TY - THES A1 - Sieber, Maximilian T1 - Evaluation of 1H-NMR and GC/MS-based metabonomics for the assessment of liver and kidney toxicity T1 - Bewertung von 1H-NMR und GC/MS-Metabonomics zur Erkennung von Leber- und Nierentoxizität N2 - For the assessment of metabonomics techniques for the early, non-invasive detection of toxicity, the nephrotoxins gentamicin (s.c. administration of 0, 60 and 120 mg/kg bw 2x daily for 8 days), ochratoxin A (p.o. administration of 0, 21, 70 and 210 µg/kg bw 5 days/week for 90 days) and aristolochic acid (p.o. administration of 0, 0.1, 1.0 and 10 mg/kg bw for 12 days) were administered to rats and urine samples were analyzed with 1H-NMR and GC/MS. Urine samples from the InnoMed PredTox project were analyzed as well, thereby focusing on 1H-NMR analysis and bile duct necrosis as histopathological endpoint. 1H-NMR analysis used water supression with the following protocol: 1 M phosphate buffer, D2O as shift lock reagent, D4-trimethylsilyl­propionic acid as chemical shift reference, noesygppr1d pulse sequence (Bruker). For multivariate data analysis, spectral intensity was binned into 0.04 ppm wide bins. GC/MS analysis of urine was carried out after protein precipitation with methanol, drying, derivatization with methoxyamine hydrochloride in pyridine and with methyl(trimethylsilyl)­trifluoroacetamide on a DB5-MS column using EI ionization. The chromatograms were prepared for multivariate data analysis using the R-program based peak picking and alignment software XCMS version 2.4.0. Principal component analysis (PCA) to detect and visualize time-point and dose-dependent differences between treated animals and controls and orthogonal projection to latent structures discriminant analysis (OPLS-DA) for identification of potential molecular markers of toxicity was carried out using SIMCA P+ 11.5 1H-NMR-based markers were identified and quantified with the Chenomx NMR Suite, GC/MS based markers were identified using the NIST Mass Spectral Database and by co-elution with authentic reference standards. PCA of urinary metabolite profiles was able to differentiate treated animals from controls at the same time as histopathology. An advantage over classical clinical chemistry parameters regarding sensitivity could be observed in some cases. Metabonomic analysis with GC/MS and 1H-NMR revealed alterations in the urinary profile of treated animals 1 day after start of treatment with gentamicin, correlating with changes in clinical chemistry parameters and histopathology. Decreased urinary excretion of citrate, 2-oxoglutarate, hippurate, trigonelline and 3-indoxylsulfate increased excretion of 5-oxoproline, lactate, alanine and glucose were observed. Ochratoxin A treatment caused decreased excretion of citrate, 2-oxoglutarate and hippurate and and increased excretion of glucose, myo-inositol, N,N-dimethylglycine, glycine, alanine and lactate as early as 2 weeks after start of treatment with 210µg OTA/kg bw, correlating with changes in clinical chemistry parameters and histopathology. Integration of histopathology scores increased confidence in the molecular markers discovered. Aristolochic acid treatment resulted in decreased urinary excretion of citrate, 2-oxoglutarate, hippurate and creatinine as well as increased excretion of 5-oxoproline, N,N-dimethylglycine, pseudouridine and uric acid. No alterations in clinical chemistry parameters or histopathology were noted.Decreased excretion of hippurate indicates alterations in the gut microflora, an effect that is expected as pharmacological action of the aminoglycoside antibiotic gentamicin and that can also be explained by the p.o. administration of xenobiotica. Decreased Krebs cycle intermediates (citrate and 2-oxoglutarate) and increased lactate is associated with altered energy metabolism. Increased pseudouridine excretion is associated with cell proliferation and was observed with aristolochic acid and ochratoxin A, for which proliferative processes were observed with histopathology. 