La bibliothèque de médicaments GNPS : une nouvelle ressource pour la recherche sur les médicaments
Une bibliothèque complète vise à améliorer l'analyse de l'exposition aux médicaments et la compréhension de la santé.
Pieter C. Dorrestein, H. N. Zhao, K. E. Kvitne, C. Brungs, S. Mohan, V. Charron-Lamoureux, W. Bittremieux, R. Tang, R. Schmid, S. Lamichhane, Y. El Abiead, M. S. Andalibi, H. Mannochio-Russo, M. Ambre, N. E. Avalon, M. Bryant, A. M. Caraballo-Rodriguez, M. C. Maya, L. Chin, R. J. Ellis, D. Franklin, S. Girod, P. W. P. Gomes, L. Hansen, R. Heaton, J. E. Iudicello, A. K. Jarmusch, L. Khatib, S. Letendre, S. Magyari, D. McDonald, I. Mohanty, A. Cumsille, D. J. Moore, P. Rajkumar, D. H. Ross, H. Sapre, M. R. Z. Shahneh, S. P. Thomas, C. Tribelhorn, H. M. Tubb, C. Walker, C Wang
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Table des matières
- Solutions proposées par la métabolomique non ciblée
- Le besoin d'une bibliothèque de médicaments complète
- Caractéristiques de la bibliothèque de médicaments GNPS
- Comment fonctionne la bibliothèque
- Filtrage des données
- Connexion des données de médicaments à l'utilisation thérapeutique
- Découverte de nouveaux métabolites de médicaments
- Profils de médicaments et leurs impacts
- Limitations et directions futures
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Des recherches récentes montrent que les produits chimiques dans notre environnement ont un impact important sur la santé humaine. Une grande source de ces produits chimiques, ce sont les médicaments qu'on prend. Un sondage récent révèle que près de la moitié des gens aux États-Unis ont utilisé au moins un médicament sur ordonnance le mois dernier. Ces médicaments se retrouvent dans le sang humain à des niveaux similaires à ceux des substances naturelles et alimentaires, ce qui signifie qu'ils peuvent influencer les processus internes de notre corps et l'équilibre des bactéries qu'on a.
La plupart des recherches cliniques évaluent l'exposition aux médicaments en consultant des dossiers médicaux ou en demandant aux gens de rapporter leur consommation, mais ces méthodes peuvent être coûteuses et souvent oublier des infos importantes. Elles peuvent ne pas inclure les médicaments en vente libre ou les suppléments et ne tiennent généralement pas compte de la façon dont les patients respectent leurs traitements. De plus, elles ne prennent pas en compte les médicaments achetés en ligne ou à l'étranger et ceux ingérés par accident via des médicaments restants. Certaines substances, comme un médicament utilisé pour traiter les infections oculaires qui se trouve aussi dans les produits laitiers, pourraient être ingérées sans que personne ne s'en rende compte. Le temps que les médicaments demeurent dans le corps, appelé leur demi-vie, varie, ce qui peut rendre difficile la mesure précise de l'exposition.
Solutions proposées par la métabolomique non ciblée
Un nouvel approche, appelée métabolomique non ciblée, permet aux chercheurs d'identifier les médicaments et leurs produits de dégradation directement à partir d'échantillons biologiques. Cette méthode peut aider à combler les lacunes laissées par les approches traditionnelles. Cependant, la technologie utilisée dans cette méthode, souvent impliquant la chromatographie liquide et la spectrométrie de masse, peut être assez complexe. Quand des médicaments sont identifiés, les noms donnés par les scientifiques peuvent être difficiles à interpréter. Par exemple, un nom chimique compliqué devra peut-être être lié à un nom de médicament plus familier, comme relier un long nom scientifique à un antibiotique courant, l'azithromycine. Ce processus peut nécessiter plusieurs recherches et références croisées, surtout que beaucoup de médicaments ont plusieurs noms différents.
