Identification de biomarqueurs de risque de la sténose aortique chez l'Homme : contribution des stratégies de profilage métabolomique non ciblée de biofluides

La sténose de la valve aortique (SVA) est la maladie cardiaque valvulaire fréquente. Elle se produit chez des personnes souvent âgées lorsque les feuillets de la valve deviennent épais, calcifiés et rétrécis, ce qui réduit le flux sanguin du ventricule gauche vers l'aorte. La SVA est souvent diagnostiquée tardivement, après le développement des symptômes et lorsque la maladie devient sévère. La progression de la maladie est rapide et, si elle n'est pas traitée, entraîne une insuffisance cardiaque et le décès des patients. Aucun traitement pharmacologique n'est efficace pour arrêter ou retarder sa progression. Le seul traitement disponible est le remplacement de la valve sténosée par une intervention chirurgicale ou par un cathéter. Ces méthodes sont invasives, coûteuses et présentent des complications. Il est important de comprendre l'étiologie et la pathogenèse de la SVA pour développer des solutions thérapeutiques et de diagnostic précoce efficaces. L'objectif de ma recherche a consisté dans l'identification de modifications métaboliques chez des patients atteints de SVA en utilisant des technologies complémentaires de profilage du métabolome. Des échantillons de 46 cas atteints de SVA et 46 sujets contrôles ont été utilisés. Les technologies d'analyse du métabolome utilisées ont été basées sur un profilage (1) non ciblé par chromatographie en phase gazeuse et la spectrométrie de masse (GC/MS) sur des échantillons d'urine et de plasma et (2) non ciblé et ciblé par spectroscopie de résonance magnétique nucléaire du proton (RMN 1H) sur des échantillons d'urine. De plus, une approche lipidomique non ciblée basée sur la spectrométrie de masse à temps de vol avec ionisation par désorption laser assistée par matrice (MALDI-TOF/MS) a été appliquée sur des échantillons de plasma pour analyser les lipides. La détection de différences quantitatives de métabolites entre cas et contrôles a été effectuée par analyses de régression. Des échantillons cardiaques de souris traités chroniquement par des métabolites candidats ont été utilisés pour tester leurs effets sur l'expression de gènes liés aux maladies cardiovasculaires. Des associations significatives ont été identifiées entre la SVA et 21 métabolites plasmatiques (GC/MS), et 22 (GC/MS) et 21 (RMN) métabolites urinaires. Environ 50% des associations étaient significatives dans les deux bio-fluides. En analyse ciblée par RMN, une association a été détectée entre la SVA et six métabolites connus, dont l'hippurate et la trigonelline. L'étude du lipidome a identifié des différences entre cas et contrôles pour 22 ions, dont plusieurs correspondent à des lysophosphatidylcholines, la lysophosphatidylcholine oxydée et les phosphatidylcholines. Le traitement de souris par l'hippurate et son précurseur le benzoate conduit à des altérations significatives de l'expression cardiaque de Bmp6, Cxcl9 et Mcp1. Mes résultats ont permis d'identifier des modifications significatives dans la régulation de métabolites plasmatiques et urinaires de patients atteints de SVA, qui peuvent servir d'outils moléculaires dans le diagnostic et le traitement de la maladie. En outre, ils soulignent l'importance de combiner plusieurs technologies complémentaires pour le profilage du métabolome d'échantillons humains et l'identification de biomarqueurs candidats de la maladie.Calcific aortic valve stenosis (AVS) is the most common valvular heart disease. It occurs when the valve leaflets become thick, calcific and narrow, obstructing the blood flow from left ventricle to the aorta. AVS is often diagnosed late after the development of symptoms and when the disease becomes severe. The disease progression is rapid and, if left untreated, it results in heart failure and death. There are no effective pharmacological therapies to stop or delay its progression. The only available treatment is the replacement of the stenotic valve with surgery or via catheterization, which are invasive and expensive procedures with important risk of complications, thus calling for novel effective therapeutic agents and early diagnostic tools. It is important to improve our understanding of the etiopathogenesis of AVS in order to develop tools for effective therapeutic and early diagnostic solutions. The central objective of my research was to identify metabolic changes in AVS patients using complementary metabolome profiling technologies. Samples from 46 AVS cases and 46 control subjects were used. Metabolome analyses were based on (1) untargeted metabolomic profiling using gas chromatography and mass spectrometry (GC/MS) in urine and plasma samples and (2) untargeted and targeted profiling using proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) in urine samples. In addition, untargeted lipidomics based on time-of-flight mass spectrometry with matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI-TOF/MS) was applied to plasma samples for lipid analysis. The detection of quantitative differences in metabolites between cases and controls was performed by regression analysis. Cardiac samples from mice chronically treated with candidate metabolites were used to test their effects on the expression of genes related to cardiovascular diseases. Significant associations were identified between AVS and 21 plasma metabolites by GC/MS, and 22 and 21 urinary metabolites by GC/MS and NMR, respectively. Approximately 50% of the associations were significant in both biofluids. Targeted NMR analyses allowed the identification of associations between VAS and six known metabolites, including hippurate and trigonelline. Lipidome analysis identified differences between cases and controls for 22 ions, several of which corresponding to lysophosphatidylcholines, oxidized lysophosphatidylcholine and phosphatidylcholines. Treatment of mice with hippurate and its precursor benzoate led to significant alterations in the cardiac expression of Bmp6, Cxcl9 and Mcp1. My results have identified significant changes in the regulation of plasma and urinary metabolites in AVS patients, which can be used as molecular tools in the diagnosis and treatment of the disease. In addition, they underline the importance of combining complementary technologies for metabolome profiling of human biospecimens, in order to maximise the identification of candidate biomarkers of the disease

