En quoi consiste la métabolomique?

Qu’est-ce que la métabolomique?

Le domaine en émergence rapide de la métabolomique combine des stratégies pour identifier et quantifier les métabolites cellulaires à l’aide de technologies analytiques sophistiquées avec l’application de méthodes statistiques et multi-variantes pour l’extraction d’informations et l’interprétation des données. Au cours des deux dernières décennies, d’énormes progrès ont été réalisés dans le séquençage d’un certain nombre d’organismes différents. Simultanément, des investissements importants ont été réalisés pour développer des approches analytiques pour analyser les différents produits cellulaires, tels que ceux de l’expression génique (transcrits), des protéines et des métabolites. Toutes ces approches dites « omiques », y compris la génomique, la transcriptomique, la protéomique et la métabolomique, sont considérées comme des outils importants à appliquer et à utiliser pour comprendre la biologie d’un organisme et sa réponse à des stimuli environnementaux ou à une perturbation génétique.

Les métabolites sont considérés comme « agissant comme une langue parlée, diffusant des signaux provenant de l’architecture génétique et de l’environnement » (1), et par conséquent, la métabolomique est considérée comme fournissant une « lecture fonctionnelle directe de l’état physiologique » d’un organisme (2). Une gamme de technologies analytiques a été utilisée pour analyser les métabolites dans différents organismes, tissus ou fluides (pour examen, voir la référence 3). La spectrométrie de masse couplée à différentes techniques de séparation chromatographique, telles que la chromatographie liquide ou gazeuse ou la RMN, sont les outils majeurs pour analyser simultanément un grand nombre de métabolites. Bien que la technologie soit très sophistiquée et sensible, il existe encore quelques goulots d’étranglement dans la métabolomique. En raison de l’énorme diversité des structures chimiques et des grandes différences d’abondance, il n’existe pas de technologie unique disponible pour analyser l’ensemble du métabolome. Par conséquent, un certain nombre d’approches complémentaires doivent être établies pour l’extraction, la détection, la quantification et l’identification du plus grand nombre possible de métabolites (3,4).

Un autre défi en métabolomique est d’extraire l’information et de l’interpréter dans un contexte biologique à partir de la grande quantité de données produites par les analyseurs à haut débit. L’application d’outils d’analyse de données statistiques et multi-variantes sophistiqués, y compris l’analyse en grappes, la cartographie des voies, les superpositions comparatives et les cartes thermiques, a non seulement été un processus d’apprentissage passionnant et intensif pour les biochimistes, mais a également démontré que la pensée actuelle doit changer pour traiter de grands ensembles de données et faire la distinction entre le bruit et les informations réelles liées à l’échantillon. De plus, et toujours sans consensus dans la communauté métabolomique, la question est la suivante: « Comment traitons-nous des données qui n’ont pas de sens biologique sur la base de la littérature et des connaissances communes? »Nous commençons seulement à supposer où la métabolomique, avec les autres technologies omiques, va nous conduire: trouverons-nous plus de réponses à nos questions ou apportera-t-elle plus de questions nécessitant plus de réponses?

Potentiel et applications de la métabolomique

Il existe quatre approches conceptuelles en métabolomique : l’analyse des cibles, le profilage des métabolites, la métabolomique et la prise d’empreintes métaboliques (5). L’analyse des cibles est appliquée depuis de nombreuses décennies et comprend la détermination et la quantification d’un petit ensemble de métabolites connus (cibles) à l’aide d’une technique analytique particulière offrant les meilleures performances pour les composés d’intérêt. Le profilage des métabolites, quant à lui, vise l’analyse d’un ensemble plus vaste de composés, identifiés et inconnus en ce qui concerne leur nature chimique. Cette approche a été appliquée à de nombreux systèmes biologiques utilisant la GC-MS, y compris les plantes (6), les microbes (7), l’urine (8) et les échantillons de plasma (9). La métabolomique utilise des méthodologies analytiques complémentaires, par exemple LC-MS/ MS, GC-MS et / ou RMN, afin de déterminer et de quantifier autant de métabolites que possible, composés identifiés ou inconnus. La quatrième approche conceptuelle est l’empreinte métabolique (ou empreinte pour les métabolites externes et/ou sécrétés). Ici, une « signature » métabolique ou un profil de masse de l’échantillon d’intérêt est généré, puis comparé dans une grande population d’échantillons pour détecter les différences entre les échantillons. Lorsque des signaux pouvant discriminer de manière significative les échantillons sont détectés, les métabolites sont identifiés et la pertinence biologique de ce composé peut être élucidée, réduisant considérablement le temps d’analyse.

