ASMS 2022總結篇(二): 適者生存
圖1:人類進化簡圖。
改編自 Jeremy DeSilva 的幻燈片。
來自達特茅斯學院(Dartmouth College)的Jeremy DeSilva博士在 ASMS 2022 的閉幕全體會議上展示了人類的進化路程。就像人類進化一樣,質譜領域隨著時間的推移和應用場景的挑戰而發展、調整、進步,展示了適者生存的驚人能力。從單四極桿質譜儀,到二維串聯質譜儀;從單個小分子的鑒定,到在單個組合中檢測數百種代謝物;從可以放入軟盤的數據到需要專用服務器托管的千兆字節數據。我們無需等待 600 萬年來觀察質譜的變化,在短短一百多年的時間里,我們已經經歷了質譜領域的許多飛躍從而達到了今天的水平。小編總結了這次大會中一些展示質譜進化能力的報告。這些報告相關的發表文獻也一并列出,供大家進一步閱讀。
Vol.1"接受應用挑戰的非常規質譜方法"
6 月 9 日星期四下午,普渡大學的 R. Graham Cooks 博士及其他專家介紹了多樣化的非常規質譜技術,這些技術為復雜多變的科學和臨床應用挑戰提供了獨特且優雅的解決方案。
圖2:二維串聯質譜儀示例。
改編自 Graham Cooks 的幻燈片
質譜方法#解吸電噴霧電離質譜(DESI-MS)#
雖然 DESI 不是“新技術”, 但它的“新應用”源自它能夠快速識別酶突變狀態、幫助診斷膠質瘤和估計腫瘤細胞浸潤,因此可適用于術中腦癌診斷。同時,電噴霧中的水性微滴也有了新的應用:質譜電噴霧過程中會產生的水性微滴,這些微滴中可以發生加速和區域選擇性的化學反應,而這些反應通常不會在本體溶液中發生。這些化學反應提供了新的化學合成小分子甚至肽的新方法。
質譜方法#二維串聯質譜(2D MS/MS)#
這種技術能讓我們獲得 三個維度的數據(質荷比的2維加離子豐度的1維)對比其他質譜方式 的兩個維度或一維數據,2D MS/MS可以在不到 1 秒的時間內檢測、鑒定和定量樣本中的化合物,目前的應用除了監測細菌生長外,還可應用于肽和小分子的模式識別。
Vol.2"適應樣本多重性的質譜技術組合"
圖3:衍生化的類固醇和官能團目標。
改編自 Diana Velosa的幻燈片
來自佛羅里達理工學院 Chouinard 研究小組的 Diana Velosa 介紹了使用離子淌度質譜法將衍生化反應重新用作于異構體分離的靶向分子技術。雖然甾體化合物的衍生化是一種常見技術,但由于異構體的質荷比 (m/z) 通常保持不變,因此它在區分異構體方面的用途之前并未確立。該小組利用離子遷移率來測量離子的碰撞截面 (CCS)。離子的 CCS 與其化學結構和 3D 構象直接相關。各種試劑如臭氧和針對烯烴雙鍵的帕特諾-布奇反應(Paterno-Buchi reaction)、針對羥基的 N,N'-羰基二咪唑 (CDI) 和針對羰基的 Girard 試劑 P (GP) 均用于其衍生反應。雖然這些分子中的大多數在正常的 MS/MS 條件下仍然無法區分,但這些官能團的添加會導致異構體的漂移時間發生足夠的變化,以至于它們在離子淌度質譜法可以相互區分。比如睪酮和表睪酮,由于 CCS 的差異,它們現在很容易分開。在某些情況下,由于它們的官能團,多種衍生劑(CDI 和 GP)被用于同一類固醇以區分異構體(drostanolone、mestanolone)。這種對“舊”技術的重新利用代表了質譜技術在發展過程中帶來的無限可能性。隨著靈敏度的提高和更好的質譜技術的發展,其他“舊”策略也可能被重新審視產生新的實用型的組合。
Vol.3"順應AI建模時代的質譜數據分析"
來自田納西大學的 Md Inzamam Ul Haque 介紹了如何使用質譜成像模型從病理切片中識別前列腺癌區域。目前這個領域的常規方法是HE染色人工識別,或者使用大量HE染色切片進行AI建模后自動識別。而質譜成像(MSI)出現以來,也一直存在一個怎么應用這個技術的問題。該小組通過利用HE染色數據訓練質譜成像模型,用于識別無HE 染色的病理切片上的癌癥區域。該小組的數據提示,由于癌癥和正常細胞之間的內在化學性質差異,質譜成像模型能夠更準確地判斷病理切片上的癌癥區域。通過AI深度學習質譜獲得的化學信息與表型之間的關系,并將揭示更多此類相關性。人工智能和機器學習正在為質譜技術的持續發展鋪平道路,以充分利用質譜數據的豐富性。
圖 4:利用質譜成像預測癌癥標簽的工作流程。
改編自 Md Inzamam Ul Haque的幻燈片
Vol.4"支持新藥開發的質譜檢測"
來自強生制藥研發部門的 Hirsh Nanda 介紹了COVID疫苗開發中質譜技術的貢獻。盡管目標蛋白(COVID病毒 刺突蛋白)的氨基酸序列非常明確,但由于其 3D 構象受各種翻譯后修飾,疫苗生產仍然會出現可預期卻不希望出現的副產物。該小組利用QTOF質譜表征了 COVID病毒 刺突蛋白上產生的聚糖的能力,識別并篩選產生更均勻糖基化模式的克隆,確保生產出穩定和有效的產品。隨著生物制劑類藥物開發越來越多,而為了應對大流行開發周期越來越短,質譜檢測將幫助制藥界更快更好地開發產品和控制產品質量。
圖5:COVID 刺突蛋白的 N-聚糖蛋白表征工作流程。
改編自 Hirsh Nanda 的幻燈片
References
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來源:?頤坤生物