DELVING DEEPER INTO THE METABOLOME WITH CYCLIC IMS, SUB PPM MASS ACCURACY AND HIGH RESOLUTION MASS SPECTROMETRY

Význam tématu

Metabolomika vyžaduje precizní separaci komplexních směsí látek a vysokou hmotnostní přesnost pro spolehlivou identifikaci biomarkerů. V kontextu onemocnění COVID-19 umožňuje rychlé získání detailních informací o patofyziologii nemoci a potenciálních terapeutických cílech.

Cíle a přehled studie

Porovnat dvě pokročilé platformy pro analýzu plazmatických vzorků pacientů s lehkým a těžkým průběhem COVID-19. Přesnost detekce, rozlišení izomerů a stabilita hmotnostní přesnosti byly hodnoceny při průchodu vzorků chorobových skupin.

Použitá metodika

Vzorky plazmy byly extrahovány metodou MTBE pro lipidy a malé molekuly. Následovala chromatografická separace: reverzní fáze pro lipidy a HILIC pro vodorozpustné metabolity. Data na Cyclic IMS byla snímána v režimu HDMSe s oddělením iontové mobility a následnou CID fragmentací. MRT pracoval v režimu MSe s prodlouženou letovou drahou pro zvýšené rozlišení.

Použitá instrumentace

• SELECT SERIES Cyclic IMS ion mobility hmotnostní spektrometr
• SELECT SERIES MRT TOF hmotnostní spektrometr v režimu extended flight path
• Waters ACQUITY I class UPLC systém s BEH Amide kolonu pro HILIC

Hlavní výsledky a diskuse

Cyclic IMS detekoval přibližně o 1000 více funkčních prvků než MRT (6167 vs 5167), díky separaci koelutujících sloučenin a izomerů. IMSn multipas akvizice umožnila rozlišení složitých isomerů žlučových kyselin a methylovaných histidinů. MRT dosáhl hmotnostní přesnosti pod 140 ppb a rozlišení nad 160000 při m/z 204, což podporuje vysokou spolehlivost anotací. PCA analýza ukázala jasné oddělení vzorků lehké a těžké skupiny s obdobnými statistikami na obou platformách.

Přínosy a praktické využití metody

Integrace iontové mobility s vysokým rozlišením hmotnostní spektrometrie zlepšuje identifikaci koelutujících látek, podporuje objev biomarkerů a umožňuje detailní studium metabolomů v klinických vzorcích. Stabilní hmotnostní přesnost MRT přispívá k důvěryhodnosti výsledků v dlouhých sekvencích analýz.

Budoucí trendy a možnosti využití

Rozvoj víceprůchodové IMS separace společně s ultra vysokým TOF rozlišením otevírá cestu k hlubšímu průzkumu metabolomu. Integrace strojového učení a reálného času sledování metabolických změn podpoří personalizovanou medicínu a rychlé diagnostické platformy.

Závěr

Kombinace SELECT SERIES Cyclic IMS a MRT přináší komplementární výhody: detailní separaci izomerů a vysokou hmotnostní přesnost. Tento přístup posiluje kapacity metabolomických studií a přispívá k rychlému odhalování klinicky relevantních biomarkerů.

Reference

1. Becker S Kortz L Helmschrodt C Thiery J Ceglarek U LC MS based metabolomics in the clinical laboratory J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci 2012 883 884 68 75
2. Dunn WB Lin W Broadhurst D Begley P Brown M Zelena E Molecular phenotyping of a UK population defining the human serum metabolome Metabolomics 2015 11 9 26
3. Dunn WB Broadhurst D Begley P Zelena E Francis McIntyre S Anderson N Procedures for large scale metabolic profiling of serum and plasma using gas chromatography and liquid chromatography coupled to mass spectrometry Nat Protoc 2011 6 7 1060 83
4. Paglia G Astarita G Metabolomics and lipidomics using traveling wave ion mobility mass spectrometry Nat Protoc 2017 12 4 797 813
5. Danlos FX Grajeda Iglesias C Durand S Sauvat A Roumier M Cantin D Metabolomic analyses of COVID 19 patients unravel stage dependent and prognostic biomarkers Cell Death Dis 2021 12 3 258
6. Matyash V Liebisch G Kurzchalia TV Shevchenko A Schwudke D Lipid extraction by methyl tert butyl ether for high throughput lipidomics J Lipid Res 2008 49 5 1137 46
7. Giles K Ujma J Wildgoose J Pringle S Richardson K Langridge D A Cyclic Ion Mobility Mass Spectrometry System Anal Chem 2019 91 13 8564 73
8. Xia J Psychogios N Young N Wishart DS MetaboAnalyst a web server for metabolomic data analysis and interpretation Nucl Acids Res 2009 37 W652 660
9. Wishart DS Feunang YD Marcu A Guo AC Liang K Vazquez Fresno R HMDB 4 0 the human metabolome database for 2018 Nucleic Acids Res 2018 46 D1 D608 D17