Identification de biomarqueurs de risque de la sténose aortique chez l'Homme : contribution des stratégies de profilage métabolomique non ciblée de biofluides

Calcific aortic valve stenosis (AVS) is the most common valvular heart disease. It occurs when the valve leaflets become thick, calcific and narrow, obstructing the blood flow from left ventricle to the aorta. AVS is often diagnosed late after the development of symptoms and when the disease becomes severe. The disease progression is rapid and, if left untreated, it results in heart failure and death. There are no effective pharmacological therapies to stop or delay its progression. The only available treatment is the replacement of the stenotic valve with surgery or via catheterization, which are invasive and expensive procedures with important risk of complications, thus calling for novel effective therapeutic agents and early diagnostic tools. It is important to improve our understanding of the etiopathogenesis of AVS in order to develop tools for effective therapeutic and early diagnostic solutions. The central objective of my research was to identify metabolic changes in AVS patients using complementary metabolome profiling technologies. Samples from 46 AVS cases and 46 control subjects were used. Metabolome analyses were based on (1) untargeted metabolomic profiling using gas chromatography and mass spectrometry (GC/MS) in urine and plasma samples and (2) untargeted and targeted profiling using proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) in urine samples. In addition, untargeted lipidomics based on time-of-flight mass spectrometry with matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI-TOF/MS) was applied to plasma samples for lipid analysis. The detection of quantitative differences in metabolites between cases and controls was performed by regression analysis. Cardiac samples from mice chronically treated with candidate metabolites were used to test their effects on the expression of genes related to cardiovascular diseases. Significant associations were identified between AVS and 21 plasma metabolites by GC/MS, and 22 and 21 urinary metabolites by GC/MS and NMR, respectively. Approximately 50% of the associations were significant in both biofluids. Targeted NMR analyses allowed the identification of associations between VAS and six known metabolites, including hippurate and trigonelline. Lipidome analysis identified differences between cases and controls for 22 ions, several of which corresponding to lysophosphatidylcholines, oxidized lysophosphatidylcholine and phosphatidylcholines. Treatment of mice with hippurate and its precursor benzoate led to significant alterations in the cardiac expression of Bmp6, Cxcl9 and Mcp1. My results have identified significant changes in the regulation of plasma and urinary metabolites in AVS patients, which can be used as molecular tools in the diagnosis and treatment of the disease. In addition, they underline the importance of combining complementary technologies for metabolome profiling of human biospecimens, in order to maximise the identification of candidate biomarkers of the disease.La sténose de la valve aortique (SVA) est la maladie cardiaque valvulaire fréquente. Elle se produit chez des personnes souvent âgées lorsque les feuillets de la valve