Même après avoir identifié les médicaments, comprendre leurs effets sur le corps nécessite beaucoup de recherches. Diverses bases de données publiques peuvent fournir des infos sur ces médicaments, mais elles présentent souvent les données d'une manière qui nécessite encore une organisation. Utiliser de grands modèles de langage et des outils similaires peut aider, mais ces technologies ont encore besoin d'une vérification humaine pour garantir l'exactitude. Dans de nombreux cas, seule la forme originale d'un médicament peut être détectée, manquant ainsi les Métabolites importants créés quand le corps traite le médicament. Malheureusement, beaucoup de bibliothèques de référence existantes n'incluent pas ces métabolites, rendant difficile d'obtenir une vue d'ensemble de l'exposition aux médicaments.
Le besoin d'une bibliothèque de médicaments complète
Pour améliorer la situation, une ressource appelée la bibliothèque de médicaments GNPS a été développée. Cette bibliothèque contient des informations de référence sur les médicaments et leurs produits de dégradation, ainsi que des détails utiles sur leurs sources, types, usages et comment ils fonctionnent dans le corps. Cette base de données améliorée permet aux chercheurs d'analyser les données de métabolomique non ciblée de manière plus efficace, comblant les lacunes d'information rencontrées dans les dossiers cliniques traditionnels.
La création de cette bibliothèque a impliqué trois étapes principales : d'abord, rassembler des données de référence sur les médicaments et leurs métabolites à partir de bibliothèques en accès ouvert ; ensuite, trouver des structures similaires dans des ensembles de données de métabolomique existants ; et enfin, relier chaque spectre de référence à des métadonnées organisées, facilitant ainsi l'interprétation des données.
Caractéristiques de la bibliothèque de médicaments GNPS
La bibliothèque de médicaments GNPS se compose de quatre éléments clés :
- Spectres de référence pour les médicaments.
- Spectres de référence pour les produits de dégradation des médicaments (métabolites).
- Analogues de médicaments trouvés dans des données de métabolomique existantes.
- Informations pharmacologiques organisées sur chaque spectre de référence.
Cette structure permet aux chercheurs d'analyser rapidement et efficacement les données d'exposition aux médicaments à l'aide de la métabolomique non ciblée, complétant les informations que l'on trouve traditionnellement dans les dossiers médicaux.
Comment fonctionne la bibliothèque
La création de la bibliothèque a impliqué la collecte de données spectrales de masse provenant de deux grandes bibliothèques en accès ouvert. Après avoir obtenu ces données, des noms chimiques supplémentaires et des informations ont été ajoutés à partir de bases de données bien connues comme PubChem et DrugBank. Ce processus a abouti à une bibliothèque contenant près de 100 000 spectres de référence de plus de 4 700 composés uniques.
Pour garantir que la bibliothèque soit complète, des données de référence ont également été rassemblées pour les métabolites de médicaments en cherchant les noms des médicaments, permettant ainsi l'inclusion de divers métabolites liés à des médicaments spécifiques. La bibliothèque intègre également des résultats d'un projet axé sur la compréhension de la façon dont les médicaments sont métabolisés dans le corps humain.
Malgré cet effort considérable, les spectres de référence pour les métabolites de médicaments ne sont disponibles que pour une petite fraction des médicaments de la bibliothèque. Les chercheurs pensent qu'il existe de nombreux métabolites de médicaments non annotés dans les données de métabolomique non ciblée publiques. En examinant de près les données existantes, ils peuvent créer une liste de candidats pour les métabolites de médicaments, ce qui aidera à améliorer l'analyse de l'exposition aux médicaments dans des études futures.
Filtrage des données
Les chercheurs ont testé la bibliothèque d'analogues de médicaments contre plusieurs bases de données publiques pour filtrer les résultats qui ne pouvaient pas être clairement liés à l'exposition aux médicaments. Ce processus a permis de s'assurer que seules des données précises et pertinentes étaient incluses. Par exemple, les substances produites naturellement dans le corps ou couramment trouvées dans les aliments ont été exclues de la bibliothèque, évitant toute confusion avec les médicaments.
