Développement de nouveaux protocoles d'analyse métabolomique par spectrométrie de masse pour des profils métaboliques plus robustes et informatifs : application au phénotypage de cohortes médicales

Development of innovative acquisition protocols for more robust and informative mass spectrometry-based metabolomics : application to the phenotyping of medical cohorts

• Auteur / Autrice : Vincent Marie
• Direction : François Fenaille, Benoit Colsch
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Chimie
• Date : Soutenance le 23/05/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences chimiques : molécules, matériaux, instrumentation et biosystèmes
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Médicaments et technologies pour la santé (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2020-....)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Chimie (2020-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire Innovations en Spectrométrie de Masse pour la santé
• Jury : Président / Présidente : Pierre Chaminade
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sophie Ayciriex, Justine Bertrand-Michel, Antonin Lamazière, David Touboul
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Sophie Ayciriex, Justine Bertrand-Michel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Lipides -- Métabolisme

Identification

Métabolites

Lipidomique

Métabolomique

Spectrométrie de masse

Mots clés libres

Spectrométrie de masse à haute résolution

Lipidomique

Métabolomique

Spectrométrie de masse en tandem

Annotation

Analyses structurales

High resolution mass spectrometry

Lipidomics

Metabolomics

Tandem mass spectrometry

Annotation

Structural characterization

Résumé

L'annotation fiable des variables constitue un enjeu majeur pour toute étude métabolomique ou lipidomique non-ciblée. Ces deux approches permettent d'étudier le phénotype, et donc, de mettre en évidence des perturbations de l'homéostasie à un temps donné et ainsi d'identifier de potentiels biomarqueurs de maladies ou de mieux appréhender les mécanismes biochimiques régissant leur développement. Dans ce contexte, l'objectif principal de ma thèse a été de développer de nouvelles méthodes d'acquisition pour les analyses métabolomiques et lipidomiques non ciblées par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse haute résolution (LC-HRMS/MS) en utilisant un Orbitrap Fusion. Ces développements ont été conduits sur des échantillons de plasma humain afin d'obtenir des spectres MS/MS plus informatifs pour les lipidome/métabolome plasmatique, de façon automatisée et sans a priori permettant d'annoter de façon fiable à un grand nombre de variables métaboliques. Pour cela, deux approches ont été utilisées, les analyses de type « Data Dependent Acquisition » (DDA) et celles de type « Data Independent Acquisition » (DIA). Dans un premier cas, les ions détectés en mode MS sont notamment sélectionnés selon un seuil d'intensité prédéfini tandis que le mode DIA permet de fragmenter tous les ions détectés, par partition de la gamme de masses. L'évaluation de ces deux méthodes d'acquisition, au travers de cette thèse, a permis de mettre en lumière les avantages et limites de chacune d'elle pour les analyses lipidomiques et métabolomiques non ciblées. De nombreuses optimisations des paramètres méthodologiques et conditions de production des données ainsi que des paramètres bioinformatiques du logiciel MS-DIAL utilisé pour leur traitement ont été réalisées. Certaines des méthodes implémentées sont d'ores et déjà utilisées pour les projets conduits au sein du laboratoire.

Confident annotation of metabolic features still represents a major challenge for both non-targeted metabolomic or lipidomic approaches. These two approaches make it possible to study the phenotype of an individual, to highlight homeostasis disturbances at a given time and thus to identify potential biomarkers of diseases or get deeper insight into the biochemical mechanisms governing their development. In this context, the main objectives of my PhD thesis were to develop new acquisition methods for non-targeted metabolomic and lipidomic analyses by liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry (LC-HRMS/MS) as implemented on an Orbitrap Fusion mass spectrometer. These developments were conduced on human plasma samples in order to obtain more informative MS/MS spectra for plasma lipidome/metabolome. And this in a fully automated and without any a priori but robust manner enabling confident annotation of as many as possible metabolic features. Two approaches were used: Data Dependent Acquisition (DDA) and Data Independent Acquisition (DIA) analyses. In the first case, the ions detected in MS mode are selected according to a predefined intensity threshold, while in DIA mode all the ions are fragmented by partitioning the whole mass range. The comparative evaluation of these two acquisition methods highlighted the advantages and limitations of both approaches for non-targeted lipidomic and metabolomic analyses. Method parameters and data production conditions as well as bioinformatics parameters of the MS-DIAL software have been thoroughly optimized. Some of the developed methods are already being used in projects conducted within the laboratory.