Os lipídios são uma classe de biomoléculas que desempenham um papel importante em muitos processos celulares. Análises que buscam caracterizar todos os lipídios em uma amostra – chamadas de lipidômica – são cruciais para o estudo de sistemas biológicos complexos.



Um desafio importante na lipidômica é conectar a variedade de estruturas dos lipídios com suas funções biológicas. As posições das ligações duplas nas cadeias de ácidos graxos são particularmente importantes. Isso ocorre porque eles podem afetar as propriedades físicas das membranas celulares e modular as vias de sinalização celular.

Esta informação não é medida rotineiramente em estudos de lipidômica porque requer uma configuração experimental complicada que produz dados complexos. Assim, os cientistas do Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) desenvolveram um fluxo de trabalho simplificado para determinar as posições das ligações duplas. Este fluxo de trabalho usa abordagens de automação e aprendizado de máquina.

Seu novo método, LipidOz, agiliza a análise de dados para determinar as posições das ligações duplas. Ao abordar esta parte fundamental da análise de lipídios, o LipidOz oferece aos pesquisadores um método mais eficiente e preciso para caracterização lipídica. O estudo foi publicado na revista Communications Chemistry .

A identificação inequívoca de lipídios é complicada pela presença de partes moleculares que possuem a mesma fórmula química, mas configurações físicas diferentes. Especificamente, as diferenças nessas partes moleculares incluem o comprimento da cadeia de acil graxo, a posição estereoespecificamente numerada (sn) e a posição/estereoquímica das ligações duplas.

As análises convencionais podem determinar os comprimentos da cadeia de acil graxo, o número de ligações duplas e - em alguns casos - a posição sn, mas não as posições das ligações duplas carbono-carbono. As posições dessas ligações duplas podem ser determinadas com maior confiança usando uma reação de oxidação em fase gasosa chamada dissociação induzida por ozônio (OzID), que produz fragmentos característicos.

Porém, a análise dos dados obtidos nesta reação é complexa e repetitiva, além de faltar suporte de ferramentas de software. A ferramenta Python de código aberto, LipidOz, determina e atribui automaticamente as posições de ligação dupla dos lipídios usando uma combinação de automação tradicional e abordagens de aprendizado profundo. Novas pesquisas demonstram essa capacidade para misturas lipídicas padrão e extratos lipídicos complexos, permitindo a aplicação prática do OzID para futuros estudos de lipidômica.

Mais informações: Dylan H. Ross et al, LipidOz permite a elucidação automatizada de posições de ligações duplas lipídicas carbono-carbono a partir de dados de espectrometria de massa de dissociação induzida por ozônio, Química de Comunicações (2023). DOI:10.1038/s42004-023-00867-9
Informações do diário: Química das Comunicações

Fornecido pelo Laboratório Nacional do Noroeste do Pacífico