicatifs de maladies, les organismes sains et malades sont généralement comparés quantitativement. Cette comparaison nécessite des informations fiables et détaillées sur la structure et la composition des lipides des échantillons de tissus - et à cette fin les chercheurs de l'initiative BioTechMed-Graz ont développé un outil qui est présenté dans le numéro actuel de Méthodes naturelles .

Des lipides de caractère

Les lipides - souvent simplement appelés graisses - sont des substances complexes qui, en plus de divers autres composants, sont principalement constituées d'acides gras. Dans la recherche sur les lipides, cependant, il y a encore beaucoup de choses inconnues. Aussi, la détection des propriétés structurelles des molécules lipidiques dans le profilage à haut débit en est encore à ses balbutiements. Dans la méthode à haut débit présentée, un grand nombre d'échantillons sont mesurés par spectrométrie de masse. Ces données (c'est-à-dire spectres) fournissent des informations pour l'identification du type et de la classe de lipide ou du type et de la position des chaînes d'acyle gras. Cependant, les spectres mesurés peuvent différer entre une même espèce lipidique, car les lipides présentent des fragments différents dans les spectres en fonction de la configuration du spectromètre de masse et de l'ionisation. En raison de cette diversité spectrale, Jusqu'à présent, il n'existait pas de logiciel bioinformatique universellement applicable pour la détection automatisée des structures lipidiques.

Gerhard Thallinger de l'Institute of Computational Biotechnology de la TU Graz explique la nécessité d'une caractérisation automatisée des lipides :« Des détails rapides et fiables sur la composition lipidique des échantillons cellulaires sont une condition préalable aux comparaisons avec des échantillons de référence provenant de cellules saines - qui sont nécessaires pour la détection des biomarqueurs caractéristiques pour les maladies. La question importante est de savoir quels changements dans la composition lipidique des cellules sont pertinents pour le diagnostic ? »

L'"analyseur de données lipidiques", quels chercheurs de la TU Graz, Med Uni Graz et l'Université de Graz ont publié dans Nature Methods, facilitera énormément le travail dans la recherche biomédicale et accélérera certainement la recherche sur les lipides - de ce Jürgen Hartler, également à l'Institut de biotechnologie computationnelle, en est convaincu :« La méthode que nous avons développée en collaboration avec des collègues de Med Uni Graz et Uni Graz, interprète les spectres lipidiques à l'aide d'ensembles de règles intuitifs et peut ainsi être adapté de manière flexible à diverses caractéristiques de fragmentation. Cela permet pour la première fois d'identifier les lipides à un niveau structurel très détaillé de manière plus précise et fiable que les solutions précédentes. » L'équipe de la TU Graz était responsable du développement du logiciel, les expériences de spectrométrie de masse et les tests d'utilisabilité ont été réalisés au Centre de recherche médicale (ZMF) de l'Université de médecine de Graz et de l'Université de Graz, et des expériences biologiques ont été menées à l'Université de Graz.

Extensible à d'autres produits métaboliques tels que les sucres

Dans l'étude présentée, l'analyseur de données lipidiques a détecté plus de 100 nouvelles espèces lipidiques, qui n'étaient pas signalés auparavant. L'outil peut être adapté de manière flexible - et pas seulement pour de nouvelles classes de lipides. Il peut être utilisé, par exemple, caractériser les polysaccharides et les glycolipides, c'est-à-dire des lipides avec des sucres attachés. Les chercheurs fournissent leur analyseur de données lipidiques en open source à la communauté scientifique.