Στοχευμένη συγκριτική μεταβολωμική και πρωτεϊνωματική ανάλυση για τη μελέτη της μεταβολικής αναπροσαρμογής και της διαφοροδιάγνωσης κυτταρικών σειρών μοντέλων ανθρώπινου λεμφώματος
Creators: name: Στολάκη, Ελένη Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Μεταβολωμική
Πρωτεϊνωματική
Βιολογία Συστημάτων
Λέμφωμα
Αέρια χρωματογραφία - φασματομετρία μάζας
Metabolomics
Proteomics
Systems Biology
Lymphoma
Gas chromatography - Mass spectrometry (GC-MS/MS)

description: Χαρακτηριστικό των καρκινικών κυττάρων είναι η ρύθμιση του μεταβολισμού για την επίτευξη του ανεξέλεγκτου πολλαπλασιασμού τους. Ο εντοπισμός τέτοιων αλλαγών αποτελεί σημείο-κλειδί για τη μελέτη, κατανόηση και διάγνωση νεοπλασιών με εξαιρετικά υψηλή κλινική και ιστολογική ποικιλομορφία, όπως τα λεμφώματα. Στην παρούσα εργασία, διερευνάται το ενδοκυττάριο μεταβολωμικό προφίλ κυτταρικών σειρών-μοντέλων ανθρώπινου λεμφώματος, σε συνδυασμό με το πρωτεϊνωματικό τους προφίλ, για τη μελέτη της μεταβολικής αναπροσαρμογής και της πιθανής διαφοροδιάγνωσής τους. Χρησιμοποιήθηκαν τρεις κυτταρικές σειρές που αντιστοιχούν σε τρεις υποτύπους ανθρώπινου λεμφώματος: λέμφωμα του μανδύα (MCL), αναπλαστικό μεγαλοκυτταρικό λέμφωμα (ALCL), και κλασσικό Hodgkin λέμφωμα (cHL). Διενεργήθηκε στοχευμένη μεταβολωμική ανάλυση των κυτταρικών εκχυλισμάτων με αέρια χρωματογραφία συζευγμένη με δίδυμη φασματομετρία μάζας. Η μέθοδος στόχευσε στην ανάλυση οργανικών οξέων (ΟΑ), τα οποία εμπλέκονται σε βασικά μονοπάτια του μεταβολισμού. Τα μεταβολωμικά δεδομένα αναλύθηκαν και ενοποποιήθηκαν με διαθέσιμα πρωτεϊνωματικά δεδομένα του εργαστηρίου μας, για τις αντίστοιχες κυτταρικές σειρές, με εξειδικευμένα εργαλεία βιοπληροφορικής ανάλυσης. Ταυτοποιήθηκαν και σχετικά ποσοτικοποιήθηκαν είκοσι ΟΑ, με την πλειοψηφία αυτών να δείχνουν στατιστικά σημαντική διαφοροποίηση μεταξύ των λεμφωματικών υποτύπων. Η βιοπληροφορική ανάλυση επέτρεψε την ποσοτικοποίηση χαρακτηρισμένων ογκομεταβολιτών, όπως το γαλακτικό οξύ, το φουμαρικό οξύ και το GABA και προσδιόρισε ότι τα είκοσι ΟΑ, μεταξύ άλλων, συμμετέχουν σε μονοπάτια που απορρυθμίζονται στα καρκινικά κύτταρα (π.χ. φαινόμενο Warburg, μεταβολισμού του γλουταμινικού, αλυσίδας μεταφοράς ηλεκτρονίων, κ.α.). Τα αποτελέσματα της πολυωμικής προσέγγισης που εφαρμόστηκε ταυτίζονται με βιβλιογραφικά δεδομένα σχετικά με τη μεταβολική αναπροσαρμογή στον καρκίνο, και αποτελούν ενδείξεις για την επιβεβαίωση των εν λόγω βιοχημικών διεργασιών στους μελετώμενους υποτύπους λεμφώματος. Επιτυγχάνεται μάλιστα και η διασύνδεση των δύο μελετώμενων επιπέδων κυτταρικής οργάνωσης με εκείνο της επιγενετικής ρύθμισης. Γεννιέται ακόμη ερευνητική υπόθεση που αφορά την ύπαρξη βιοχημικού κύκλου σουκινικου-GABA-2-κετογλουταρικού στα λεμφωματικά κυτταρα, η δραστικότητα του οποίου διαφοροποιείται στις τρείς υπό μελέτη κυτταρικές σειρές. Αυτή η υπόθεση ωστόσο χρήζει περαιτέρω διερεύνησης. Ταυτόχρονα, τα αποτελέσματα της παρούσας εργασίας αποτελούν τροφή για σκέψη σχετικά με τη δυνητική χρήση τεχνικών φασματομετρίας μάζας για τη διαφοροδιάγνωση υποτύπων λεμφώματος. Οι πολυωμικές προσεγγίσεις με εκκίνηση τη μεταβολωμική υποδεικνύονται ως σημαντική ερευνητική πρακτική για τη διαφοροδιάγνωση και τη μελέτη της παθοφυσιολογίας στο λέμφωμα, αλλά και για την εύρεση πιθανών βιοδεικτών και στόχων φαρμάκων.