5-oxoproline and N,N-dimethylglycine can be associated with oxidative stress. Glucose, a marker of renal damage in clinical chemistry, was observed for all three nephrotoxins studied. Single study analysis with PCA of GC/MS chromatograms and 1H-NMR spectra of urine from 3 studies conducted within the InnoMed PredTox project showing bile duct necrosis revealed alterations in urinary profiles with the onset of changes in clinical chemistry and histopathology. Alterations were mainly decreased Krebs cycle intermediates and changes in the aromatic gut flora metabolites, an effect that may result as a secondary effect from altered bile flow. In conclusion, metabonomics techniques are able to detect toxic lesions at the same time as histopathology and clinical chemistry. The metabolites found to be altered are common to most toxicities and are not organ-specific. A mechanistic link to the observed toxicity has to be established in order to avoid confounders such as body weight loss, pharmacological effects etc. For pattern recognition purposes, large databases are necessary. N2 - Zur Bewertung von Metabonomics-Techniken zur frühen, nicht-invasiven Erkennung von Toxizität wurde Rattenurin nach wiederholter Gabe von Nephrotoxinen mit 1H-NMR und GC/MS analysiert. Untersucht wurden Gentamicin (s.c.-Gabe von 0, 60 und 120 mg/kg Körpergewicht (KG) 2x tägl. über 8 Tage), Ochratoxin A (p.o.-Gabe von 0, 21, 70 und 210 µg/kg KG 5xl wöchentlich für 90 Tage) und Aristolochiasäure (p.o.-Gabe von 0, 0.1, 1.0 und 10 mg/kg KG über 12 Tage). Proben von 16 Studien des InnoMed PredTox Projekts wurden mit 1H-NMR auf den histopathologischen Endpunkt Gallengangnekrose (BDN) untersucht. Folgende Parameter wurden zur 1H-NMR-Analyse mit Wasserunterdrückung verwendet: 1 M Phosphatpuffer, shift lock Reagenz D2O und Referenzierung der chemischen Verschiebung auf D4-Trimethylsilyl­propionsäure, noesygppr1d-Pulssequenz (Bruker). Zur multivariaten Datenanalyse wurden die Spektren in 0.04 ppm große „bins“ unterteilt. Zur GC/MS-Analyse wurden nach Proteinfällung mit Methanol die Urinproben getrocknet und mit Methoxyaminhydrochlorid in Pyridin und Methyl(trimethylsilyl)trifluoracetamid derivatisiert und auf einer DB5-MS -Säule getrennt. Die GC/MS-Chromatogramme wurden mit dem R-Programm-basierten XCMS-Softwarepaket Version 2.4.0 zur multivariaten Datenanalyse vorbereitet. Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Visualisierung von zeit- und dosisabhängigen Unterschieden zwischen Kontrollen und behandelten Tieren und „orthogonal projection to latent structures“-Diskriminantenanalyse (OPLS-DA) zur Identifizierung von Toxizitätsmarkern erfolgte mit SIMCA P+11.5 Die Chenomx-NMR-Suite wurde zur Identifizierung und Quantifizierung von 1H NMR-basierten Markern verwendet; GC/MS-basierte Marker wurden mit der „NIST Mass Spectral Database“ und durch Koelution mit Referenzstandards identifiziert. PCA unterschied Kontroll- von behandelten Tieren zum gleichen Zeitpunkt wie Histopathologie. Gegenüber klinisch-chemischen Parametern war Metabonomics in einigen Fällen empfindlicher. Gentamicin induzierte nach Tag 1 erniedrigte Ausscheidung von Citrat, 2-Oxoglutarat, Hippurat, Trigonellin und 3-Indoxylsulfat Urin, sowie erhöhte Ausscheidung von Lactat, Alanin, 5-Oxoprolin und Glucose, begleitet von geringfügigen Änderungen in klinisch-chemischen Parametern. Ochratoxin A verursachte nach zwei Wochen in einzelnen Tieren