Automating Metabolic Flux Analysis with Symphony and Polly

Význam tématu

Metabolická fluxová analýza umožňuje detailní sledování toku a proměn metabolitů v buňkách při využití stabilně značených izotopů. Tento přístup je klíčový pro pochopení buněčné energetiky, regulace metabolických drah a vývoje nových terapeutických strategií. Automatizace celého pracovního postupu zjednodušuje zpracování rozsáhlých LC-MS datasetů, zvyšuje reprodukovatelnost a výrazně zkracuje dobu analýzy.

Cíle a přehled studie / článku

Hlavním cílem technologie představované v tomto textu je vytvoření plně automatizovaného workflow pro sledování metabolických toků. Kombinace nástrojů Symphony Data Pipeline a PollyPhi umožňuje

• automatický přenos dat z akvizičního systému,
• konverzi proprietárních formátů do otevřených standardů,
• detekci a integraci chromatografických signálů,
• korekci izotopového pozadí a vizualizaci výsledků.

Tento přístup byl demonstrován na modelu lidských plicních buněk inkubovaných se 13C-glukózou a ukázal významné zrychlení a zpřesnění analýzy dat.

Použitá metodika a instrumentace

Pro sestavení a automatizaci datového workflow byly využity následující komponenty:

• MassLynx – systém pro řízení vysokorozlišovací LC-MS akvizice,
• Symphony Data Pipeline – nástroj pro definici a spouštění sekvencí úloh (přenos dat, konverze, zpracování),
• MSConvert – převod dat z nativního formátu MassLynx do mzXML,
• ElMaven – modul pro detekci chromatografických špiček, integraci, anotaci a přípravu dat,
• PollyPhi – cloudová platforma pro korekci izotopového složení, výpočet frakčního obohacení a vizualizaci metabolických drah.

Datový tok začínal kopií dat (Robocopy), následoval převod formátu a import do platformy ElMaven, odkud se výsledky nahrály do PollyPhi pro finální analýzu.

Hlavní výsledky a diskuse

Automatizovaný postup byl aplikován na 100 LC-MS souborů představujících různé časové body a podmínky kultivačního experimentu. Výsledky ukázaly:

• více než 50% snížení času potřebného pro předzpracování dat,
• konsistentní integraci izotopových izotopomerů napříč vzorky,
• deta ilní mapování relativních změn obohacení 13C na metabolické dráze glutationu a dalších klíčových metabolitů,
• intuitivní vizualizaci rozdílů mezi experimentálními skupinami přímo v kontextu metabolických sítí.

Diskuse zdůraznila možnost rychlých iterativních experimentů, eliminaci manuálních kroků a lepší řízení kvality dat.

Přínosy a praktické využití metody

Implementovaná automatizace přináší následující výhody:

• výrazné zvýšení laboratorní kapacity a produktivity,
• redundanci lidského faktoru a minimalizaci chyb,
• standardizaci zpracování dat mezi různými uživateli a experimenty,
• možnost replikovat a porovnávat výsledky napříč různými studiemi.

Tento přístup ocení výzkumné týmy v akademii i průmyslu zaměřené na metabolomiku a fluxomiku.

Budoucí trendy a možnosti využití

S dalším rozvojem cloudových platforem a strojového učení lze očekávat:

• plně autonomní detekci abnormálních vzorů v datech,
• prediktivní modelování metabolických síťových odezev,
• integraci dat z proteomiky a transkriptomiky pro holistickou analýzu,
• rozšíření platformy o podporu dalších typů analytických technik (GC-MS, NMR) a živých datových toků z bioreaktorů.

Takový vývoj povede k ještě rychlejší iteraci návrhu experimentů a hlubším biologickým poznatkům.

Závěr

Automatizované workflow s využitím Symphony Data Pipeline a PollyPhi představuje efektivní řešení pro komplexní metabolické tokové studie. Umožňuje zkrátit dobu zpracování LC-MS dat, zvýšit přesnost izotopové kvantifikace a poskytuje nástroje pro intuitivní interpretaci výsledků v kontextu metabolických cest.

Reference

1. Improved Efficiency of Proteomics Data Processing Using Symphony Data Pipeline Software, Waters Corporation, 720005784EN, 2016.