description: Metabolic rewiring is one of the hallmarks of cancer. Metabolism reprogramming is crucial to ensuring cancer cell nutrition, growth, and proliferation. The contribution of metabolomics in cancer research may better define the disease. Early detected metabolic reprogramming is a key point in studying, understanding, and diagnosing cancers characterized by extremely high clinical and histological diversity, such as lymphomas. In the present work, intracellular metabolomic profiles of human lymphoma cell lines are investigated and combined with proteomics data, to study lymphoma metabolism and support differential diagnosis. Three model cell lines were used, corresponding to human lymphoma subtypes: Mantle Cell Lymphoma (MCL), Anaplastic Large Cell Lymphoma (ALCL) and classic Hodgkin Lymphoma (cHL). Gas chromatography-tandem mass spectrometry was conducted in cell extract samples. The applied MRM method targeted fifty four organic acids (OAs), which are involved in key metabolic pathways. Metabolomics data were combined with proteomics data, obtained by our laboratory. Databases and bioinformatics tools (MetaboAnalyst, Perseus, Rstudio) were used for data integration, analysis, and visualisation. Twenty OAs were identified and quantified, the majority of which are significantly differentiated between lymphoma subtypes. Quantification of characterized oncometabolites, such as lactic acid, succinic acid and GABA was allowed. Metabolomics and proteomics data integration significantly strengthened and enriched our findings. The integration highlighted that those twenty OAs and twenty proteins, found differentiated in proteomics, participate in dysregulated metabolic and signaling pathways in cancer cells (e.g., Warburg-effect, glutamate metabolism, citric acid cycle, HIF-1 signaling pathway). Our results obtained via Multiomics approach coincide with the literature data on metabolic rewiring in cancer. Those results are indications for the confirmation of reprogramming in biochemical processes concerning the studied lymphoma subtypes. Moreover, the interconnection of the two studied levels of cellular organization (metabolomics and proteomics) with epigenetic regulation is achieved. A research hypothesis was formed, concerning the existence of a biochemical cycle concerning succinate, GABA and 2-ketoglutarate in lymphoma cells, the activity of which differs in the three cell lines that were studied. However, this hypothesis, needs further investigation. The applied targeted GC-MS/MS method seems to be able to differentiate the investigated lymphoma subtypes and provide important information about lymphoma metabolic rewiring. Our results highlight that metabolomics is a promising research approach for the differential diagnosis and study of metabolic and signaling pathways in lymphomas. The integration of metabolomics and proteomics data significantly enhances studying and understanding lymphoma, as well as potential biomarkers’ and new drug targets’ identification.