eine erniedrigte Ausscheidung von Citrat, 2-Oxoglutarat und Hippurat sowie eine erhöhte Ausscheidung von Glucose, myo-Inositol, N,N-Dimethylglycin, 5-Oxoprolin, Glycin, Alanin und Lactat, korrelierend mit Veränderungen in klinisch-chemischen Parametern und in der Histopathologie. Verwendung von Histopathologiedaten in multivariaten Modellen zur Markeridentifizierung erhöhte die Konfidenz der Marker. Aristolochiasäure induzierte eine erniedrigte Ausscheidung von Citrat, 2-Oxoglutarat, Hippurat und Creatinin und eine erhöhte Ausscheidung von 5-Oxoprolin, N,N-Dimethylglycin und Pseudouridin, ohne Veränderung der klinisch-chemischen Parameter oder der Histopathologie. Erniedrigte Ausscheidung von Hippurat weist auf eine veränderte Darmmikroflora hin; für das Aminoglykosid-Antibiotikum Gentamicin ist dies ein pharmakologischer Effekt, der für die perorale Gabe von Xenobiotica zu erwarten ist. Erniedrigte Ausscheidung von Citrat und 2-Oxoglutarat und erhöhte Ausscheidung von Lactat zeigt einen veränderten Energiestoffwechsel. Erhöhte Ausscheidung von Pseudouridin ist mit Zell­proliferation assoziiert und wurde nach Gabe der Kanzerogene Ochratoxin A und Aristolochiasäure beobachtet, bei denen proliferative Prozesse in der Histopathologie gefunden wurden. 5-Oxoprolin und N,N-Dimethyl­glycin deuten auf erhöhten oxidativen Stress hin. Erhöhte Glucose im Urin, ein Parameter zur Diagnose von Nierenschäden in der klinischen Chemie, wurde in allen drei Studien mit Nephrotoxinen beobachtet. GC/MS- und 1H-NMR-Daten von InnoMed-Studien mit Gallengang­nekrosen als histopathologischen Endpunkt zeigten Veränderung im Urin zeitgleich mit klinisch-chemischen Parametern und Histopathologie; hauptsächlich erniedrigte Ausscheidung von Citratzyklusintermediaten und Veränderungen bei Darmflora-assoziierten Metaboliten, – ein Effekt, der wahrscheinlich veränderten Gallenfluss zurückzuführen ist. Metabonomics ist prinzipiell zum gleichen Zeitpunkt wie klinisch-chemische Parameter und Histopathologie zur Erkennung von toxischen Veränderungen geeignet. Die veränderten Metaboliten sind jedoch zumeist nicht organspezifisch und können mit allgemeinen Toxizitätsmechanismen, wie oxidativem Stress oder Zellproliferation, in Verbindung gebracht werden. Für die Bewertung der Ergebnisse von Metabonomics-Studien ist ein mechanistisches Verständnis der Veränderungen im Urinprofil notwendig, um eine Trennung von toxischen Effekten und solchen, die auf pharmakologische Wirkung, Körpergewichtsverlust etc. zurückzuführen sind, zu erreichen. Für eine Vorhersage von toxischen Mechanismen aufgrund der Urinprofile ist eine größere Datengrundlage notwendig. KW - Toxikologie KW - Protonen-NMR-Spektroskopie KW - GC-MS KW - Multivariate Analyse KW - Niere KW - Leber KW - Metabonomics KW - Toxicology KW - Metabonomics KW - GC/MS KW - 1H-NMR-Spectroscopy KW - multivariate analysis KW - kidney KW - liver Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-43052 ER - TY - THES A1 - Wagner, Silvia T1 - Identifizierung von Biomarkern mittels LC-MS-basiertem Metabonomics - Merkaptursäuren als Indikatoren für die Bildung toxischer Intermediate T1 - Identification of biomarkers via LC-MS-based metabonomics – mercapturic acids as indicators for the formation of toxic intermediates N2 - Metabonomics bildet das Ende der Omics-Kaskade und stellt eine top-down-Strategie zur Erfassung und Interpretation des Metaboloms, d. h. der Gesamtheit aller niedermolekularen Metaboliten in einem intakten Organismus, dar. Ziel der Technik ist es, mittels geeigneter ungerichteter Screeningverfahren in nicht-invasiv zu gewinnenden biologischen Proben wie Urin oder Blut charakteristische Metabolitenprofile zu bestimmen. Im Kontext des