De plus, si un médicament et son analogue avaient des structures similaires, ils devaient être évalués avec précaution pour garantir que les résultats ne se chevauchent pas. Tout résultat d'analogue observé avec une fréquence élevée et qui ne pouvait pas être raisonnablement associé à une utilisation de médicaments a également été retiré de la bibliothèque finale.
Après ce processus de filtrage, la bibliothèque de médicaments GNPS incluait plus de 3 200 spectres de référence regroupés représentant des analogues de médicaments, montrant une forte occurrence d'analogues aux côtés de leurs médicaments parents respectifs. Cette collection complète est essentielle pour les chercheurs cherchant à suivre l'exposition aux médicaments avec précision.
Connexion des données de médicaments à l'utilisation thérapeutique
Lier les médicaments détectés à leurs utilisations thérapeutiques implique généralement de chercher dans diverses bases de données et littérature. La bibliothèque de médicaments GNPS simplifie ce processus en fournissant des métadonnées organisées liées à chaque médicament, permettant aux chercheurs de rassembler rapidement des informations pharmaceutiques sur chaque médicament détecté, y compris sa source, son type, ses usages et son mécanisme d'action.
La bibliothèque classe les médicaments en cinq classes de source : médicale, endogène, alimentaire, soins personnels et sources industrielles. Cette répartition améliore la clarté en facilitant la distinction entre les médicaments utilisés pour le traitement et les substances naturellement présentes ou trouvées dans les aliments.
En connectant les détections de médicaments aux classifications pharmacologiques, les chercheurs peuvent comprendre comment les expositions aux médicaments varient selon l'âge et le sexe. Par exemple, des études ont montré que certains médicaments cardiovasculaires sont plus souvent détectés chez les personnes âgées, tandis que les analgésiques se retrouvent fréquemment à tous les âges, et certains médicaments apparaissent surtout chez un sexe.
Découverte de nouveaux métabolites de médicaments
La bibliothèque de médicaments GNPS a déjà facilité la découverte de nouveaux métabolites. Par exemple, en utilisant des données du HIV Neurobehavioral Research Center, les chercheurs ont identifié de nombreux médicaments et leurs métabolites. Les médicaments les plus fréquemment détectés incluaient ceux utilisés pour traiter le VIH, ainsi que des médicaments pour la dépression et la santé cardiovasculaire.
En analysant des échantillons fécaux d'individus avec et sans VIH, les chercheurs ont trouvé que 33 % des médicaments étaient associés à leurs métabolites ou analogues. Dans de nombreux cas, ces analogues apparaissaient aux côtés des médicaments parents, indiquant leur pertinence pour le métabolisme des médicaments.
Pour explorer la source de ces analogues, les chercheurs ont cultivé plusieurs médicaments avec un groupe défini de bactéries présentes dans l'intestin humain. Ce processus a aidé à identifier les métabolites de médicaments créés par des interactions microbiologiques, établissant des liens entre l'utilisation des médicaments et la façon dont nos bactéries intestinales traitent ces substances.
Profils de médicaments et leurs impacts
Avec la bibliothèque de médicaments GNPS, les chercheurs peuvent aussi voir comment les profils d'exposition aux médicaments varient selon les différentes maladies, groupes d'âge et sexes. Cette analyse montre que certaines classes de médicaments sont plus présentes dans des conditions de santé spécifiques, comme les antibiotiques détectés plus fréquemment chez les personnes atteintes de maladies inflammatoires de l'intestin.
En examinant les données du projet American Gut, les chercheurs ont découvert que certaines classes de médicaments étaient détectées plus dans des groupes démographiques spécifiques. Par exemple, ils ont constaté que certains médicaments cardiovasculaires étaient plus communs chez les participants plus âgés, tandis que les analgésiques en vente libre étaient fréquemment observés dans tous les groupes d'âge. De plus, des médicaments typiquement associés à la dysfonction érectile n'ont été trouvés que chez des participants masculins.
