Approches non ciblées de profilage isotopique pour l'analyse du métabolisme et application à la reconstruction métabolique ab initio

Untargeted approaches in isotopic studies of metabolism and application to ab initio metabolic reconstruction

• Auteur / Autrice : Noemie Butin
• Direction : Jean-Charles Portais
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ingénieries microbienne et enzymatique
• Date : Soutenance le 18/07/2023
• Etablissement(s) : Toulouse 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences écologiques, vétérinaires, agronomiques et bioingénieries (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Toulouse Biotechnology Institute (Toulouse ; 2019-....)
• Jury : Président / Présidente : Stéphanie Heux
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Charles Portais
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Benjamin Pfeuty, Sophie Colombié

Mots clés

Mots clés contrôlés

Biotransformation (métabolisme)

Isotopes

Réseaux métaboliques

Mots clés libres

Métabolisme

Études isotopiques

Reconstruction de réseaux métaboliques

Metabolism

Metabolic networks

Isotopic studies of metabolism

Résumé

Cette thèse s'inscrit dans un cadre de biologie des systèmes métaboliques et a pour objectif général l'identification, au sein d'une cellule ou d'un organisme, du réseau métabolique actif dans un contexte physiologique donné. Si la métabolomique permet d'identifier l'ensemble des métabolites d'un organisme - et ainsi de caractériser l'état de son système métabolique - elle ne renseigne pas directement sur la topologie et l'activité du réseau. La fluxomique est quant à elle basée sur des expériences de traçage isotopique qui permettent d'identifier les voies métaboliques actives et, à l'aide de modèles mathématiques adaptées, de déterminer les vitesses réelles des réactions (flux métaboliques) et ainsi d'accéder à la dynamique métabolique des cellules ou des organismes. Les approches de fluxomique ont jusque-là essentiellement reposé sur une connaissance préalable du système métabolique étudié (de façon à le modéliser) et sur des données de marquage acquises sur des composés identifiés du réseau (approches dites ciblées), et sont souvent focalisées sur l'étude du métabolisme carbone central. Le développement récent d'approches non ciblées de mesure d'incorporation isotopique par spectrométrie de masse permet cependant d'élargir considérablement la couverture du réseau métabolique accessible et offre également la possibilité de mettre en place de nouvelles approches de fluxomique. Dans ce contexte, l'objectif spécifique de cette thèse est d'initier la mise en place d'une approche de fluxomique ab initio, qui vise à identifier et mesurer les flux dans des réseaux métaboliques sans a priori, sur la seule base de données expérimentales de marquage isotopique non-ciblées. Dans un premier temps, des outils de traitement non-ciblé des données de marquage obtenues par spectrométrie de masse haute résolution ont été développés. Cela inclut une méthodologie permettant d'évaluer et d'assurer la qualité des données isotopiques ainsi générées. Dans une deuxième partie, une stratégie de fluxomique ab initio a été initiée. Elle repose sur l'obtention de données cinétiques d'incorporation de marquage isotopique et sur le développement d'approches de simulation de ces cinétiques de marquage pour aboutir à la construction de sous-réseaux métaboliques au sein desquels la distribution des flux est résolue.

This thesis is included into the framework of metabolic systems biology and aims at the identification, within a cell or an organism, of the metabolic network that is actually active in a given physiological context. If metabolomics makes it possible to identify all the metabolites of an organism - and thus to characterize the state of the metabolic system - it does not directly provide information on the topology and the dynamics of the network. Fluxomics, which is based on isotopic tracing experiments, makes it possible to identify the active metabolic pathways and, using suitable mathematical models, to determine the actual rates of the biochemical reactions (metabolic fluxes) and thus to access the metabolic dynamics of cells or organisms. Fluxomics approaches have until now essentially relied on prior knowledge of the studied metabolic system (in order to model it) and on labeling data collected for identified compounds in the network (so-called targeted approaches), and are often focused on the investigation of central carbon metabolism. The recent development of non-targeted approaches for measuring isotopic incorporation by mass spectrometry, however, considerably expands the coverage of the accessible metabolic network and also offers the possibility of implementing new fluxomics approaches. In this context, the specific objective of this thesis is to initiate the implementation of an ab initio fluxomics approach, which aims to identify and measure fluxes in metabolic networks without a priori considerations, i.e. based only on a data-driven approach using non-targeted isotopic labeling experiments. First, tools for the non-targeted processing of the labeling data obtained by high-resolution mass spectrometry were developed. This includes a methodology to assess and ensure the quality of the measured isotopic data. In a second part, an ab initio fluxomics strategy was initiated. It is based on dynamic isotope-labeling experiments coupled to mathematical tools for simulating the kinetics of label incorporation into the detected metabolites, lead to the construction of metabolic sub-networks within which the flux distribution can be established.