Zielmetaboliten

Zielmetaboliten bezeichnet in der Metabolomik Metaboliten, die in einer gezielten (targeted) Analyse nach spezifischen Transitions selektiv nachgewiesen und quantifiziert werden. Im Gegensatz zur untargeted Metabolomik, die möglichst viele Verbindungen entdecken will, konzentriert sich die Zielmetaboliten-Analyse auf eine definierte Liste von Substanzen, um hohe Empfindlichkeit, Genauigkeit und Reproduzierbarkeit zu erreichen. Typische Zielmetaboliten umfassen Aminosäuren, Nukleotide, Zuckerverbindungen, Biogene Amine, Lipide und Hormone. Die Auswahl hängt von der Forschungsfrage, der Biologie des Probenmaterials und klinischen/ pharmazeutischen Anforderungen ab.

Analytische Methoden basieren primär auf LC-MS/MS (Flüssigkeitschromatographie gekoppelt mit Tandem-MS) oder GC-MS. In der Praxis kommen häufig Multiple-Reaction-M Monitoring (MRM/SRM)-Sequenzen zum Einsatz, um spezifische Transitions zu überwachen und so Quantifizierung zu ermöglichen. Innerhalb der Messsysteme werden interne Standards, idealerweise isotope-markierte Referenzsubstanzen, verwendet, um Variation in der Probenvorbereitung und Injektion zu korrigieren. Eine sorgfältige Kalibrierung und Qualitätskontrolle sind essenziell, ebenso die Validierung von Linearität, Nachweisgrenze und Präzision.

Der Workflow umfasst Probenaufbereitung (Extraktion, Deproteinisierung), Auswahl der Zielliste, Optimierung der Trennung und der MRM-Transitions, sowie Datenverarbeitung mit speziellen Software-Tools. Die Ergebnisse liefern Konzentrationen oder relative Werte für die Zielmetaboliten, oft in Bezug auf Kalibrierungen und interne Standards. Datenbanken und Referenzmaterialien unterstützen Identifikation und Validierung, während standardisierte Protokolle die Vergleichbarkeit zwischen Studien erhöhen.

Anwendungen finden sich in der Biomarkerforschung, Ernährungs- und Umweltanalytik, Pharmakokinetik sowie in der personalisierten Medizin. Vorteile der Zielmetaboliten-Analytik sind hohe Empfindlichkeit, Genauigkeit und Reproduzierbarkeit sowie eine effiziente Nutzung von Messzeiten. Herausforderungen umfassen eingeschränkte Abdeckung der metabolischen Vielfalt, Abhängigkeit von verfügbaren Standards, Matrixeffekte und die Notwendigkeit standardisierter Protokolle über Labore hinweg.