Development of new bioinformatic tools to improve mass spectrometry-based analysis of the lipidome

Doctoranda: Maribel Alcoriza Balaguer
Dirigida por:  Dr. Agustín Lahoz Rodríguez

Unidad de Biomarcadores y Medicina de Precisión

El creciente interés por comprender el papel de los lípidos en la biología celular y la enfermedad ha promovido grandes avances en el campo de la lipidómica durante las últimas décadas. Sin embargo, la identificación de lípidos sigue siendo el principal cuello de botella en el flujo de trabajo del análisis lipidómico y, además, la interpretación biológica de los resultados obtenidos sigue siendo limitada. El principal objetivo de esta tesis es desarrollar métodos analíticos y herramientas computacionales que faciliten el análisis del lipidoma humano y ayuden a desentrañar la compleja red metabólica que subyace al metabolismo de los ácidos grasos. Para ello, se han desarrollado y evaluado dos herramientas diferentes en distintos escenarios biológicos relevantes: LipidMS, una herramienta dirigida al procesamiento de datos y a la anotación de lípidos en análisis lipidómicos basados en espectrometría de masas acoplada a cromatografía líquida, y FAMetA, una herramienta dedicada al análisis de la compleja red metabólica de los ácidos grasos, y basada en el uso de trazadores de carbono 13 y el análisis mediante espectrometría de masas.

The increasing interest in understanding the role of lipids in cell function and disease has promoted great advances in the field of lipidomics during the last decade. Yet lipid identification stands out as the main bottleneck in the lipidomic analysis workflow. Additionally, the biological interpretation of the specific functions of different lipid species remain unknown. The main objective of this thesis was to develop analytical methods and computational tools that facilitate the analysis of the human lipidome and assist the analyst to unravel the complex metabolic network behind fatty acid metabolism. To this end, two different tools have been developed and evaluated in different relevant biological scenarios. LipidMS, a tool for data management and lipid annotation in LC-MS-based lipidomic analysis, and FAMetA a tool aimed to determine the complex fatty acid metabolic network using ¹³C-istope tracers and MS-based analysis. 

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