deviennent épais, calcifiés et rétrécis, ce qui réduit le flux sanguin du ventricule gauche vers l'aorte. La SVA est souvent diagnostiquée tardivement, après le développement des symptômes et lorsque la maladie devient sévère. La progression de la maladie est rapide et, si elle n'est pas traitée, entraîne une insuffisance cardiaque et le décès des patients. Aucun traitement pharmacologique n'est efficace pour arrêter ou retarder sa progression. Le seul traitement disponible est le remplacement de la valve sténosée par une intervention chirurgicale ou par un cathéter. Ces méthodes sont invasives, coûteuses et présentent des complications. Il est important de comprendre l'étiologie et la pathogenèse de la SVA pour développer des solutions thérapeutiques et de diagnostic précoce efficaces. L'objectif de ma recherche a consisté dans l'identification de modifications métaboliques chez des patients atteints de SVA en utilisant des technologies complémentaires de profilage du métabolome. Des échantillons de 46 cas atteints de SVA et 46 sujets contrôles ont été utilisés. Les technologies d'analyse du métabolome utilisées ont été basées sur un profilage (1) non ciblé par chromatographie en phase gazeuse et la spectrométrie de masse (GC/MS) sur des échantillons d'urine et de plasma et (2) non ciblé et ciblé par spectroscopie de résonance magnétique nucléaire du proton (RMN 1H) sur des échantillons d'urine. De plus, une approche lipidomique non ciblée basée sur la spectrométrie de masse à temps de vol avec ionisation par désorption laser assistée par matrice (MALDI-TOF/MS) a été appliquée sur des échantillons de plasma pour analyser les lipides. La détection de différences quantitatives de métabolites entre cas et contrôles a été effectuée par analyses de régression. Des échantillons cardiaques de souris traités chroniquement par des métabolites candidats ont été utilisés pour tester leurs effets sur l'expression de gènes liés aux maladies cardiovasculaires. Des associations significatives ont été identifiées entre la SVA et 21 métabolites plasmatiques (GC/MS), et 22 (GC/MS) et 21 (RMN) métabolites urinaires. Environ 50% des associations étaient significatives dans les deux bio-fluides. En analyse ciblée par RMN, une association a été détectée entre la SVA et six métabolites connus, dont l'hippurate et la trigonelline. L'étude du lipidome a identifié des différences entre cas et contrôles pour 22 ions, dont plusieurs correspondent à des lysophosphatidylcholines, la lysophosphatidylcholine oxydée et les phosphatidylcholines. Le traitement de souris par l'hippurate et son précurseur le benzoate conduit à des altérations significatives de l'expression cardiaque de Bmp6, Cxcl9 et Mcp1. Mes résultats ont permis d'identifier des modifications significatives dans la régulation de métabolites plasmatiques et urinaires de patients atteints de SVA, qui peuvent servir d'outils moléculaires dans le diagnostic et le traitement de la maladie. En outre, ils soulignent l'importance de combiner plusieurs technologies complémentaires pour le profilage du métabolome d'échantillons humains et l'identification de biomarqueurs candidats de la maladie

Identification de biomarqueurs de risque de la sténose aortique chez l'Homme : contribution des stratégies de profilage métabolomique non ciblée de biofluides

