A COMPARISON OF CONVENTIONAL AND RAPID GRADIENT MICROBORE LC CYCLIC™ ION MOBILITY MASS SPECTROMETRY FOR NON-TARGETED SCREENING OF BIOLOGICAL MATRICES

Význam tématu

Screening xenobiotik v komplexních biologických matricích, jako je moč, vyžaduje vysokou specificitu a citlivost. Kombinace kapalinové chromatografie, iontové mobility a hmotnostní spektrometrie rozšiřuje možnosti identifikace nízkokoncentrovaných látek.

Cíle a přehled studie

Studie porovnává dvě strategie neselektivního (non-targeted) screeningového přístupu: konvenční LC-cIM-MS s 12minutovým gradientem a rychlou microbore metodiku RGM-LC-cIM-MS se 2,5minutovým gradientem. Cílem bylo zhodnotit počet správných identifikací, falešné detekce a časovou efektivitu při analýze lidské moči po podání běžných farmaceutik.

Použitá metodika a instrumentace

• Vzorek: lidská moč ředěná 1:10 vodou, odebraná 5 hodin po perorálním podání acetaminofenu, karbamazepinu a naproxenu.
• Chromatografie: C18 kolony 100×2,1 mm (1,8 µm) při 0,5 mL/min pro konvenční metodu (12 min); C18 kolony 50×1,0 mm (1,8 µm) při 0,4 mL/min pro RGM (2,5 min).
• Iontová mobilita: cyklický IMS (rozlišení ~65), separace v dusíkové fázi.
• Hmotnostní spektrometrie: kvadrupól-cIM-TOF, pozitivní ESI, sběr plných scanů, prekurzorových a produktových iontů.
• Knihovny: LC-IM-MS (1343 položek) a RGM-LC-IM-MS (1206 položek) s údaji o retenčním čase, m/z, produktových iontech a hodnotách CCS.

Hlavní výsledky a diskuse

Pomocí konvenční metody bylo při tolerancích tr ±0,1 min a mass error ±5 ppm detekováno 89 látek, redukováno na 13 po zahrnutí produktových iontů a na 6 při dalším filtru ΔCCS <2 %. RGM-LC-cIM-MS přinesla 140 detekcí, po filtru produktových iontů 11 a po kompromisu ΔCCS 8. Strategie RGM zvýšila propustnost ~5× při zachování podobné specificity. Bylo také potvrzeno rozlišení biotransformačních produktů (karbamazepin-10,11-epoxid, theofylin z kofeinu, naproxen metabolity).

Přínosy a praktické využití metody

• Zvýšená jistota identifikace díky dodatečnému parametru CCS.
• Velmi rychlá analýza s možností vysokopropustného screeningu (RGM).
• Možnost retrospektivní analýzy plnospektrálních dat.
• Nízký počet falešných pozitiv s použitím kombinovaných filtrů (tr, m/z, produktové ionty, CCS).

Budoucí trendy a možnosti využití

• Rozšiřování CCS-vyhledávacích knihoven pro nové třídy sloučenin.
• Integrace strojového učení pro automatické filtrování a interpretaci dat.
• Adaptace metodiky na další biologické a environmentální matrice.
• Vývoj ultra-rychlých multi-dimenzionálních platform pro klinické, dopravně-toxikologické a environmentální aplikace.

Závěr

Porovnání prokázalo, že RGM-LC-cIM-MS umožňuje až pětinásobné zkrácení analýzy při porovnatelné specifitě a snížení falešných detekcí díky integraci CCS. Tato kombinace je perspektivní pro rychlé a spolehlivé screeningové workflow v analytické chemii.

Reference

1. Sundström M, Pelander A, Ojanperä I. Drug Test Anal. 2015;7:420–427.
2. Mollerup CB et al. Drug Test Anal. 2016;DOI:10.1002/dta.2120.
3. Dzumana Z et al. Anal Chim Acta. 2015;863:29–40.
4. Pérez-Ortega P et al. Talanta. 2016;160:704–712.
5. Pérez-Ortega P et al. Food Anal Methods. 2017;10:1216–1244.
6. Romero-González R. Anal Methods. 2015;7:7193–7201.
7. Coscollà C et al. J Chromatogr A. 2014;1368:132–142.
8. Sjerps RMA et al. Water Res. 2016;93:254–264.
9. Goshawk J et al. UNIFI. 2020 Feb.
10. Goscinny S, McCullagh M. ASMS 2013.
11. McCullagh M et al. Rapid Commun Mass Spectrom. 2019;33(S2):34–48.
12. Giles K et al. Rapid Commun Mass Spectrom. 2004;18:2401–2414.
13. Pringle SD et al. Int J Mass Spectrom. 2007;261:1–12.
14. Gray N et al. Anal Chem. 2016;88:5742–5751.
15. Letertre M et al. Chromatographia. 2020;83:853–861.