A novel Bayesian approach to quantify clinical variables and to determine their spectroscopic counterparts in 1H NMR metabonomic data

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>A key challenge in metabonomics is to uncover quantitative associations between multidimensional spectroscopic data and biochemical measures used for disease risk assessment and diagnostics. Here we focus on clinically relevant estimation of lipoprotein lipids by ¹H NMR spectroscopy of serum.</p> <p>Results</p> <p>A Bayesian methodology, with a biochemical motivation, is presented for a real ¹H NMR metabonomics data set of 75 serum samples. Lipoprotein lipid concentrations were independently obtained for these samples via ultracentrifugation and specific biochemical assays. The Bayesian models were constructed by Markov chain Monte Carlo (MCMC) and they showed remarkably good quantitative performance, the predictive R-values being 0.985 for the very low density lipoprotein triglycerides (VLDL-TG), 0.787 for the intermediate, 0.943 for the low, and 0.933 for the high density lipoprotein cholesterol (IDL-C, LDL-C and HDL-C, respectively). The modelling produced a kernel-based reformulation of the data, the parameters of which coincided with the well-known biochemical characteristics of the ¹H NMR spectra; particularly for VLDL-TG and HDL-C the Bayesian methodology was able to clearly identify the most characteristic resonances within the heavily overlapping information in the spectra. For IDL-C and LDL-C the resulting model kernels were more complex than those for VLDL-TG and HDL-C, probably reflecting the severe overlap of the IDL and LDL resonances in the ¹H NMR spectra.</p> <p>Conclusion</p> <p>The systematic use of Bayesian MCMC analysis is computationally demanding. Nevertheless, the combination of high-quality quantification and the biochemical rationale of the resulting models is expected to be useful in the field of metabonomics.</p

Probabilistic modeling and machine learning in structural and systems biology

This supplement contains extended versions of a selected subset of papers presented at the workshop PMSB 2007, Probabilistic Modeling and Machine Learning in Structural and Systems Biology, Tuusula, Finland, from June 17 to 18, 2006