Calcific aortic valve stenosis (AVS) is the most common valvular heart disease. It occurs when the valve leaflets become thick, calcific and narrow, obstructing the blood flow from left ventricle to the aorta. AVS is often diagnosed late after the development of symptoms and when the disease becomes severe. The disease progression is rapid and, if left untreated, it results in heart failure and death. There are no effective pharmacological therapies to stop or delay its progression. The only available treatment is the replacement of the stenotic valve with surgery or via catheterization, which are invasive and expensive procedures with important risk of complications, thus calling for novel effective therapeutic agents and early diagnostic tools. It is important to improve our understanding of the etiopathogenesis of AVS in order to develop tools for effective therapeutic and early diagnostic solutions. The central objective of my research was to identify metabolic changes in AVS patients using complementary metabolome profiling technologies. Samples from 46 AVS cases and 46 control subjects were used. Metabolome analyses were based on (1) untargeted metabolomic profiling using gas chromatography and mass spectrometry (GC/MS) in urine and plasma samples and (2) untargeted and targeted profiling using proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) in urine samples. In addition, untargeted lipidomics based on time-of-flight mass spectrometry with matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI-TOF/MS) was applied to plasma samples for lipid analysis. The detection of quantitative differences in metabolites between cases and controls was performed by regression analysis. Cardiac samples from mice chronically treated with candidate metabolites were used to test their effects on the expression of genes related to cardiovascular diseases. Significant associations were identified between AVS and 21 plasma metabolites by GC/MS, and 22 and 21 urinary metabolites by GC/MS and NMR, respectively. Approximately 50% of the associations were significant in both biofluids. Targeted NMR analyses allowed the identification of associations between VAS and six known metabolites, including hippurate and trigonelline. Lipidome analysis identified differences between cases and controls for 22 ions, several of which corresponding to lysophosphatidylcholines, oxidized lysophosphatidylcholine and phosphatidylcholines. Treatment of mice with hippurate and its precursor benzoate led to significant alterations in the cardiac expression of Bmp6, Cxcl9 and Mcp1. My results have identified significant changes in the regulation of plasma and urinary metabolites in AVS patients, which can be used as molecular tools in the diagnosis and treatment of the disease. In addition, they underline the importance of combining complementary technologies for metabolome profiling of human biospecimens, in order to maximise the identification of candidate biomarkers of the disease.La sténose de la valve aortique (SVA) est la maladie cardiaque valvulaire fréquente. Elle se produit chez des personnes souvent âgées lorsque les feuillets de la valve deviennent épais, calcifiés et rétrécis, ce qui réduit le flux sanguin du ventricule gauche vers l'aorte. La SVA est souvent diagnostiquée tardivement, après le développement des symptômes et lorsque la maladie devient sévère. La progression de la maladie est rapide et, si elle n'est pas traitée, entraîne une insuffisance cardiaque et le décès des patients. Aucun traitement pharmacologique n'est efficace pour arrêter ou retarder sa progression. Le seul traitement disponible est le remplacement de la valve sténosée par une intervention chirurgicale ou par un cathéter. Ces méthodes sont invasives, coûteuses et présentent des complications. Il est important de comprendre l'étiologie et la pathogenèse de la SVA pour développer des solutions thérapeutiques et de diagnostic précoce efficaces. L'objectif de ma recherche a consisté dans l'identification de modifications métaboliques chez des patients atteints de SVA en utilisant des technologies complémentaires de profilage du métabolome. Des échantillons de 46 cas atteints de SVA et 46 sujets contrôles ont été utilisés. Les technologies d'analyse du métabolome utilisées ont été basées sur un profilage (1) non ciblé par chromatographie en phase gazeuse et la spectrométrie de masse (GC/MS) sur des échantillons d'urine et de plasma et (2) non ciblé et ciblé par spectroscopie de résonance magnétique nucléaire du proton (RMN 1H) sur des échantillons d'urine. De plus, une approche lipidomique non ciblée basée sur la spectrométrie de masse à temps de vol avec ionisation par désorption laser assistée par matrice (MALDI-TOF/MS) a été appliquée sur des échantillons de plasma pour analyser les lipides. La détection de différences quantitatives de métabolites entre cas et contrôles a été effectuée par analyses de régression. Des échantillons cardiaques de souris traités chroniquement par des métabolites candidats ont été utilisés pour tester leurs effets sur l'expression de gènes liés aux maladies cardiovasculaires. Des associations significatives ont été identifiées entre la SVA et 21 métabolites plasmatiques (GC/MS), et 22 (GC/MS) et 21 (RMN) métabolites urinaires. Environ 50% des associations étaient significatives dans les deux bio-fluides. En analyse ciblée par RMN, une association a été détectée entre la SVA et six métabolites connus, dont l'hippurate et la trigonelline. L'étude du lipidome a identifié des différences entre cas et contrôles pour 22 ions, dont plusieurs correspondent à des lysophosphatidylcholines, la lysophosphatidylcholine oxydée et les phosphatidylcholines. Le traitement de souris par l'hippurate et son précurseur le benzoate conduit à des altérations significatives de l'expression cardiaque de Bmp6, Cxcl9 et Mcp1. Mes résultats ont permis d'identifier des modifications significatives dans la régulation de métabolites plasmatiques et urinaires de patients atteints de SVA, qui peuvent servir d'outils moléculaires dans le diagnostic et le traitement de la maladie. En outre, ils soulignent l'importance de combiner plusieurs technologies complémentaires pour le profilage du métabolome d'échantillons humains et l'identification de biomarqueurs candidats de la maladie

