Using TargetScreener with Software Assisted Data Mining Strategies to Identify Metabolites of New Psychoactive Substances

Význam tématu

Analýza metabolitů syntetických kanabinoidů je klíčová pro spolehlivou detekci v neinvazivních vzorcích, zejména v moči, kde rodičovské látky často chybí. Neustálé chemické modifikace těchto nových psychoaktivních látek (NPS) vyžadují flexibilní a rychlé metody pro identifikaci metabolitů a jejich zařazení do screeningových panelů.

Cíle a přehled studie

Cílem studie bylo demonstrovat workflow využívající software Mass-MetaSite, MetabolitePredict a TASQ™ k identifikaci a zařazení fáze I metabolitů silného syntetického kanabinoidu MDMB-CHMICA do rutinního LC-MS/MS screeningu.

Použitá metodika a instrumentace

Pro in vitro biotransformaci bylo použito:

• pHLM assay – lidské jaterní mikrosomy pro fázi I metabolismu
• β-glukuronidáza – pro uvolnění konjugovaných metabolitů

LC-MS nastavení:

• UHPLC UltiMate 3000RS HPLC se stacionární fází Kinetex C18 (2,1×100 mm, 2,6 µm)
• Gradient: 14 min eluce, celkem 20 min runtime, průtok 0,5 mL/min, teplota 40 °C, injekce 2 µL
• Bruker impact II QTOF-MS v pozitivním ionizačním režimu (ESI), Full scan s Auto MS/MS (50–600 m/z @ 4 Hz) a bbCID (50–600 m/z @ 2 Hz)

Software:

• Mass-MetaSite™ – generování seznamu možných metabolit a analýza dat
• MetabolitePredict – plánování cílených MS/MS experimentů
• TASQ™ – vytvoření a aplikace screeningové metody s využitím fragmentů a retenčních časů

Hlavní výsledky a diskuse

Workflow identifikoval deset fáze I metabolitů MDMB-CHMICA, odpovídajících známým biotransformacím (hydroxylace, karboxylace, hydrolýza esteru/amidu, dihydroxylace, dihydrodiol). Výsledky in vitro inkubací se shodovaly s daty z autentických močových vzorků postižených jedinců. Upravená TASQ metoda umožnila rychlé a automatizované zpracování vzorků s potvrzením přítomnosti rodičovské látky i klíčových metabolitů.

Přínosy a praktické využití metody

• Rychlé a méně pracné zpracování dat oproti manuální interpretaci
• Snadná aktualizace screeningových metod s nově objevenými metabolity
• Možnost potvrzení expozice jak pomocí mateřské látky, tak metabolitů
• Pomoc při odhadu doby posledního užití na základě poměrů metabolitů

Budoucí trendy a možnosti využití

• Implementace dalších NPS tříd a rozšíření databází metabolitů
• Integrace strojového učení pro predikci neznámých biotransformací
• Automatizace celého workflow od extrakce až po report
• Vývoj miniaturizovaných testů pro rychlá polní vyšetření

Závěr

Použití software asistovaných data miningových strategií umožnilo efektivní identifikaci a zařazení metabolitů syntetického kanabinoidu MDMB-CHMICA do rutinního LC-MS/MS screeningu. Popisovaný postup šetří čas a náklady a zároveň zvyšuje spolehlivost detekce NPS.

Reference

1. Grigoryev et al. Forensic Toxicology. 2016;34:316–328. doi:10.1007/s11419-016-0319-8
2. Franz et al. Drug Test Analysis. 2016 Aug 9. doi:10.1002/a.2049