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Réseaux moléculaires en toxicologie médico-légale: application à une suspicion d’intoxication à Tabernanthe iboga - 21/08/18

Doi : 10.1016/j.toxac.2018.07.062 
S. Allard 1, , P. Allard 2, F. Le Devehat 3, I. Morel 1, 4, T. Gicquel 1, 4
1 Laboratoire de toxicologie biologique et médicolégale, CHU de Rennes, Rennes, France 
2 School of pharmaceutical sciences, university of Geneva, university of Lausanne, Switzerland 
3 COrInt, CNRS 6226, institut des sciences chimiques de Rennes, université de Rennes 1, Rennes, France 
4 Institut NuMeCan, U1241 Inserm - U1341 Inra, université de Rennes 1, Rennes, France 

Auteur correspondant.

Résumé

Objectif

Nous appliquons à un cas d’intoxication fatale due à l’ingestion d’une poudre vendue comme Tabernanthe iboga, une approche analytique utilisée dans le domaine de la chimie des substances naturelles: la génération de réseaux moléculaires. L’objectif est ici de déterminer l’identité botanique de la plante en cause dans le décès de la patiente et d’explorer les relations structurales entre les métabolites retrouvés dans les fluides biologiques et ceux présents dans la poudre végétale.

Méthode

La poudre de plante et les prélèvements biologiques (sang périphérique et bile) ont été extraits et analysés selon une méthode de screening non ciblée par un couplage LC-MS/MS en haute résolution (Orbitrap, Q Exactive®, Thermo Scientific) sur une colonne Gold PFP (150×2,1mm, 3μm). Après conversion, les données spectrales ont été pré-traitées avec le logiciel MZmine2 puis chargées sur le serveur GNPS (gnps.ucsd.edu/) afin de générer le réseau moléculaire correspondant. Celui-ci permet d’organiser les spectres de fragmentation acquis en fonction de leur similarité spectrale et donc de grouper les analytes en fonction de leur similarité structurale. Les nœuds dont les spectres de masses sont semblables seront ainsi regroupés au sein de clusters. L’annotation des données MS est faite au niveau MS1 via une base de données bibliographiques (Dictionnary of Natural Products) et au niveau MS2 via une base de donnée spectrale fragmentée in silico restreinte aux Apocynaceae et via les bases de données spectrales expérimentales du serveur GNPS.

Résultats

1) L’analyse visuelle du réseau moléculaire multi-matrices (sang, bile, poudre à identifier et poudre de racines de T. iboga) révèle l’existence d’un cluster constitué de nœuds issus à la fois des liquides biologiques et des extraits de plantes, indiquant la présence de molécules structurellement proches au sein des 4 échantillons 2) L’annotation des nœuds montre que ce cluster est principalement constitué d’alcaloïdes de type indolo-monoterpéniques caractéristiques de la famille des Apocynaceae. Plus spécifiquement deux nœuds annotés comme ibogaïne et ibogamine sont retrouvés dans la poudre de T. iboga mais sont absents des matrices biologiques et de la poudre non identifiée. Trois nœuds annotés comme ajmaline, réserpine et yohimbine sont eux partagés entre les matrices bile, sang et poudre non identifiée. La présence de ces trois alcaloïdes suggère que la poudre ingérée provient d’une plante du genre Rauwolfia sp. 3) Cette information est corroborée par l’analyse des méta-données des annotations spectrales de la poudre non identifiée qui indique une majorité d’occurrences rattachée au genre Rauwolfia. 4) Par ailleurs l’observation du cluster montre plus de nœuds appartenant à la bile qu’au sang: ces molécules structurellement similaires sont de possibles métabolites des alcaloïdes du genre Rauwolfia.

Conclusion

L’approche par réseau moléculaire est parfaitement adaptée à l’analyse des données complexes obtenues lors de méthodes de screening non ciblées acquises en HRMS. De manière intéressante, cet outil de visualisation des données spectrales permet l’obtention d’informations clés avant même l’étape d’annotation. Enfin, l’utilisation de bases de données spectrales théoriques générées par fragmentation in silico, permet d’élargir les champs d’applications en toxicologie médico-légale notamment lorsque les composés recherchés sont absents des bases de données classiques.

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Vol 30 - N° 3

P. 182 - septembre 2018 Retour au numéro
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