NMR-omika, profilování sloučenin v 1H NMR spektrech
NMR spektroskopie se dá s výhodou využít i při analýze komplikovanějších směsí organických látek. Pokud chceme jednotlivé látky ve směsi identifikovat, případně i kvantifikovat, musíme mít k dispozici spektra čistých látek. Identifikace jednotlivých látek pak může proběhnout i na základě jediného signálu, který je ve spektru celé směsi dobře rozpoznatelný. Následně je třeba zjistit, zda lze ve spektru směsi nalézt všechny zbývající signály dané látky. Pokud ano, zbývá přizpůsobit proporčně intenzity všech signálů dané látky signálům ve spektru směsi. Porovnání jejich intenzity s intenzitou signálu standardu dostaneme informaci o koncentraci dané látky ve vzorku. Tomuto postupu říkáme profilování sloučenin a lze ho nejlépe uplatnit při analýze přesně vymezené skupiny látek v dané matrici. Takovými vzorky mohou být např. tělní tekutiny, ve kterých hledáme jednotlivé metabolity, potom mluvíme o metabolomice. Na základě koncentrací nejběžnějších organických látek jako jsou jednoduché organické kyseliny, sacharidy, alkoholy apod. můžeme určovat původ a kvalitu potravin pomocí tzv. foodomiky. Aerosolomika se naopak zabývá stanovováním koncentrací látek v ovzduší a následným určováním původu znečištění. Profilování je univerzální přístup, který může nalézt široké uplatnění, dosud je ale ještě v plenkách, minimálně na území České republiky. Nedílnou součástí zpracování získaných dat jsou pokročilé metody statistické analýzy, které nám umožňují nalézt jemné rozdíly v koncentracích látek mezi skupinami, které jsme si dopředu nadefinovali. Můžeme tak rozlišovat mezi vzorky zdravých či nemocných jedinců, případně pomocí predikčních modelů předpovídat, jak se bude vyvíjet rizikový jedinec. V současné době řešíme projekty zaměřené např. na ranou diagnostiku rakoviny slinivky, Alzheimerovy choroby či hepatocelulárního karcinomu. Převážně pracujeme s krevními vzorky, ale analyzovali jsme i vzorky dechového kondenzátu či mozkomíšního moku. Na základě statistické analýzy dokážeme určit metabolity s významnými změnami koncentrací v daných skupinách a následně identifikovat zasažené metabolické dráhy. Pomocí NMR metabolomiky lze monitorovat i vývoj onemocnění v čase, případně sledovat odpověď jedince na probíhající léčbu. Cílenou analýzou lze sledovat i metabolismus daného farmaka v organismu. Možných směrů výzkumu je zkrátka mnoho…
Horník, Š.; Pokorná, P.; Vodicka, P.; Lhotka, R.; Sýkora, J.; Arora, S.; Poulain, L.; Herrmann, H.; Schwarz, J.; Zdímal, V. Positive matrix factorization of seasonally resolved organic aerosol at three different central European background sites based on nuclear magnetic resonance Aerosolomics data. Science of the Total Environment. 2024, 916, 170303. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.170303
Michálková, L.; Horník, Š.; Sýkora, J.; Setnička, V.; Bunganič, B. Prediction of Pathologic Change Development in the Pancreas Associated with Diabetes Mellitus Assessed by NMR Metabolomics. Journal of Proteome Research. 2023, 22(6), 1936-1946. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.3c00047
Michálková, L.; Horník, Š.; Sýkora, J.; Habartová, L.; Setnička, V.; Bunganič, B. Early Detection of Pancreatic Cancer in Type 2 Diabetes Mellitus Patients Based on H-1 NMR Metabolomics. J. Proteome Res. 2021, 20(3), 1744–1753. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.0c00990
Horník, Š.; Michálková, L.; Sýkora, J.; Ždímal, V.; Vlčková, S.; Dvořáčková, S.; Pelclová, D. Effects of Workers Exposure to Nanoparticles Studied by NMR Metabolomics. Appl. Sci. 2021, 11, 6601. https://doi.org/10.3390/app11146601
Horník, Š.; Sýkora, J.; Pokorná, P.; Vodička, P.; Schwarz, J.; Ždímal, V. Detailed NMR analysis of water-soluble organic compounds in size-resolved particulate matter seasonally collected at a suburban site in Prague. Atmospheric Environment 2021, 267, 118757. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2021.118757
Horník, Š.; Sýkora, J.; Schwarz, J.; Ždímal, V. Nuclear Magnetic Resonance Aerosolomics: A Tool for Analysis of Polar Compounds in Atmospheric Aerosols. ACS Omega 2020, 5(36), 22750–22758. https://doi.org/10.1021/acsomega.0c01634