Een internationaal team van wetenschappers, geleid door onderzoekers van de Universiteit van Californië in San Diego, rapporteert een nieuwe methode genaamd ongerichte metabolomics om het enorme aantal moleculen te identificeren die zijn afgeleid van voedsel dat voorheen niet geïdentificeerd was, maar die in ons bloed en onze ontlasting voorkomen. De methode, beschreven in het nummer van Nature Biotechnology van 7 juli 2022, koppelde alle metabolismeproducten in een monster aan grote databases van monsters waar chemische inventarissen beschikbaar waren, wat een ongekende catalogus opleverde van de molecuulsignaturen die werden gecreëerd door het consumeren van voedsel of door verwerken in onze darmen.
De auteurs zeiden dat de nieuwe benadering, breed gebruikt, het begrip van de bronnen van chemicaliën in vele soorten menselijke, dierlijke en milieumonsters drastisch zou kunnen vergroten.
“Ongerichte massaspectrometrie is een zeer gevoelige techniek die de detectie van honderden tot duizenden moleculen mogelijk maakt die nu kunnen worden gebruikt om een voedingsprofiel van individuen te creëren”, zegt co-corresponderende auteur Pieter Dorrestein, PhD, directeur van de Collaborative Mass Spectrometry Innovation Center aan de Skaggs School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences aan de University of California San Diego.
“Het uitgebreide vermogen om te begrijpen hoe wat we eten zich vertaalt in producten en bijproducten van het metabolisme, heeft directe gevolgen voor de menselijke gezondheid. We kunnen deze benadering nu gebruiken om empirisch voedingsinformatie te verkrijgen en relaties met klinische resultaten te begrijpen. Het is nu mogelijk om moleculen in voeding te koppelen aan gezondheidsuitkomsten, niet één voor één, maar allemaal tegelijk, wat voorheen niet mogelijk was.”
Metabolomics omvat de uitgebreide meting van alle metabolieten in een biologisch monster. Metabolieten zijn de stoffen, meestal kleine moleculen, die worden gemaakt of gebruikt wanneer een organisme voedsel, medicijnen, chemicaliën of zijn eigen weefsels afbreekt. Het zijn de producten van de stofwisseling. De studie gebruikte ook een verwante techniek, metagenomics, om genetisch materiaal in biologische monsters te meten en aanwezige microben te karakteriseren.
Huidige metabolomics-onderzoeken annoteren of identificeren slechts 10 procent van de moleculaire kenmerken in bemonsterde monsters, waardoor 90 procent van het materiaal onbekend blijft. De nieuwe aanpak maakt gebruik van referentiegegevensgestuurde (RDD) analyse om metabolomics-gegevens die zijn afgeleid van tandemmassaspectrometrie of MS/MS (een analytisch hulpmiddel dat het molecuulgewicht meet met behulp van twee analysatoren in plaats van één) te vergelijken met metagegevens geannoteerde gegevens is een pseudo- MS/MS-referentiebibliotheek.
In wezen wordt elk molecuul ontdaan van elektronen om het geladen te maken. Het geladen ion wordt gewogen met een zeer gevoelige weegschaal, vervolgens in stukken gebroken en die stukken gewogen, waardoor een unieke vingerafdruk voor elk molecuul ontstaat.
Deze verzamelingen stukken of “fragmentatiespectra” kunnen worden gematcht tussen het monster dat wordt geanalyseerd en een referentiedatabase. Tot nu toe was het proces echter zeer uitdagend.
In het nieuwe werk onderzochten onderzoekers duizenden voedingsmiddelen die werden bijgedragen door mensen over de hele wereld in het Global FoodOmics-initiatief dat zeven jaar geleden werd gelanceerd op UC San Diego, voortbouwend op het succes van het burgerwetenschappelijke American Gut Project/The Microsetta Initiative. De wetenschappers verhoogden hun data-output meer dan vijf jaar oud ten opzichte van conventionele technieken. Het belangrijkste was dat de nieuwe methode het mogelijk maakte om ongerichte metabolomics te gebruiken om het dieet te bepalen op basis van een ontlasting of bloedmonster.
De auteurs zeiden dat RDD-analyse hen in staat stelde om voedingspatronen (bijvoorbeeld veganistisch versus omnivoor) en de consumptie van specifieke voedingsmiddelen te analyseren en, meer in het algemeen, de gegevens te vergelijken met bestaande referentiedatabases.
“Deze vooruitgang is cruciaal omdat traditionele methoden voor het meten van voeding, zoals voedseldagboeken of vragenlijsten over voedselfrequentie, lastig zijn om in te vullen en zeer moeilijk om nauwkeurig uit te voeren”, zegt co-corresponderende auteur Rob Knight, PhD, directeur van het Center for Microbioominnovatie bij UC San Diego.
“Het potentieel om het dieet rechtstreeks uit een steekproef af te lezen, heeft enorme implicaties voor onderzoek bij populaties zoals mensen met de ziekte van Alzheimer, die zich misschien niet kunnen herinneren of uitleggen wat ze hebben gegeten. En in toepassingen voor natuurbehoud. Veel geluk met het krijgen van een cheeta of een gorilla, om maar twee soorten te noemen van de honderden die we bestuderen, om een eetdagboek in te vullen.”
Van bijzonder belang, zeiden Dorrestein en Knight, waren de grote verbeteringen in hoeveel van de moleculen in bloed of ontlasting die konden worden verklaard wanneer voedsel werd gematcht met de bevolking, zoals het matchen van voedsel uit Italië met mensen van het Cilento-schiereiland waar UC San Diego-wetenschappers werken mee aan een onderzoek naar honderdjarigen.
Links
https://www.nature.com/articles/s41587-022-01368-1
https://dorresteinlab.ucsd.edu/pieter