COLLISION CROSS SECTION ENABLED DESI ION MOBILITY MASS SPECTROMETRY IMAGING

Význam tématu

Mass spectrometry imaging (MSI) umožňuje prostorovou lokalizaci molekul v biologických vzorcích bez nutnosti chromatografie. Integrace ion mobility separation (IMS) zvyšuje selektivitu, dovoluje rozlišit izobarické sloučeniny na základě tvaru a velikosti iontu a přináší cennou strukturální informaci formou kolizní průřezové plochy (CCS).

Cíle a přehled studie

Cílem je představit workflow pro extrakci CCS z DESI HDMS Imaging dat. Studie demonstruje přesnost metody na referenčních standardech a endogenních lipidech v řezech mozku myši a porovnává vypočtené CCS s literárními hodnotami.

Použitá metodika a instrumentace

• Ionizační zdroj: DESI, Prosolia modifikovaná 2D stage
• Spektrometr: SYNAPT G2-Si ion mobility QToF
• Software: MassLynx 4.2 pro akvizici, HDI 1.4 pro zpracování, MS Excel pro výpočet CCS
• Podmínky DESI: 95:5 methanol:voda s 0,1 % formic acid, průtok 3 µL/min, 4,5 bar, napětí 2,5 kV
• Rozsah m/z 50–1200, doba skenu 0,5 s, velikost pixelu 100 µm

Hlavní výsledky a diskuse

• Vypočtené CCS se lišily o méně než 2 % oproti referencím u standardních sloučenin i endogenních lipidů.
• IMS umožnilo rozlišení izobarických párů, které mají téměř identické m/z, ale odlišný tvar (různé CCS).
• Příklad: dvojice iontů kolem m/z 783 byly separovány standardním QToF se IMS před ToF bez potřeby ultra vysokého m/z rozlišení.
• DESI HDMS Imaging odhalila řadu endogenních lipidů a metabolitů v mozkových řezech myši.

Přínosy a praktické využití metody

• Kombinace přesného m/z a CCS zvyšuje důvěryhodnost identifikace bez chromatografie.
• Zkrácení doby analýzy díky přímé desorpci a ion mobility pre-separaci.
• Vhodné pro prostorové mapování farmaceutik, metabolitů či lipidů v tkáních.

Budoucí trendy a možnosti využití

Další vývoj by se mohl zaměřit na IMS-IMS separaci, real-time výpočet CCS, rozšíření databází a aplikace v metabolomice, farmakokinetice či diagnostice nádorových onemocnění. Integrace s pokročilými algoritmy strojového učení podpoří automatizovanou identifikaci.

Závěr

Představený workflow pro výpočet CCS z DESI HDMS Imaging nabízí robustní a přesný přístup k identifikaci molekul v komplexních vzorcích, dosahuje shody s literárními CCS hodnotami pod 2 % a poskytuje prostorové i strukturální informace.

Reference

1. Waters Corp. Pub. #720004176EN, April 2012.
2. Bush MF, Hall Z, Giles K, Hoyes J, Robinson CV, Ruotolo BT. Anal Chem. 2010;82:9557.
3. Pagel K, Natan E, Hall Z, Fersht AR, Robinson CV. Angew Chem Int Ed. 2013;52:379.
4. Paglia G, et al. Anal Chem. 2015;87:1137.
5. Paglia G, et al. Anal Chem. 2014;86:3985.