HDL levels modulate the impact of type 2 diabetes susceptibility alleles in older adults

Abstract Background Type 2 Diabetes (T2D) is influenced by genetic, environmental, and ageing factors. Ageing pathways exacerbate metabolic diseases. This study aimed to examine both clinical and genetic factors of T2D in older adults. Methods A total of 2,909 genotyped patients were enrolled in this study. Genome Wide Association Study was conducted, comparing T2D patients to non-diabetic older adults aged ≥ 60, ≥ 65, or ≥ 70 years, respectively. Binomial logistic regressions were applied to examine the association between T2D and various risk factors. Stepwise logistic regression was conducted to explore the impact of low HDL (HDL < 40 mg/dl) on the relationship between the genetic variants and T2D. A further validation step using data from the UK Biobank with 53,779 subjects was performed. Results The association of T2D with both low HDL and family history of T2D increased with the age of control groups. T2D susceptibility variants (rs7756992, rs4712523 and rs10946403) were associated with T2D, more significantly with increased age of the control group. These variants had stronger effects on T2D risk when combined with low HDL cholesterol levels, especially in older control groups. Conclusions The findings highlight a critical role of age, genetic predisposition, and HDL levels in T2D risk. The findings suggest that individuals over 70 years who have high HDL levels without the T2D susceptibility alleles may be at the lowest risk of developing T2D. These insights can inform tailored preventive strategies for older adults, enhancing personalized T2D risk assessments and interventions

Plasma and urine metabolomic analyses in aortic valve stenosis reveal shared and biofluid-specific changes in metabolite levels.

Aortic valve stenosis (AVS) is a prevalent condition among the elderly population that eventually requires aortic valve replacement. The lack of reliable biomarkers for AVS poses a challenge for its early diagnosis and the application of preventive measures. Untargeted gas chromatography mass spectrometry (GC-MS) metabolomics was applied in 46 AVS cases and 46 controls to identify plasma and urine metabolites underlying AVS risk. Multivariate data analyses were performed on pre-processed data (e.g. spectral peak alignment), in order to detect changes in metabolite levels in AVS patients and to evaluate their performance in group separation and sensitivity of AVS prediction, followed by regression analyses to test for their association with AVS. Through untargeted analysis of 190 urine and 130 plasma features that could be detected and quantified in the GC-MS spectra, we identified contrasting levels of 22 urine and 21 plasma features between AVS patients and control subjects. Following metabolite assignment, we observed significant changes in the concentration of known metabolites in urine (n = 14) and plasma (n = 15) that distinguish the metabolomic profiles of AVS patients from healthy controls. Associations with AVS were replicated in both plasma and urine for about half of these metabolites. Among these, 2-Oxovaleric acid, elaidic acid, myristic acid, palmitic acid, estrone, myo-inositol showed contrasting trends of regulation in the two biofluids. Only trans-Aconitic acid and 2,4-Di-tert-butylphenol showed consistent patterns of regulation in both plasma and urine. These results illustrate the power of metabolomics in identifying potential disease-associated biomarkers and provide a foundation for further studies towards early diagnostic applications in severe heart conditions that may prevent surgery in the elderly