Das Metabolom ist definiert als die Gesamtheit der kleinen chemischen Moleküle in einer biologischen Probe. Metabolomik ist die Wissenschaft der Metabolomanalyse. Gefriergewebe des Ovarialkarzinoms, Kolonkarzinoms und des Mammakarzinoms wurden mittels mit Gaschromatografie kombinierter Flugzeit- Massenspektrometrie (GC-TOF-MS) untersucht. Bioinformatische Methoden wurden entwickelt, um Daten verschiedener -omik-Plattformen zu integrieren und um Metabolitenveränderungen im Kontext des Netzwerks enzymatischer Stoffwechselwege zu visualisieren und zu interpretieren. Die verschiedenen Tumor- und Normalgewebe hatten stark unterschiedliche Metabolitenprofile mit denen eine Trennung von Ovarialkarzinomen und Borderlinetumoren des Ovars, von Kolonkarzinomen und Kolonnormalgeweben sowie von Mammakarzinomen und Mammanormalgeweben mit hoher Sensitivität und Spezifität möglich war. Die Methode PROFILE Clustering wurde entwickelt, um das Wissen über biochemische Stoffwechselwege auszunutzen und Metabolitenveränderungen nach dem Ort der Metaboliten im Netzwerk der enzymatischen Reaktionen zu sortieren. Die Methode METAtarget wurde entwickelt, um die Regulation von Produkt-Substrat-Paaren zu analysieren und als Surrogate für die Aktivität der umwandelnden Stoffwechselreaktion zu verwenden. Im Mammakarzinom korrelierten die Metabolitenprofile stark mit dem Hormonrezeptorstatus (HR-Status), jedoch nicht mit dem HER2-Status. Die Ansammlung von Beta-Alanin und die Herunterregulation des Beta-Alanin-abbauenden Enzyms 4-Aminobutyrat- Aminotransferase (ABAT) korrelierten mit der Aggressivität des Mammakarzinoms. Ferner führten wir das Verhältnis der Konzentration der Aminosäuren Glutamat und Glutamin (GGR) als neuen Biomarker für das Mammakarzinom ein. Basierend auf dem GGR waren 88% der (HR-)-Mammakarzinome und 55% der (HR+)-Mammakarzinome im Vergleich zum Normalgewebe Glutamat-angereichert. Daher erscheint eine Testung der kürzlich neu entwickelten spezifischen Glutaminaseinhibitoren im (HR-)-Mammakarzinom und ausgewählten (HR+)- Mammakarzinomen vielversprechend. Zusammengefasst wurde durch die erstmalige Analyse großer Tumorgewebekohorten mittels Massenspektrometrie gezeigt, dass Metabolomik als stabile und reproduzierbare Methode in der Krebsforschung verwendet werden kann. Komplementär zu Genomik, Transkriptomik und Proteomik sollte Metabolomik in die systembiologische Modellierung integriert werden und eröffnet neue interessante Möglichkeiten zur Findung neuer therapeutischer Zielstrukturen und für die Biomarkerforschung.
The metabolome is defined as the complete set of small-molecule chemicals in a biological sample. Metabolomics is the science of metabolome analysis. Gas chromatography combined with time-of-flight mass spectrometry (GC-TOF-MS) was used to investigate frozen tissue samples of ovarian cancer, colon cancer and breast cancer. Bioinformatic methods were developed to integrate metabolomics data with other -omics level data and to visualize and interpret metabolic changes in the context of the network of enzymatic pathways. The investigated cancer and non-caner tissues had strongly different metabolic profiles that were capable to separate between ovarian cancer and borderline tumors of the ovary, colon cancer and normal colon mucosa as well as breast cancer and normal breast tissues at high sensitivity and specificity. The method PROFILE clustering was developed to exploit biochemical pathway knowledge and to order metabolites with respect to their position in the network of enzymatic reactions. The method METAtarget was developed to analyze metabolic changes of product-substrate pairs as a surrogate for the activity of enzymatic reactions. Analyzing the breast cancer metabolome, it was found that the metabolic profiles strongly correlated with hormone receptor (HR) status, but not with HER2 status. Beta-alanine accumulation and down-regulation of the beta-alanine catalyzing enzyme 4-aminobutyrate aminotransferase (ABAT) were shown to correlate with the aggressiveness of breast cancer. Further, the ratio of glutamate to glutamine concentration (GGR) was introduced as a new biomarker for breast cancer. Based on the GGR, 88% of HR- tumors and 56% of HR+ tumors were glutamate-enriched compared to normal breast tissues. Therefore, evaluation of the recently developed new specific glutaminase inhibitors appears to be promising in HR- tumors and in selected HR+ tumors. In summary, analyzing large cohorts of cancer tissues using GC-TOF-MS, it was shown that metabolomics is a stable and reproducible method for cancer research. Complementary to genomics, transcriptomics and proteomics, metabolomics should be integrated in system biological modelling approaches and offers new interesting opportunities for the detection of new therapeutic target structures and for biomarker research.