Limitations et directions futures
Bien que la bibliothèque de médicaments GNPS offre de nombreux avantages, elle a aussi ses limites. Actuellement, elle ne peut soutenir que certains types d'annotations, ce qui signifie que des structures chimiques plus complexes pourraient ne pas être représentées avec précision. Certains médicaments qui ne sont pas facilement détectables dans des échantillons biologiques spécifiques peuvent également être manqués. La bibliothèque se concentre sur la conservation des spectres d'analogues qui peuvent être liés à l'exposition aux médicaments, mais cela pourrait entraîner l'exclusion de certains vrais positifs.
À mesure que la bibliothèque évolue, elle a besoin d'une contribution continue de la communauté scientifique pour améliorer son exactitude. En encourageant les chercheurs à partager leurs découvertes, la bibliothèque de médicaments GNPS peut devenir plus complète, aidant encore à comprendre les relations complexes entre les produits chimiques que nous consommons et leurs effets sur notre santé.
Conclusion
La bibliothèque de médicaments GNPS représente une étape importante pour améliorer notre compréhension de l'exposition aux médicaments et de ses impacts sur la santé. En fournissant aux chercheurs des données complètes, elle permet des évaluations plus précises de la manière dont les médicaments affectent nos corps et interagissent avec notre microbiome. À mesure que de plus en plus de données deviennent disponibles et que la bibliothèque continue d'évoluer, elle a le potentiel d'influencer profondément la recherche sur les médicaments et les résultats de santé, ouvrant la voie à des approches de médecine plus personnalisées à l'avenir.
Titre: Empirically establishing drug exposure records directly from untargeted metabolomics data
Résumé: Despite extensive efforts, extracting information on medication exposure from clinical records remains challenging. To complement this approach, we developed the tandem mass spectrometry (MS/MS) based GNPS Drug Library. This resource integrates MS/MS data for drugs and their metabolites/analogs with controlled vocabularies on exposure sources, pharmacologic classes, therapeutic indications, and mechanisms of action. It enables direct analysis of drug exposure and metabolism from untargeted metabolomics data independent of clinical records. Our library facilitates stratification of individuals in clinical studies based on the empirically detected medications, exemplified by drug-dependent microbiota-derived N-acyl lipid changes in a cohort with human immunodeficiency virus. The GNPS Drug Library holds potential for broader applications in drug discovery and precision medicine.
Auteurs: Pieter C. Dorrestein, H. N. Zhao, K. E. Kvitne, C. Brungs, S. Mohan, V. Charron-Lamoureux, W. Bittremieux, R. Tang, R. Schmid, S. Lamichhane, Y. El Abiead, M. S. Andalibi, H. Mannochio-Russo, M. Ambre, N. E. Avalon, M. Bryant, A. M. Caraballo-Rodriguez, M. C. Maya, L. Chin, R. J. Ellis, D. Franklin, S. Girod, P. W. P. Gomes, L. Hansen, R. Heaton, J. E. Iudicello, A. K. Jarmusch, L. Khatib, S. Letendre, S. Magyari, D. McDonald, I. Mohanty, A. Cumsille, D. J. Moore, P. Rajkumar, D. H. Ross, H. Sapre, M. R. Z. Shahneh, S. P. Thomas, C. Tribelhorn, H. M. Tubb, C. Walker, C Wang
Dernière mise à jour: 2024-10-26 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.07.617109
Source PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.07.617109.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
- https://github.com/robinschmid/microbe_masst
- https://gnps2.org/result?task=f4bf3bab255c4bd8a4175433286d5f2c&viewname=modifinder_res
- https://gnps.ucsd.edu/ProteoSAFe/status.jsp?task=649a6b4bfc5a4b1d9131b3ff23c1ae12
- https://gnps.ucsd.edu/ProteoSAFe/status.jsp?task=90b6edcfb8fc43dab54d2d7951a3291a
- https://gnps2.org/status?task=ee34ee95908749dd81ee9a62fbdac98e
- https://gnps2.org/status?task=128c85f310844f2d90d71bcf1c107afb