CORRELATING DIFFERENTIAL ENDOGENOUS METABOLITE PROFILES WITH THE PHARMACOKINETICS OF GEFITINIB AND ITS ASSOCIATED DRUG METABOLITES USING AN ION MOBILITY BASED APPROACH

Postery | 2020 | WatersInstrumentace
Iontová mobilita, LC/TOF, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS
Zaměření
Farmaceutická analýza
Výrobce
Waters

Význam tématu


Profilování endogenních metabolitů v souvislosti s farmakokinetikou léčiv, jako je gefitinib, přináší hlubší pochopení nejen metabolismu samotného léčiva, ale i vlivu na biologické procesy organismu. Kombinace vysokorozlišovací chromatografie, iontové mobility a hmotnostní spektrometrie umožňuje dosáhnout vysokého výkonu analýzy bez kompromisů v kvalitě dat, což je klíčové pro moderní farmakologický výzkum a toxikologii.

Cíle a přehled studie / článku


Studie měla za cíl:
  • Vyvinout a aplikovat UPLC-IMS-MS metodiku pro rychlou a spolehlivou detekci metabolitů gefitinibu a souvisejících endogenních látek v moči myší.
  • Sledovat časový průběh koncentrací léčiva a detekovaných endogenních metabolitů po perorálním a intravenózním podání.
  • Prozkoumat korelace mezi farmakokinetickým profilem gefitinibu a změnami endogenního metabolomu a identifikovat dotčené biochemické dráhy.

Použitá metodika a instrumentace


Pro analýzu vzorků moči byla použita následující instrumentace a software:
  • UPLC s HILIC kolonou pro separaci polárních metabolitů.
  • Cyklická iontová mobilita (cIMS) pro dodatečnou separaci koelujících složek a získání informací o kolizně-křížové oblasti (CCS).
  • Vysoce rozlišovací hmotnostní spektrometrie (HRMS) k přesné identifikaci složek.
  • Software Progenesis QI pro předzpracování a vyhledávání ve veřejných databázích HMDB a PubChem.
  • MetaboAnalyst a Reactome pro statistickou analýzu, mapování významných metabolitů a vyhodnocení biochemických drah.

Hlavní výsledky a diskuse


Analýza perorální dávky gefitinibu ukázala, že hlavní lékový metabolit (m/z 449) dosahuje maxima intenzity mezi 3–8 hodinou po podání, což odpovídá očekávanému farmakokinetickému profilu. Odebrané vzorky ukázaly, že i endogenní metabolity vykazují podobné časové trendy. Pomocí PCA bylo prokázáno, že změny v endogenním profilu korelují s kinetikou léčiva.
Pearsonova korelace odhalila dvě hlavní třídy endogenních látek:
  • Steroidální metabolity s pozitivní korelací k farmakokinetickému profilu gefitinibu.
  • Dipeptidy a deriváty karnitinu s negativní korelací.
Mapování drah ukázalo významné ovlivnění biosyntézy spermidinu a spermínu, steroidogeneze a metabolismu aminokyselin.

Přínosy a praktické využití metody


Využitá UPLC-IMS-MS metodika umožnila efektivní vysokoprůchodovou analýzu polárních metabolitů s vynikajícím rozlišením a citlivostí. Kombinace chromatografie a iontové mobility s HRMS poskytuje bohatá data pro identifikaci jak léčivých metabolitů, tak endogenních signálních molekul, což je přínosem pro farmakokinetické studie, toxikologii a biomarkerový výzkum.

Budoucí trendy a možnosti využití


Očekávané směry dalšího rozvoje zahrnují:
  • Automatizaci a zkrácení doby analýzy s cílem podpořit vysokoprůchodové screeningové platformy.
  • Integraci dat z iontové mobility pro lepší charakterizaci strukturálních izomerů.
  • Pokročilé strojové učení pro zpracování metabolomických dat a predikci farmakokinetických chování.
  • Rozšíření metodiky na studium lidských vzorků a dalších biologických matric pro klinické aplikace.

Závěr


Demonstrace UPLC-IMS-MS pro studium gefitinibu a souvisejících endogenních metabolitů v moči myší potvrzuje vysokou efektivitu, robustnost a schopnost poskytovat komplexní metabolomické vhledy. Návrh studie demonstroval přímou korelaci mezi farmakokinetikou léčiva a změnami v endogenním metabolomu, což otevírá cestu pro pokročilé farmakologické a toxikologické aplikace.

Reference


  • Spagou K et al. HILIC-UPLC-MS for Exploratory Urinary Metabolic Profiling in Toxicological Studies. Anal. Chem. 2011, 83, 382–390.
  • Giles K, Ujma J, Wildgoose J, et al. A Cyclic Ion Mobility-Mass Spectrometry System. Anal. Chem. 2019;91(13):8564–8573.
  • Chong J et al. Using MetaboAnalyst 4.0 for Comprehensive and Integrative Metabolomics Data Analysis. Curr. Protoc. Bioinformatics 2019;68:e86.

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

LipidQuan™: A Robust LC-MS/MS Methodology for Rapidly Profiling the Lipidome of Liver Tissue Following Metabolism of the Drug Gefitinib
Visualization of Gefitinib and Related Metabolites in Rat Liver Using DESI-Tandem Quadrupole Mass Spectrometry
Rapid Identification of the In Vivo Biotransformations of a Targeted Protein Degrader (PROTACs) Using Xevo G3 QTof and waters_connect Software Platform