Entwicklung einer LC-MS basierten Methode zur Identifizierung von aktivitätsrelevanten Metaboliten in komplexen Mischungen

Abstract

Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine LC-MS basierte Methode entwickelt, welche die Identifizierung von aktivitätsrelevanten Metaboliten in komplexen Mischungen wie zum Beispiel Naturstoffextrakte, bereits vor deren Isolierung erlaubt. Dies wird durch eine direkte Aktivitäts-Korrelations-Analyse (AcorA) der Metabolitenprofile mit den (Bio-)Aktivitätsprofilen ermöglicht. Dabei wird ein proportionaler Zusammenhang zwischen der Peakintensität und einer biologischen Aktivität angenommen. Als biologische Aktivität wurde die antibakterielle Wirkung ausgewählt. Da die Gattung Hygrophorus (Basidiomyceten) in Hinblick darauf ein vielversprechendes Potential aufweist, wurden verschiedene Spezies dieser Gattung mittels AcorA untersucht. Hierfür wurde zunächst eine LC-MS3-Methode, sowie ein Fluoreszenz-basierter Biotest gegen Bacillus subtilis zur Erfassung der biologischen Aktivität der Extrakte entwickelt. Mit Hilfe von AcorA war eine ab initio Identifizierung der bioaktiven Verbindungen in Rohextrakten aus Pilzen ohne vorherige Aufreinigung möglich. Zur Bestätigung wurden die aktivitätsrelevanten Verbindungen nach einer m/z-geleiteten Strategie isoliert und mittels verschiedener massenspektrometrischer Methoden strukturell charakterisiert. Bei den Verbindungen handelt es sich um zweifach hydroxylierte, ungesättigte Fettsäuren, sowie ein oxidiertes Cyclopentanonderivat, welche eine wachstumsinhibierende Wirkung gegen B. subtilis aufweisen.

Within this thesis, a LC-MS based method was developed, which enables the identification of activity relevant metabolites in complex mixtures such as natural product extracts prior to isolation. Therefore, a direct activity-correlation-analysis (AcorA) has been developed and adapted to metabolite profiles and the corresponding (bio-)activity profiles. As basic principle, a proportional relationship between the peak intensity and biological activity is assumed. As biological activity, the antibacterial inhibition of the gram-positive bacterium Bacillus subtilis was chosen. Secondary metabolites from the fungal genus Hygrophorus (basidiomycetes) are promising candidates for antibacterial compounds. Thus, several species of this genus were analysed using AcorA, a LC-MS3 method, and a fluorescence-based antibacterial bioassay to assess the biological activity of the extracts. AcorA enabled an ab initio identification of the responsible bioactive compounds within the crude fungal extracts without any purification. For verification, the metabolites were isolated by a m/z-guided strategy and structurally characterized by different mass spectrometry methods. The bioactive compounds were identified as dihydroxylated, unsaturated fatty acids and an oxidized cyclopentanone derivative, which all show antibacterial activity against B. subtilis.