アンターゲットLC-MSメタボロミクスは、臨床的に重要な細菌の病原性と感染性を区別します

Untargeted LC-MS Metabolomics Differentiates Between Virulent and Avirulent Clinical Strains of .

• Tobias Depke
• Janne Gesine Thöming
• Adrian Kordes
• Susanne Häussler
• Mark Brönstrup

抄録

は、特に素因のある人に急性または慢性の肺炎を引き起こす可能性のある顔面病原体です。グラム陰性菌は、低分子二次代謝物によって形成されるゲノムおよび表現型の多様性を示しています。グラム陰性菌の病原性表現型の識別は、感染症の診断や予後に非常に重要である。感染症の異なる病原性表現型を区別する低分子代謝物を発見するために、35 の臨床株を標準的な条件下で培養し、病原性とバイオフィルム表現型の観点から特徴付けを行い、そのメタボロームを非標的液体クロマトグラフィー-質量分析法で調べました。メタボロームデータから個々の候補マーカーを抽出するとともに，メタボロームデータから病原性表現型を推測するための統計モデルを構築した．その結果、病原性とバイオフィルムの表現型が異なる臨床株は、メタボロームにも顕著な乖離があることがわかりました（その概要は、両方向に 1.5 倍以上の倍数変化を伴う 332 個の特徴が有意に異なることで示されています）。ラムノリピッド、アルキルキノロン、フェナジンなどの重要な病原性関連二次代謝物は病原性株で強く発現していることがわかった。一方、一次代謝にはほとんど変化が見られなかった。また、これまでにないCHNの和式を持つカチオン性代謝物をバイオマーカー候補として同定することができた。ランダムフォレストモデルは、病原性とバイオフィルム表現型に応じて菌株を分類することができ、受信操作特性曲線下面積は0.84であった。これらの知見は、アンターゲットメタボロミクスが病原性を特徴付け、臨床的に重要な表現型形質と細菌のメタボロームとの相互関係を探るための貴重なツールであることを示しています。

is a facultative pathogen that can cause, inter alia, acute or chronic pneumonia in predisposed individuals. The gram-negative bacterium displays considerable genomic and phenotypic diversity that is also shaped by small molecule secondary metabolites. The discrimination of virulence phenotypes is highly relevant to the diagnosis and prognosis of infections. In order to discover small molecule metabolites that distinguish different virulence phenotypes of , 35 clinical strains were cultivated under standard conditions, characterized in terms of virulence and biofilm phenotype, and their metabolomes were investigated by untargeted liquid chromatography-mass spectrometry. The data was both mined for individual candidate markers as well as used to construct statistical models to infer the virulence phenotype from metabolomics data. We found that clinical strains that differed in their virulence and biofilm phenotype also had pronounced divergence in their metabolomes, as underlined by 332 features that were significantly differentially abundant with fold changes greater than 1.5 in both directions. Important virulence-associated secondary metabolites like rhamnolipids, alkyl quinolones or phenazines were found to be strongly upregulated in virulent strains. In contrast, we observed little change in primary metabolism. A hitherto novel cationic metabolite with a sum formula of CHN could be identified as a candidate biomarker. A random forest model was able to classify strains according to their virulence and biofilm phenotype with an area under the Receiver Operation Characteristics curve of 0.84. These findings demonstrate that untargeted metabolomics is a valuable tool to characterize virulence, and to explore interrelations between clinically important phenotypic traits and the bacterial metabolome.