LC/MS, LC/MS/MS, LC/QQQ
ZaměřeníKlinická analýza
VýrobceAgilent Technologies
Význam tématu
Polyaminy jsou klíčové biologické aminy zapojené do buněčného růstu, proliferace a metabolismu. Jejich hladiny v biologických vzorcích korelují s patologiemi, zejména v onkologii, takže spolehlivá kvantifikace v séru je důležitá pro biomarkerový výzkum, translaci a vývoj terapeutik. Kvůli vysoké polaritě a polykationtové povaze polyaminů představuje jejich analýza metodické výzvy, které lze zmírnit derivatizací a cílenou čistící prací vzorku.
Cíle a přehled studie / článku
Cílem bylo vyvinout robustní, citlivou a reprodukovatelnou workflow pro kvantifikaci polyaminů v lidském séru kompatibilní se standardizovanou omics platformou Agilent. Metoda kombinuje carbamoylační derivatizaci isobutylchloroformátem, čištění vzorku pomocí Agilent Bond Elut HLB kartridží a separaci na C18 kolóně s detekcí na triple‑quadrupole LC/MS (Agilent 6495D). Cílové analyty: 13 polyaminů včetně agmatinu, argininu, GABA, ornithinu, putrescinu, spermidinu a spermínu.
Použitá metodika
Postup přípravy vzorku a klíčové kroky:
- Proteinová precipitace: 100 µL séra doplněného vodou na 600 µL a zahřátí na 60 °C po dobu 30 minut, následné odstředění.
- Derivatizace (carbamoylace): přidání 1 M NaHCO3 pH 9 a isobutylchloroformátu; inkubace 15 min při 35 °C. Cílem je snížit polaritu polyaminů, zlepšit retenci a tvar píků na reverzní fázi a zvýšit citlivost MS.
- Čištění: SPE pomocí Bond Elut HLB (30 mg, 1 mL). Předpokládaný postup: preconditioning MeOH/water, naložení 420 µL derivatizovaného vzorku, dvakrát promytí vodou (1 mL), eluace MeOH (2×300 µL), vysušení a rehydratace v 70 µL 50:50 acetonitril:voda.
- Kalibrace a QC: kalibrační rozsahy do 250 ng/mL (spermín do 500 ng/mL). QC úrovně: LQC (1.25 ng/mL; spermín 2.5), MQC (12.5; spermín 25), HQC (125; spermín 250 ng/mL).
Použitá instrumentace
Seznam použité instrumentace a parametrů:
- HPLC: Agilent 1290 Infinity III Bio LC s kolónou InfinityLab Poroshell 120 Aq‑C18 (2.1×150 mm, 2.7 µm) + guard 2.1×5 mm. Teplota kolóny 50 °C, průtok 0.4 mL/min, injekční objem 2 µL, 18.5 min nelineární gradient, mobilní fáze A: 0.1 % kyselina mravenčí ve vodě, B: 99 % acetonitril + 0.1 % kyselina mravenčí.
- MS: Agilent 6495D triple quadrupole LC/MS s AJS zdrojem v pozitivním módu a čtvrtou generací ion funnelu. Příklady nastavení: gas temp 175 °C, sheath gas temp 375 °C, capillary 4000 V, fragmentor 166 V. Detekce v dMRM režimu s optimalizovanými přechody a CE pro každý analyzát.
- Spotřební materiál: Agilent Bond Elut HLB kartridže (30 mg, 1 mL).
Hlavní výsledky a diskuse
Výkonnost metody a klíčové metriky:
- Senzitivita: LOD pro cílové polyaminy 0.05–0.5 ng/mL; LOQ 0.2–1 ng/mL. To představuje výrazné zlepšení oproti některým publikovaným metodám (příklad spermínu: dříve LOQ ~20 ng/mL vs 0.2 ng/mL zde).
