Исследователи Центра исследования устойчивых ресурсов RIKEN (CSRS) в Японии разработали новую вычислительную масс-спектрометрическую систему для идентификации метаболомов - полных наборов метаболитов различных живых организмов. Когда новый метод был протестирован на избранных тканях 12 видов растений, он смог обнаружить более тысячи метаболитов. Среди них были десятки ранее не обнаруженных, в том числе обладающих антибиотическим и противораковым потенциалом.
Распространенный болеутоляющий аспирин (ацетилсалициловая кислота) был впервые изготовлен в 19 веке и, как известно, получен из экстракта коры ивы, лекарства, которое было описано в глиняных табличках тысячи лет назад. После открытия нового метода синтеза, который использовался во всем мире почти 70 лет, ученые, наконец, смогли понять, как он работает. Это был долгий исторический процесс, и хотя растения остаются почти бесконечным ресурсом для открытия лекарств и биотехнологии, тысячи лет больше не являются приемлемыми временными рамками.
Почему так долго?
Самая большая проблема в том, что видов растений миллионы и у каждого свой метаболом - совокупность всех продуктов метаболизма растения. В настоящее время мы знаем только около 5% всех этих натуральных продуктов. Хотя масс-спектрометрия может идентифицировать метаболиты растений, она работает только для определения того, содержит ли образец данную молекулу. Поиск пока неизвестных метаболитов - это отдельная история.
Вычислительная масс-спектрометрия - это растущая область исследований, которая фокусируется на поиске ранее неизвестных метаболитов и предсказании их функций. В этой области созданы базы данных и репозитории метаболомов, которые облегчают глобальную идентификацию метаболомов человека, растений и микробиоты. Под руководством Хироси Цугавы и Кадзуки Сайто команда CSRS потратила несколько лет на разработку системы, которая может быстро идентифицировать большое количество растительных метаболитов, включая те, которые не были идентифицированы ранее.
Как объясняет Цугава, «хотя никакое программное обеспечение не может всесторонне идентифицировать все метаболиты в живом организме, наша программа включает в себя новые методы вычислительной масс-спектрометрии и обеспечивает в 10 раз больший охват, чем предыдущие методы». В тестах, в то время как методы, основанные на масс-спектрометрии, выявили только около сотни метаболитов, новая система группы смогла обнаружить более тысячи.
Новый вычислительный метод основан на нескольких новых алгоритмах, которые сравнивают результаты масс-спектрометрии растений, помеченных углеродом-13, с растениями, не меченными углеродом-13. Алгоритмы могут предсказать молекулярную формулу метаболитов и классифицировать их по типу. Они также могут предсказать субструктуру неизвестных метаболитов и на основе сходства в структуре связать их с известными метаболитами, что может помочь предсказать их функции.
Возможность находить неизвестные метаболиты является ключевым преимуществом нового программного обеспечения. В частности, система смогла охарактеризовать класс антибиотиков (бензоксазиноиды) в рисе и кукурузе, а также класс с противовоспалительными и антибактериальными свойствами (гликоалкалоиды) в обыкновенном луке, помидорах и картофеле. Также удалось идентифицировать два класса противораковых метаболитов: один (тритерпеновые сапонины) в соевых бобах и солодке, а другой (бета-карболиновый алкалоид) в растении из семейства кофейных.
В дополнение к облегчению скрининга метаболомов, специфичных для растений, новый процесс ускорит открытие натуральных продуктов, которые можно использовать в медицине, а также улучшит понимание физиологии растений в целом.
Как отмечает Цугава, использование этого нового метода не ограничивается растениями. «Я считаю, что компьютерное декодирование данных метаболомной масс-спектрометрии связано с более глубоким пониманием всех процессов метаболизма. Наша следующая цель - усовершенствовать эту методологию, чтобы облегчить глобальную идентификацию метаболомов человека и микробиоты. Затем вновь обнаруженные метаболиты могут быть дополнительно исследованы с помощью геномики, транскриптомики и протеомики».