Development of 1H-NMR Serum Profiling Methods for High-Throughput Metabolomics

El perfilat de sèrum per ressonància magnètica nuclear de protó (1H-RMN) està especialment indicat per a anàlisi a gran escala en estudis epidemiològics, nutricionals o farmacològics. L’espectroscòpia 1H-RMN requereix mínima manipulació de mostra i gràcies a la seva resposta quantitativa permet la comparació directa entre laboratoris. Un perfilat complet de sèrum per 1H-RMN requereix de tres mesures que es corresponen amb tres espècies moleculars diferents: lipoproteïnes, metabòlits de baix pes molecular i lípids. El perfilat de sèrum per 1H-RMN permet obtenir informació de grandària, nombre de partícules i contingut lipídic de les subfraccions lipoproteiques, així com l'abundància d'aminoàcids, productes de la glicòlisi, cossos cetònics, àcids grassos i fosfolípids, entre d'altres. No obstant això, la complexitat espectral afavoreix la inclusió d'errors en l'anàlisi manual de les dades, mentre que les múltiples interaccions moleculars en el sèrum comprometen la seva precisió quantitativa. És per tant necessari desenvolupar mètodes robustos de perfilat metabòlic per consolidar la 1H-RMN en la pràctica clínica. Per a això, aquesta tesi presenta diverses estratègies metodològiques i computacionals. En el primer treball, es van desenvolupar mètodes de regressió dels lípids del perfil lipídic clàssic, generalitzables a mostres de població sana i amb valors de lípids i lipoproteïnes anormals. Aquests lípids representen els principals indicadors de risc cardiovascular i els objectius terapèutics primaris. En el segon estudi caracteritzem els errors de quantificació en el perfilat 1H-RMN de metabòlits clínicament rellevants, que són deguts a la seva agregació a la proteïna sanguínia. També proposem un mètode que fomenta la competició per l'agregació i que ens permet obtenir quantificacions dels nostres metabòlits properes a les absolutes. Finalment, el tercer treball presenta LipSpin: una eina bioinformàtica de codi obert específicament dissenyada per al perfilat de lípids per 1H-RMN. A més, aquest estudi exposa alguns aspectes metodològics per millorar l'anàlisi de lípids per RMN.El perfilado de suero por resonancia magnética nuclear de protón (1H-RMN) está especialmente indicado para el análisis a gran escala en estudios epidemiológicos, nutricionales o farmacológicos. La espectroscopía 1H-RMN requiere mínima manipulación de muestra y gracias a su respuesta cuantitativa permite la comparación directa entre laboratorios. Un perfilado completo de suero por 1H-RMN requiere de tres mediciones que se corresponden con tres especies moleculares distintas: lipoproteínas, metabolitos de bajo peso molecular y lípidos. El perfilado de suero por 1H-RMN permite obtener información de tamaño, número de partículas y contenido lipídico de las subfracciones lipoproteicas, así como la abundancia de aminoácidos, productos de la glicólisis, cuerpos cetónicos, ácidos grasos y fosfolípidos, entre otros. Sin embargo, la complejidad espectral favorece la inclusión de errores en el análisis manual de los datos, mientras que las múltiples interacciones moleculares en el suero comprometen su precisión cuantitativa. Es por tanto necesario desarrollar métodos robustos de perfilado metabólico para consolidar la 1H-RMN en la práctica clínica. Para ello, esta tesis presenta varias estrategias metodológicas y computacionales. En el primer trabajo, se desarrollaron métodos de regresión de los lípidos del perfil lipídico clásico, generalizables a muestras de población sana y con valores de lípidos y lipoproteínas anormales. Estos lípidos representan los principales indicadores de riesgo cardiovascular y los objetivos terapéuticos primarios. En el segundo estudio caracterizamos los errores de cuantificación en el perfilado 1H-RMN de metabolitos clínicamente relevantes, que son debidos a su agregación a la proteína sanguínea. También proponemos un método que fomenta la competición por la agregación y que nos permite obtener cuantificaciones de nuestros metabolitos cercanas a las absolutas. Por último, el tercer trabajo presenta LipSpin: una herramienta bioinformática de código abierto específicamente diseñada para el perfilado de lípidos por 1H-RMN. Además, este estudio expone algunos aspectos metodológicos para mejorar el análisis de lípidos por RMN.1H-NMR serum profiling is especially suitable for high-throughput epidemiological studies and large-scale nutritional studies and drug monitoring. It requires minimal sample manipulation and its quantitative response allows inter-laboratory comparison. A comprehensive 1H-NMR serum profiling consists of three measurements encoding different molecular species: lipoproteins, low-molecular-weight metabolites and lipids. 1H-NMR serum profiling provides information of size, particle number and lipid content of lipoprotein subclasses, as well as abundance of amino acids, glycolysis-related metabolites, ketone bodies, fatty acids and phospholipids, among others. However, the spectral complexity promotes errors in manual data analysis and the multiple molecular interactions within the sample compromise reliable quantifications. Developing robust methods of metabolite serum profiling is therefore desirable to consolidate high-throughput 1H-NMR in the clinical practice. This thesis presents several methodological and computational strategies to that end. In the first study, we developed generalizable regression methods for lipids in routine clinical practice (known as “lipid panel”), to be applied in healthy population and in a wide spectrum of lipid and lipoprotein abnormalities. These standard lipids are still the main measurements of cardiovascular risk and therapy targets. In the second study, we characterised the quantitative errors introduced by protein binding in 1H-NMR profiling of clinically-relevant LMWM in native serum. Then, we proposed a competitive binding strategy to achieve quantifications closer to absolute concentrations, being fully compatible with high-throughput NMR. Finally, the third study presents LipSpin: an open source bioinformatics tool specifically designed for 1H-NMR profiling of serum lipids. Moreover, some methodological aspects to improve NMR-based serum lipid analysis are discussed

