Umeå University's logo

Metabolomics is a comprehensive analysis of metabolites within a biological system. It offers insights into understanding of cellular processes at a molecular level. Bacteria, with their relatively simple structure and rather fast growth rates are good candidates for metabolomics studies. Other advantages of using metabolomics in research involving bacteria are: the plasticity of bacterial metabolism as well as an easy control over experimental conditions. This allows rapid collection of data and facilitates the interpretation of the results. Bacteria cultures can be maintained under highly controlled in vitro conditions. This is crucial for metabolomics, where even minor variations can lead to significant differences in metabolic profiles. However, challenges such as complex data analysis, dynamic metabolic changes, resolving multiple pathways, standardization issues, need for proper controls, and resource requirements can be experienced.

The aim of this thesis is to study bacterial interaction with each other and with chemical compounds from the perspective of their metabolism and to improve the approaches to metabolite analysis in bacteria. Specifically, this thesis includes studies of bacterial metabolism under various experimental conditions, including different growth phases, co-culture of species, and drug exposure. 

Understanding how bacteria respond to drugs at the metabolic level can aid in the development of new therapeutic methods. Paper I and Paper III studied the lipidome of Streptococcus pneumoniae and the metabolome of Mycobacterium tuberculosis (Mtb) to identify metabolic pathways that are altered in response to drug exposure and, hence, may be responsible for drug resistance. 

Bacteria often exist in complex microbial communities. Interspecies interactions may reflect in their metabolism over different growth phases. Metabolomics can extract these interactions by identifying metabolites that differ between single species and consortia. Paper II investigates the influence of co-culture and growth phase on metabolite patterns in Actinobacteria, showing adaptive strategies for growth, stress survival, and environmental interaction, providing insights into bacterial physiology.  

Finally, to improve annotation of bacterial metabolites, a study design was established for a comprehensive database over bacterial metabolites. The design covers ten species of bacteria. The key factors such as growth phase, nutrient availability, approaches to cultivation and sampling, biomass harvesting, and high-throughput LC-MS/MS metabolomics were considered and samples were prepared with multiple replicates and in a carefully controlled manner, aiming to catalogue and characterize diverse bacterial metabolites (Paper V). Paper IV proves advantages of Orthogonal Projections to Latent Structures Effect Projections (OPLS-EP), a paired multivariate analysis that has been used here for the first time to improve model performance of bacterial datasets. Programming was used to develop new code instruments and methodology for metabolomics data treatment and analysis. 

In conclusion, this thesis provides insights into metabolism of bacterial systems under various conditions, such as growth stages, co-cultures, and drug exposure as well as evaluation of different tools for metabolomics analyses to study bacterial physiology.

Metabolomik är den omfattande analysen av metaboliter inom ett biologiskt system. Det ger insikt i cellulära processer på molekylär nivå. Bakterier, med sin relativt enkla struktur och snabba tillväxttakt är bra kandidater för metabolomik. Fördelarna i dessa system är bakteriernas snabba tillväxt och att de experimentella förhållandena är enkla att kontrollera i denna typ av försök. Detta möjliggör snabb insamling av data och enklare tolkning av resultaten. Bakteriekulturer kan bibehållas under mycket kontrollerade in vitro-förhållanden. Detta är avgörande för metabolomik, där även mindre variationer i experimentella förhållanden kan leda till betydande skillnader i metaboliska profiler. Men utmaningar finns, t ex när det gäller den komplexa dataanalysen, dynamiska förändringar i metabolismen, standardiseringsproblem, brus i mätdata, och vilka resurser som finns att tillgå när det gäller instrumentering.

Syftet med denna studie var att använda och utvärdera olika metabolomik- verktyg (GC-MS och LC-MS, olika databearbetningsmetoder mm) och använda dem för att titta på bakteriell metabolism under olika förhållanden, såsom tillväxtfas, experimentella förhållanden, samlevnad, och läkemedelsexponering. 

Att förstå hur bakteriers metabolism påverkas av läkemedel kan bidra till utvecklingen av nya behandlingsmetoder. Artikel I och III studerade metabolitsammansättningen hos Streptococcus pneumoniae och Mycobacterium tuberculosis (Mtb) och identifierade metaboliska vägar som förändras som svar på läkemedelsexponering och som även kan vara ansvariga för resistens. 

Bakterier finns ofta i komplexa mikrobiella samhällen. Interaktioner mellan arter påverkar, i dessa fall, deras metaboliska aktivitet under olika tillväxtfaser. Metabolomik kan kartlägga dessa interaktioner genom att identifiera metaboliter som påverkas under samlevnad. Artikel II undersöker inflytandet av samlevnad och tillväxtfas på metabolitmönster i Actinobacteria. Dessa studier visar adaptiva strategier för tillväxt, stressöverlevnad och interaktion med omgivande miljö, vilket ger nya insikter inom bakteriell fysiologi.  

För att förbättra framtida metabolomikanalyser upprättades en studiedesign för att utveckla en omfattande databas för bakteriella metaboliter. Designen är utformad för att optimera bakteriell odling, provtagning, mängd biomassa som erhålls, och efterföljande LC-MS/MS analyser. Databasen syftar till att katalogisera och karakterisera olika bakteriella metaboliter (Artikel V). Artikel IV visar fördelarna med ”Orthogonal Projections to Latent Structures Effect Projection” (OPLS-EP), en ny typ av parad multivariatanalys som förbättrar modellprestanda för bakteriella metabolitdata. Nya verktyg har även utformats i form av datorkod och databehandlingsmetoder. 

Sammanfattningsvis ger denna avhandling både insikter i 1) metabolismen hos bakteriella system under olika förhållanden, såsom tillväxtförhållanden, samlevnad, och läkemedelsexponering samt, 2) tillämpning och utvärdering av olika analysverktyg för metabolomikstudier av mikrobiella system.