Étant donné que les métabolites sont si étroitement liés au phénotype d’un organisme, la métabolomique peut être utilisée pour un large éventail d’applications, y compris le phénotypage de plantes génétiquement modifiées et des tests d’équivalence substantiels, la détermination de la fonction génique et la surveillance des réponses au stress biotique et abiotique. La métabolomique peut donc être considérée comme un pont entre le génotype et le phénotype (5), offrant une vue plus complète du fonctionnement des cellules, ainsi que l’identification de changements nouveaux ou frappants dans des métabolites spécifiques. L’analyse et l’exploration de données d’ensembles de données métabolomiques et de leurs métadonnées peuvent également conduire à de nouvelles hypothèses et à de nouvelles cibles pour la biotechnologie.

Métabolomique et évolution

À ce jour, la plupart des recherches sur l’évolution sont basées sur la construction d’arbres phylogénétiques d’espèces utilisant des séquences de génomes, de gènes, d’ARNm et / ou de protéines. Cependant, la corrélation entre l’expression des gènes et des protéines est faible et celle entre l’expression des gènes et les métabolites encore plus faible. Cependant, les métabolites, en particulier les métabolites secondaires, sont extrêmement importants pour la plupart des organismes pour se défendre contre les environnements stressants ou les prédateurs. Bien que les métabolites primaires impliqués dans le métabolisme central puissent être utilisés pour déterminer l’état nutritionnel et de croissance, les profils de métabolites secondaires peuvent mieux refléter la différenciation des espèces et leur réponse complexe aux facteurs environnementaux et à d’autres organismes. La suite de métabolites secondaires dans un organisme peut être étonnamment complexe, et bien que certains composés puissent être trouvés dans différents organismes, un grand nombre de composés sont très spécifiques à l’espèce. Les métabolites secondaires sont donc considérés comme des marqueurs potentiels pour la taxonomie et la phylogénétique (10).

Les applications les meilleures et les plus intéressantes des outils de métabolomique pour distinguer différentes espèces fongiques ont probablement été résumées par Smedsgaard et Nielsen (11). La spectrométrie de masse par électro-pulvérisation à perfusion directe (DiMS) a été utilisée pour la classification chimique rapide des champignons filamenteux. Des extraits fongiques bruts d’un certain nombre de sous-espèces différentes ont été directement injectés dans un spectromètre de masse et les profils de masse résultants comparés à l’aide d’outils d’analyse chimiométrique (4). Plus de 80% des espèces analysées ont pu être classées en fonction de leur profil de masse par rapport à une identification phénotypique classique.

Dans notre laboratoire, nous utilisons la métabolomique pour déterminer de nouveaux mécanismes d’adaptation et de tolérance des plantes aux stress abiotiques, tels que la sécheresse, la salinité, le froid, le gel et les carences ou toxicités minérales (www.acpfg.com.au ). Nos principales plantes d’intérêt sont les céréales, comme l’orge et le blé, mais nous examinons également des plantes modèles ou des plantes connues pour présenter un plus grand niveau de tolérance à une certaine condition de stress. La comparaison des réponses de différentes espèces à différents stress a démontré qu’il existe un certain nombre de réponses spécifiques au stress et / ou à la plante et quelques-unes communes entre les stress et / ou les plantes. Par conséquent, nous avons décidé de comparer les niveaux de métabolites dans les feuilles de quatre espèces différentes: la mousse Physcomitrella patens, la plante modèle Arabidopsis thaliana et les plantes cultivées Hordeum vulgare L. et Triticum aestivum L. Nous avons comparé les niveaux de métabolites chez les plantes non stressées afin d’étudier s’il existe une corrélation entre les niveaux de tolérance et les profils de métabolites. Nous avons utilisé la GC-MS pour profiler 140 métabolites connus (12) et normalisé les données pour la comparaison entre les espèces. L’analyse multivariée de l’ensemble de données résultant à l’aide d’une analyse par composantes principales ou par grappes hiérarchiques a démontré que les profils de métabolites des quatre espèces sont très distincts, les profils de feuilles d’orge et de blé étant les plus similaires (figure 1A). La première composante principale séparait le blé et l’orge des deux autres espèces, représentant 58% de la variabilité de l’ensemble des données. La figure 1B représente une carte thermique du même ensemble de données comparant les niveaux de métabolites des différentes espèces. La plupart des métabolites sont beaucoup plus faibles dans la mousse et l’Arabidopsis que dans l’orge et le blé (données brutes non présentées). Il y a quelques exceptions, y compris l’urée, le glycérol, la tyramine, l’allantoïne, le tocophérol, le xylitol, le fucose et l’inositol, qui sont.trouvé à des niveaux beaucoup plus élevés dans la mousse que chez toutes les autres espèces. Cela soulève la question de savoir si ces métabolites peuvent être responsables de la tolérance élevée de la mousse aux stress abiotiques (13).