Metabonomic characterisation of the thoroughbred racehorse

Mammalian metabolism is known to be influenced by a number of physiological and environmental factors and the metabolic phenotype of an individual includes contributions from diet and the intestinal microbiota. Intestinal wellbeing is paramount for mammalian health and it is increasingly evident that intestinal bacteria have the ability to influence the development of an array of diseases. The horse is a hindgut fermenter- a sophisticated fermentation vat, housing a plethora of gut microbes that liberate energy from high cellulose diets. Investigating the horse will further enhance our knowledge of the symbiotic relationship between the mammalian host and its consortium of gut microbes. Plasma, urine and faecal biological matrices were explored using nuclear magnetic resonance spectroscopy to identify the dominant metabolites present in a healthy racehorse population. Multivariate statistics allowed differences in metabolic profiles to be analysed between horses and within individual horses. 106 metabolites were catalogued, providing a reference tool for ‘normal’ horse NMR data. Urine samples provided the highest percentage of gut microbial derived metabolites. 32 racehorses were subsequently longitudinally sampled to investigate sources of metabolic variation such as yard origin, exercise intensity and behavioural phenotype. Gut microbial co-metabolites; such as hippurate, quinate and p-cresol glucuronide were found to be significantly associated with a number of sources of variation. Equine oral stereotypical behaviour (EOS), abrupt dietary change and high-starch diets are risk factors for colic. Gut microbes can indirectly influence behaviour and it has been postulated that stereotypical abnormalities, such as autism and EOS could be related to changes in gut microbial composition and metabolism. Urinary quinate- a dietary and gut microbial co-metabolite was found to be significantly increased in horses that displayed crib-biting behaviour compared to matched controls. Metabolic profiles from biofluids of horses on a diet trial exploring 3 diets; a traditional high-starch racing diet; a high-fat alternative and a grass only diet highlighted significant differences in gut microbial metabolism. A grass only diet had the highest level of gut microbial co-metabolites such as hippurate in comparison to the other diets and the high-fat alternative was most similar to this ‘natural’ grass metabolome. Conversely, a high-starch diet was associated with higher faecal lactic acid levels, suggesting a shift in pH and therefore microbial environment.Open Acces

Exploring the utility of metabolic profiling in stratifying patient groups in Inflammatory Bowel Disease

The pathogenesis of IBD, involving dynamic interactions between the microbiome, innate and adaptive immune systems, genetics and environmental factors, is a major focus of academic interest, in order to reveal more about the heterogeneous clinical course of the disease and in pursuit of improved therapeutic targets. Metabonomics has been previously used with a variety of biofluids to successfully distinguish IBD from controls, but the complex metabolic data also have potential to unlock insights into pathogenesis and better understand how to better stratify patients for personalised clinical care. In the largest urinary metabonomics IBD study to date, changes in the white European cohort confirmed previous published findings, highlighting discriminatory metabolites of gut microbial and inflammatory pathway sources. Significant metabolic differences were seen when comparing IBD patients and controls from South Asia to white North Europeans, demonstrating the influence of ethnicity on the metabolic profile and showing metabolite changes related to host-nutrition-microbiome interactions. Results from longitudinal measurements of the IBD metabolome in the same individuals over several years indicate relative stability despite the relapsing-remitting course of the disease and different treatments. This early finding suggests clinical outcomes may only have subtly discernible changes on metabolic profiles, potentially limiting its application as a disease-monitoring tool. 16S rRNA profiling, employed to characterise the microbiome, showed reduced microbial diversity in IBD and 4 key bacterial genera - Veillonella, Acidaminococcus, Lactobacillus and Streptococcus - associated with disease. Significant urinary and faecal metabolites in the same patients were correlated with these bacteria to demonstrate the feasibility of multi-omic integration in IBD. Furthermore, the breath VOC profiles of IBD patients obtained by SIFT-MS were distinct from those of heathy controls, with the significant compounds originating from microbial sources, and inflammatory pathways, demonstrating the potential of this technology and another facet to metabolic profiling in IBD.Open Acces

