Als Postdoktorand im Labor von BTI-Professor Frank Schroeder sah Max Helf, wie seine Laborkollegen ständig mit der Datenanalyse zu kämpfen hatten. Also beschloss er, etwas dagegen zu unternehmen und entwickelte eine kostenlose Open-Source-App namens Metaboseek, die heute für die Arbeit des Labors unerlässlich ist.
Das Schroeder-Labor untersucht den Spulwurm Caenorhabditis elegans, eines der erfolgreichsten Modellsysteme für die Humanbiologie, um neue Metaboliten zu entdecken, die evolutionär konservierte Signalwege steuern und als Hinweise für die Entwicklung neuer Pharmazeutika oder Agrochemikalien nützlich sein könnten. Die Forscher erfüllen diese Aufgabe, indem sie die Metaboliten zwischen zwei verschiedenen Wurmpopulationen vergleichen – ein Prozess, der als vergleichende Metabolomik bezeichnet wird.
Da Proben routinemäßig mehr als 100.000 Verbindungen enthalten, sind Computeransätze für die Durchführung der Analyse unerlässlich.
Das Team hatte sich auf Softwarepakete verlassen, die nicht das erforderliche Maß an Flexibilität boten, um Analyseparameter einfach anzupassen. Diese Einschränkung und das Fehlen einer geeigneten grafischen Benutzeroberfläche bedeuteten, dass Helfs Kollegen vor der mühsamen Aufgabe standen, Berge von Daten visuell zu inspizieren – beispielsweise um mögliche Fehlalarme zu erkennen – und zwischen mehreren anderen Softwaretools hin und her zu wechseln, um diese zu bestätigen und herauszufiltern Sinnlose Ergebnisse.
„Es erschien mir einfach sehr ineffizient, und ich konnte die Mängel anderer Softwarelösungen für dieses Problem nicht überwinden“, sagte Helf. „Ich dachte, es muss einen einfacheren Weg geben, also fing ich an, Code für meine eigene Software zu schreiben.“
Helf entwickelte die erste Version seiner Software im Jahr 2017 und verbesserte sie in den nächsten zwei Jahren weiter. „Abgesehen davon, dass ich die Probleme angesprochen habe, mit denen meine Laborkollegen bereits konfrontiert waren, habe ich mit ihnen darüber gesprochen, was sie sonst noch zurückgehalten hat – was sie tun wollten, es aber nicht einmal versucht haben – und diese Funktionen in die App eingebaut“, sagte Helf, der jetzt a ist Produktmanager Bioinformatik beim Proteomics-Unternehmen Biognosys AG. „Ich wollte, dass dieses neue Tool benutzerfreundlich und für jeden zugänglich ist, der sich mit chemischer Biologie beschäftigt.“
Das Ergebnis war Metaboseek, eine App mit einer grafischen Benutzeroberfläche, die mehrere Datenanalysetools enthält, die nicht-kodierende Forscher sonst nicht hätten. Die App rationalisiert die Analyse vergleichender Metabolomikdaten, indem sie dem Forscher hilft, festzustellen, welche Datenmerkmale echt sind, und ihn tiefer in diese Merkmale eintauchen lässt – alles innerhalb desselben Tools.
„Max hat das getan, ohne dass ich es verlangt habe“, sagte Schroeder. „Bevor ich wusste, dass dies geschah, gab es Metaboseek. Wir begannen damit, es zu verwenden, und jetzt könnten unser Labor und viele Mitarbeiter ohne es nicht mehr existieren.“
In einer Studie veröffentlicht in Naturkommunikation Am 10. Februar lieferte Schroeders Team den Proof-of-Concept für Metaboseek, indem es es auf einen wichtigen Fettstoffwechselweg anwendete, der noch nicht untersucht worden war: den α-Oxidationsweg in C. elegans, der beim Abbau einer Klasse von Fettsäuren hilft.
Unter Verwendung von Metaboseek fand das Team heraus, dass Spulwürmer, denen ein Schlüsselgen im α-Oxidationsweg fehlt, Hunderte von zuvor nicht gemeldeten Metaboliten anhäuften. Die Ergebnisse sind wichtig, da die α-Oxidation ein grundlegender biochemischer Weg in Würmern ist, der beim Menschen konserviert ist, sagte Schroeder.
„Bennett Fox hat die Chemiearbeit gemacht, also war diese Studie eine schöne Zusammenarbeit zwischen den beiden Postdocs“, fügte Schroeder hinzu, der auch Professor am Department of Chemistry and Chemical Biology der Cornell University ist.
Laut Schroeder und Helf gibt es einige Gründe, warum es nicht viele gute Analysetools zum Vergleichen von Metabolomics-Daten gibt. Erstens ist die vergleichende Metabolomik im Vergleich zu anderen datenintensiven Bereichen der Biologie wie Genomik (mit Schwerpunkt auf DNA) und Proteomik (mit Schwerpunkt auf Proteinen) ein relativ junges Gebiet, sodass bisher nicht genügend Zeit für die Entwicklung von Softwaretools und Datenbankinfrastrukturen blieb .
Darüber hinaus hat das Aufkommen erschwinglicher, ultrahochauflösender Massenspektrometer zum Sammeln von Metabolomikdaten in den letzten zehn Jahren die Datenmenge, die eine Probe erzeugen kann, um vielleicht mehr als das Zehnfache erhöht, wodurch ein noch größerer Bedarf an hochentwickelten Werkzeugen entsteht, die beständig sind Schluss mit der Datenflut.
Metaboseek erfüllt diese Anforderungen mit einer Reihe von Funktionen zur Analyse verschiedener Arten von Daten, um die Identifizierung von Verbindungen, die Strukturbestimmung, die Zuordnung von Metaboliten zu Familien basierend auf strukturellen Ähnlichkeiten, die Verfolgung radioaktiv markierter Verbindungen und vieles mehr zu unterstützen.
Maximilian J. Helf et al, Comparative metabolomics with Metaboseek deckt Funktionen eines konservierten Fettstoffwechselwegs in C. elegans auf, Naturkommunikation (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-28391-9