Cet exemple démontre le potentiel de la métabolomique pour l’identification et la classification des organismes. Les exemples mentionnés ci-dessus ne peuvent être que le début. Nous pensons qu’il est utile de poursuivre une étude plus systématique pour comparer les profils de métabolites entre un plus grand nombre d’organismes en utilisant des approches analytiques complémentaires pour couvrir autant de métabolites que possible, et pour déterminer si les profils de métabolites sont liés aux relations phylogénétiques et évolutives entre les organismes. Ce type d’étude peut donner lieu à de nouvelles connaissances sur l’évolution des voies, des mécanismes de survie et de la vie en général.

Métabolomique dans un contexte de biologie des systèmes

Comme nous l’avons décrit dans cet article, la métabolomique vise idéalement l’analyse de toutes les petites molécules d’une cellule. Il ne s’agit que d’une partie des produits cellulaires dans une cellule. Pour une approche de biologie des systèmes, la métabolomique ne fournit que la mesure d’une partie de tous les éléments d’un système biologique. Pourtant, la biologie des systèmes comprend non seulement la capacité de mesurer tous les éléments d’un système, tels que l’ADN, l’ARNm, les protéines, les métabolites et les éléments structurels tels que les parois cellulaires et les membranes, mais aussi de déterminer la relation de ces éléments entre eux dans le cadre de la réponse du système à une perturbation environnementale ou génétique. Après avoir intégré l’ensemble des différents niveaux d’information, l’intention est de modéliser le comportement du système à l’aide de méthodes de calcul pouvant permettre de décrire le comportement du système sous tout type de perturbation. Une approche de la biologie des systèmes exige que les biologistes, les physiciens, les informaticiens, les ingénieurs, les chimistes et les mathématiciens apprennent un langage commun qui leur permet de communiquer entre eux. Une autre exigence importante pour une approche réussie de la biologie des systèmes est la création d’un environnement qui donne accès à toutes les plates-formes à haut débit nécessaires pour obtenir et mesurer les propriétés et les éléments du système d’intérêt. En outre, une approche efficace de la biologie des systèmes doit offrir la possibilité et l’échelle de développer et d’utiliser rapidement de nouvelles technologies mondiales et de puissants outils de calcul qui permettent de collecter, de classer, d’analyser, d’intégrer et, en fin de compte, de modéliser l’information biologique.

Les approches systémiques des maladies humaines, telles que le cancer, les maladies cardiovasculaires et l’obésité, donneront l’occasion de faciliter grandement le succès de la sélection d’une nouvelle cible pour les traitements et le développement de médicaments. À l’avenir, la biologie des systèmes pourrait nous permettre de développer de nouvelles approches en médecine qui seront prédictives, préventives et personnalisées. L’objectif serait d’atteindre la capacité de déterminer un historique de santé probabiliste pour chaque individu, et dans ce cadre, la biologie des systèmes constituera une stratégie pour la découverte et le développement de nouveaux médicaments thérapeutiques et préventifs.

En résumé, l’étude de la réponse de divers organismes à différents stress et environnements aux niveaux de gènes, de transcription, de protéines et de métabolites à l’aide de différentes méthodes et la comparaison de ces résultats avec ceux d’autres organismes renforceront leur intégration dans un cadre de biologie des systèmes. Au fur et à mesure que le cadre se développera, la plus grande synergie entre les organismes fournira une image beaucoup plus claire de la fonction des cellules, des organes et des organismes, nous rapprochant de la compréhension de leurs rôles dans la nature.