A Differential Network Approach to Exploring Differences between Biological States: An Application to Prediabetes

Background: Variations in the pattern of molecular associations are observed during disease development. The comprehensive analysis of molecular association patterns and their changes in relation to different physiological conditions can yield insight into the biological basis of disease-specific phenotype variation. Methodology: Here, we introduce a formal statistical method for the differential analysis of molecular associations via network representation. We illustrate our approach with extensive data on lipoprotein subclasses measured by NMR spectroscopy in 4,406 individuals with normal fasting glucose, and 531 subjects with impaired fasting glucose (prediabetes). We estimate the pair-wise association between measures using shrinkage estimates of partial correlations and build the differential network based on this measure of association. We explore the topological properties of the inferred network to gain insight into important metabolic differences between individuals with normal fasting glucose and prediabetes. Conclusions/Significance: Differential networks provide new insights characterizing differences in biological states. Based on conventional statistical methods, few differences in concentration levels of lipoprotein subclasses were found between individuals with normal fasting glucose and individuals with prediabetes. By performing the differential analysis of networks, several characteristic changes in lipoprotein metabolism known to be related to diabetic dyslipidemias were identified. The results demonstrate the applicability of the new approach to identify key molecular changes inaccessible to standard approaches

Development and evaluation of a novel advanced lipoprotein test based on 2d diffusion orderen 1h nmr spectroscopy