- Linearitа a přesnost: Kalibrační křivky R2 > 0.99; přesnost kalibrace v rozsahu ~81.6–119.5 % napříč analyty.
- Preciznost: area %RSD ≤ 8.1 % a RT %RSD ≤ 0.05 % (MQC, n = 8).
- Recovery a robustnost: MQC recovery 103.9–114.4 %; intradenní opakovatelnost recovery < 8 % RSD; mezidenní reproducibilita < 12.5 % RSD.
- Rozsah detekovaných analytů: Metoda umožnila detekci a kvantifikaci 9 z 13 analyzovaných polyaminů do ppt úrovně; další čtyři (ornithin, GABA, arginin a agmatin byly detekovány a v některých případech kvantifikovány v rozšířeném kalibračním rozsahu).
- Výhody oproti LLE: SPE s HLB zachytil polymodální chemii derivatizovaných polyaminů a zabránil ztrátě velmi polárních sloučenin, které se při klasické extrakci rozdělují do vodné fáze.
Přínosy a praktické využití metody
Praktické přínosy a použití v laboratoři:
- Vyšší citlivost a schopnost kvantifikovat nízké koncentrace polyaminů v séru podporuje studium malých změn v metabolizmu souvisejících s nemocemi.
- Metoda je kompatibilní s Agilent omics platformou, což usnadňuje standardizaci a přenositelnost mezi pracovišti a projekty (targeted metabolomics, translational research, biopharma).
- SPE‑based čištění přináší vyšší recovery, lepší reproducibilitu a jednoduchou integraci do rutinních pracovních postupů v cílené kvantifikaci.
Budoucí trendy a možnosti využití
Možné směry dalšího rozvoje a aplikací:
- Rozšíření metody na další typy biologického materiálu (např. plazma, tkáně, močí) a validace matice‑specifických parametrů.
- Automatizace SPE kroků a integrace s robotizovanými pracovnimi stanicemi pro vyšší propustnost.
- Rozvoj multiplexovaných panelů zahrnujících polyaminy spolu s dalšími relevantními metabolity pro lepší biomarkerové signatury v onkologii a dalších onemocněních.
- Využití vysokocitlivých TQ nastavení a ion funnel technologií pro další snížení LOQ a širší dynamický rozsah.
Závěr
Studie představuje integrovanou workflow pro kvantifikaci polyaminů v lidském séru založenou na carbamoylační derivatizaci, SPE na Bond Elut HLB a cílené dMRM detekci na Agilent 6495D. Navržený postup přináší výrazné zlepšení citlivosti, reprodukovatelnosti a schopnosti zachytit polaritu‑citlivé analyty, které tradičně unikají při LLE. Metoda je vhodná pro výzkumné i průmyslové aplikace zaměřené na biomarkery, translaci a farmaceutický výzkum.
Reference
1. Byun JA, Lee SH, Jung BH, Choi MH, Moon MH, Chung BC. Analysis of Polyamines as Carbamoyl Derivatives in Urine and Serum by Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry. BMC 2008, 22(1), 73–80.
2. Dai Z, Wu Z, Wang J, Wang X, Jia S, Bazer FW, Wu G. Analysis of Polyamines in Biological Samples by HPLC Involving Pre-Column Derivatization with o-Phthalaldehyde and N-Acetyl-L-Cysteine. Amino Acids 2014, 46(6), 1557–1564.
3. Agilent Technologies. Excellent Retention and Reproducibility for Reliable Results. Agilent Bond Elut HLB. Flyer 5994-6429EN, 2023.
4. Isaguirre C, Gendjar M, Nauta KM, Burton NO, Sheldon RD. Polyamine Quantitation by LC-MS Using Isobutyl Chloroformate Derivatives. Methods in Enzymology, Vol. 715; Academic Press, 2025; pp. 437–458.
5. Agilent Technologies. Highly Curated Workflows for Targeted Omics Using a Standardized LC/TQ Platform. Flyer 5994-7447EN, 2024.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.