Metabonomics wurde in Anlehnung an den Geno- bzw. Phänotyp hierfür der Begriff „Metabotyp“ geprägt. Durch biostatistische Methoden, die auf Mustererkennung (pattern recognition) basieren, können Signaturen gegenübergestellt und auf diesem Weg gruppenspezifische Metaboliten, d. h. Biomarker bzw. Metabolitenmuster, extrahiert werden. Metabonomics kann folglich als Fusion klassischer bioanalytischer und biostatistischer Verfahren aufgefasst werden. Seit der Einführung im Jahr 1999 hat sich das Konzept des Metabonomics in mehrere Richtungen weiterentwickelt. So gab es Bestrebungen, die Technik, die ursprünglich zur Prädiktion von toxischen Effekten bei der Arzneistoffentwicklung etabliert wurde, auf Fragestellungen zu übertragen, die den Menschen im Mittelpunkt haben. Neben präklinischen Anwendungen verfolgt man mit Metabonomics zunehmend das Ziel, einer personalisierten Medizin und Ernährung einen Schritt näher zu kommen. Da sich die ursprünglich eingesetzte NMR-Technik als zu unempfindlich und die resultierenden Metabolitenprofile als zu anfällig gegenüber biologischen und analytischen Einflussgrößen (Confoundern) erwiesen haben, wurde parallel auf sensitivere Verfahren wie die Massenspektrometrie gesetzt. Insbesondere die Kopplung mit der Hochdruckflüssigchromatographie erwies sich hierbei für das Metabolitenscreening als geeignet. Schnell wurde allerdings klar, dass aus den klassischen full scan/TOF-Methoden Datensätze resultierten, die häufig zu komplex waren, um mit nachgeschalteten chemometrischen Verfahren die „Spreu vom Weizen trennen“ zu können. Da sich Metabolitendatenbanken bisher noch im Aufbau befinden, ist die Identifizierung der Marker mit zusätzlichen Schwierigkeiten verbunden und bedarf aufwändiger analytischer Verfahren. Eine Strategie stellt daher die Beschränkung auf ein Metabolitensubset dar. Indem man sich auf Metabolitenklassen fokussiert, die einen Bezug zum untersuchten Mechanismus haben, können die Erfolgsaussichten bei der Identifizierung charakteristischer Biomarker deutlich erhöht werden. Aufgrund zahlreicher exogener und endogener Faktoren (Arzneistoffe, Industriechemikalien, Nahrungsbestandteile, Tabakrauchbestandteile, Produkte der Lipidperoxidation etc.) ist der menschliche Organismus stets einer Vielzahl an elektrophilen Verbindungen ausgesetzt. Oxidative Schädigungen an Strukturen wie der DNA, Proteinen und Lipiden werden mit einer Reihe von Krankheitsbildern in Zusammenhang gebracht, darunter Parkinson, Alzheimer, Krebs und Volkskrankheiten wie Arteriosklerose, Allergien und koronare Herzerkrankungen. Mit dem Glutathionsystem verfügt der Körper über einen wirksamen Detoxifizierungsmechanismus. Das Tripeptid Glutathion reagiert als Nukleophil mit den exogen oder endogen gebildeten elektrophilen Intermediaten. Endprodukte sind Merkaptursäuren (N-Acetyl-L-Cystein-Addukte) bzw. deren Sulfoxide, die in erster Linie mit dem Urin ausgeschieden werden. Folglich besteht zwischen diesen Merkaptursäurederivaten und der elektrophilen Belastung eines Organismus ein direkter Zusammenhang. Vor diesem Hintergrund war es das Ziel der Arbeit, einen nicht-invasiven Metabonomicsansatz zur Anwendung am Menschen zu entwickeln. Durch die Fokussierung des Metabolitenscreenings auf die Effekt-, Dosis- und Suszeptibilitätsmarkerklasse der Merkaptursäuren sollten hierbei die Erfolgsaussichten im Hinblick auf die Identifizierung potentieller Biomarker für diverse toxikologische sowie medizinische Endpunkte erhöht werden. N2 - Metabonomics forms the end of the omics-cascade and represents a top-down strategy for the interpretation of the metabolome, i. e. all the low molecular weight metabolites in an intact organism. The aim of the approach is to analyse