La determinació de la mida i el nombre de lipoproteïnes utilitzant tests avançats de lipoproteïnes és d'un gran interès clínic ja que el nombre de partícules LDL s'ha posicionat com a millor predictor de risc cardiovascular que el colesterol LDL. Tanmateix, els tests avançats de lipoproteïnes actuals encara no s'han introduït en l'àmbit clínic en gran part per la falta d'una estandarització. En aquesta tesi presentem el test LipoScale, un nou test avançat de lipoproteïnes basat en espectroscopia de RMN de difusió 2D. Amb aquest test es pretén obtenir una millor caracterització de les lipoproteïnes plasmàtiques, tant el seu contingut lipídic com la seva mida i nombre de partícules, de manera que amb ell s'aconsegueixi una millor predicció del risc cardiovascular. Durant el desenvolupament del test s’han estudiat diferents patologies i cohorts dins del marc de les malalties metabòliques (les quals són un factor de risc de les malalties cardiovasculars). Entre les malalties estudiades destaquem la diabetis, la dislipèmia aterògena i la síndrome de l’ovari poliquístic (PCOS). A més, també s’han monitoritzat canvis en el perfil de les lipoproteïnes deguts a intervencions nutricionals i a l’exercici. La principal diferència entre la nostra aproximació i la dels mètodes actuals és que aquests últims utilitzen mètodes de RMN 1D estàndards, mentre que el nostre test està basat en l'ús de gradients de camps magnètic, els quals generen espectres 2D amb els que es pot obtenir informació directa i objectiva de la mida de les partícules lipoproteiques. Aquesta tesi ha generat diferents publicacions científiques així com també s'ha fet la sol•licitud d'una patent europea i s'ha creat una spin-off per comercialitzar el test.La determinación del tamaño y el número de lipoproteínas utilizando tests avanzados de lipoproteínas es de un gran interés clínico ya que el número de partículas LDL se ha posicionado como mejor predictor de riesgo cardiovascular que el colesterol LDL. Sin embargo, los tests avanzados de lipoproteínas actuales aún no se han introducido en el ámbito clínico en gran parte por la falta de una estandarización. En esta tesis presentamos el test LipoScale, un nuevo test avanzado de lipoproteínas basado en espectroscopía de RMN de difusión 2D. Con este test se pretende obtener una mejor caracterización de las lipoproteínas plasmáticas, tanto su contenido lipídico como su tamaño y número de partículas, por lo que con él se consiga una mejor predicción del riesgo cardiovascular. Durante el desarrollo del test se han estudiado diferentes patologías y cohortes dentro del marco de las enfermedades metabólicas (las cuales son un factor de riesgo de las enfermedades cardiovasculares). Entre las enfermedades estudiadas destacamos la diabetes, la dislipemia aterògena y el síndrome del ovario poliquístico (PCOS). Además, también se han monitorizado cambios en el perfil de las lipoproteínas debidos a intervenciones nutricionales y el ejercicio. La principal diferencia entre nuestra aproximación y la de los métodos actuales es que estos últimos utilizan métodos de RMN 1D estándar, mientras que nuestro test está basado en el uso de gradientes de campo magnético, los cuales generan espectros 2D con los que se puede obtener información directa y objetiva del tamaño de las partículas lipoproteicas. Esta tesis a generado diferentes publicaciones científicas así como también se ha hecho la solicitud de una patente europea y se ha creado una spin-off para comercializar el test.Determination of lipoprotein particle size and particle number using advanced lipoprotein analyses is of particular interest since the LDL particle number has been shown to improve cardiovascular disease risk prediction. Advanced lipoprotein tests (ALT), however, are not yet routinely introduced in clinical practice partly due to the lack of standardization. This thesis presents the LipoScale test, a novel advanced lipoprotein test based on 2D diffusion-ordered 1H NMR spectroscopy. This test is to obtain a better characterization of plasma lipoproteins in terms of their lipid content, particle size and particle number that will allow a better assessment of cardiovascular risk. During the development of the test various diseases and cohorts were studied in the context of metabolic diseases (which are a risk factor for cardiovascular disease). Among the diseases studied we highlight diabetes, atherogenic dyslipidemia and polycystic ovary syndrome (PCOS). In addition, changes were also monitored in the lipoprotein profile due to nutritional interventions and exercise. The main difference between our approach and the current NMR methods is that the latter use standard 1D methods, whereas our test is based on the use of magnetic field gradients, which generate the 2D spectra that can be used to get direct and objective information on lipoprotein particle sizes. This thesis generated various scientific publications, includes an application for a European patent and a spin-off has been created to commercialize the test

1H-NMR glycoprotein analysis: An Advanced approach for inflammatory diseases diagnosis

La inflamació és una resposta biològica complexa d'un organisme davant d'estímuls de diversa etiologia. Durant la resposta inflamatòria es produeix una variació en les concentracions de certes proteïnes presents en plasma anomenades “proteïnes de fase aguda”. La majoria d'aquestes proteïnes són proteïnes glicadas. El procés de glicosilació de proteïnes augmenta en resposta a citocines proinflamatòries i es caracteritza per la unió d'un o diversos monosacàrids (com són GlcNAc, GalNAC i Neu5Ac, entre d'altres) a la cadena d'aminoàcids de la proteïna. Actualment hi ha un interès creixent en el descobriment de nous biomarcadors capaços d'avaluar el grau d'inflamació sistèmica degut, en part, a la gran variabilitat intraindividual que presenten els marcadors actualment utilitzats en clínica, com és la PCR. Durant els últims anys la tecnologia d'alt rendiment RMN s'ha convertit en una eina cada vegada més utilitzada en la pràctica clínica a causa dels seus grans avantatges. Un exemple d'això són els tests avançats de lipoproteïnes (ex. Liposcale a Biosfer Teslab o Lipoprofile en Labcorp). En aquesta tesi presentem un mètode de quantificació de glicoproteïnes basat en RMN amb la finalitat de determinar el seu interès clínic. A diferència d'altres mètodes de RMN descrits en la literatura que quantifiquen GlycA i GlycB, corresponents a la concentració dels grups acetil dels residus GlcNAc, GalNac i Neu5AC, nosaltres vam presentar nous paràmetres no descrits anteriorment com són GlycF i les ràtios H / W de GlycA i GlycB, que han demostrat estar fortament associats al grau d'inflamació. Els resultats obtinguts en els estudis presentats en aquesta tesi són prometedors des del punt de vista clínic i metodològic. El perfilat de glicoproteïnes a través de 1H-NMR llança un nou paradigma encoratjador per a la seva futura incorporació al diagnòstic clínic.La inflamación es una respuesta biológica compleja de un organismo frente a estímulos de diversa etiología. Durante la respuesta inflamatoria se produce una variación en las concentraciones de ciertas proteínas presentes en plasma llamadas proteínas de fase aguda. La mayoría de estas proteínas son proteínas glicadas. El proceso de glicosilación de proteínas aumenta en respuesta a citoquinas proinflamatorias y se caracteriza por la unión de uno o varios monosacáricos (como son GlcNAc, GalNAC y Neu5Ac, entre otros) a la cadena de aminoácidos de la proteína. Actualmente existe un creciente interés en el descubrimiento de nuevos biomarcadores capaces de evaluar el grado de inflamación sistémica debido en parte a la gran variabilidad intraindividual que presentan los marcadores actualmente utilizados en clínica como es la PCR. Durante los últimos años la tecnología de alto rendimiento RMN se ha convertido en una herramienta cada vez más utilizada en la práctica clínica debido a sus grandes ventajas. Un ejemplo de ello son los test avanzados de lipoproteínas (ej. Liposcale en Biosfer Teslab o Lipoprofile en Labcorp). En esta tesis presentamos un método de cuantificación de glicoproteínas basado en RMN con el fin de determinar su interés clínico. A diferencia de otros métodos de RMN descritos en la literatura que cuantifican GlycA y GlycB, correspondientes a la concentración de los grupos acetilo de los residuos GlcNAc, GalNac y Neu5AC, nosotros presentamos nuevos parámetros no descritos anteriormente como son GlycF y los ratios H/W de GlycA y GlycB, que han demostrado estar fuertemente asociados al grado de inflamación. Los resultados obtenidos en los estudios presentados en esta tesis son prometedores desde el punto de vista clínico y metodológico. El perfilado de glicoproteínas a través de 1H-NMR, lanza un nuevo paradigma alentador para su futura incorporación en el diagnostico clínicoInflammation is a complex biological response of an organism to a stimulus of diverse aetiology. During the inflammatory response there is a variation in the concentrations of certain proteins present in plasma called acute phase proteins. Most of these proteins are glycated proteins. The process of protein glycation increases in response to pro-inflammatory cytokines and is characterized by the binding of one or more monosaccharides (such as GlcNAc, GalNAC and Neu5Ac, among others) to the amino acid chain of the protein. Currently there is a growing interest in the discovery of new biomarkers capable of evaluating the degree of systemic inflammation due in part to the great intra-individual variability that present the markers currently used in clinical such as CRP. In recent years, high-performance NMR technology has become an increasingly used tool in clinical practice due to its great advantages. An example of this are the advanced lipoprotein tests (e.g. Liposcale in Biosfer Teslab or Lipoprofile in Labcorp). In this thesis we present a method of quantification of glycoproteins based on NMR in order to determine their clinical interest. Unlike other NMR methods described in the literature that quantify GlycA and GlycB, corresponding to the concentration of the acetyl groups of GlcNAc, GalNac and Neu5AC residues, we present new parameters not previously described such as GlycF and the H/W ratios of GlycA and GlycB, which have been shown to be strongly associated with the degree of inflammation. The results obtained in the studies presented in this thesis are promising from a clinical and methodological point of view. The profiling of glycoproteins through 1H-NMR, launches an encouraging new paradigm for its future incorporation in clinical diagnosis