characteristic metabolite profiles by suitable untargeted screening methods in biological samples like urine or blood that can be obtained in a non-invasive manner. In the context of metabonomics, the term “metabotype” was defined according to the geno- and phenotype, respectively. Biostatistical methods based on pattern recognition techniques allow comparing metabolic signatures and extracting group specific metabolites and biomarkers. Therefore, metabonomics can be regarded as the fusion of bioanalytical and biostatistical techniques. Since its introduction in 1999, the concept of metabonomics has permanently gained importance in many fields of scientific research. One aim was to transfer the methodology, which was originally established to predict toxic effects in drug development processes, to human issues. Apart from preclinical questions, metabonomics is increasingly applied in the area of personalised medicine and nutrition. As the NMR technique used by pioneers of the field was too insensitive and the resulting metabolite profiles were too susceptible to biological and analytical confounders, more sensitive techniques like mass spectrometry were more and more applied. Especially mass spectrometry in combination with high performance liquid chromatography showed great promise for the screening of metabolites. However, after a very short time, it was clear that the data sets resulting from full scan/TOF-methods were too complex to “separate the wheat from the chaff” with chemometric procedures. Metabolite databases are still under construction, and therefore marker identification is challenging and requires complex analytical techniques. Thus, one strategy is to concentrate on a certain metabolite subset. The focus on a metabolite class with a close relation to the mechanism under investigation can considerably increase the prospects of success in the biomarker identification process. Due to a variety of exogenous and endogenous factors (drugs, industrial chemicals, food ingredients, and tobacco smoke) the human organism is steadily confronted with a multitude of electrophilic compounds. Oxidative damage of the DNA, proteins, and lipids is associated with the development of diseases like Parkinson’s, Alzheimer’s, cancer and widespread diseases like arteriosclerosis, allergies and coronary heart diseases. With the glutathione system the human organism is equipped with an efficient detoxification mechanism. The tripeptide glutathione reacts as nucleophile with exogenously and endogenously formed electrophilic intermediates. End products are mercapturic acids (N-acetyl-L-cysteine-adducts) and respective sulfoxides that are predominantly excreted with urine. Therefore, there is a close relationship between these mercapturic acid patterns and the electrophilic burden of an organism. In this context, the aim of this thesis was to develop a non-invasive human metabonomics approach that focuses the metabolite screening on the effect, dose and susceptibility marker class of the mercapturic acids. Thus, the prospects of success regarding the identification of potential biomarkers for various toxicological and pathological endpoints should be increased. KW - Metabolom KW - Biomarker KW - Datenanalyse KW - Paracetamol KW - Validierung KW - Tetrachlormethan KW - Raucher KW - Tabakrauch KW - Zigarettenrauch KW - Biostatistik KW - Chemometrie KW - Hauptkomponentenanalyse KW - Methode der partiellen kleinsten Quadrate KW - Diskriminanzanalyse KW - Fl KW - Merkaptursäuren KW - Metabonomics KW - Metabolomics KW - Expositionsmarker KW - mercapturic acids KW - metabonomics KW - metabolomics KW - markers of exposure Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-35760 ER -