芮斌 王永康 文漢

摘要:LC-MS技術以其分離效能高、速度快、靈敏度高等優勢廣泛應用于前沿科學領域,而在藥物代謝組學的應用性和研究性教學中還極少采用。本文以LC-MS聯用基本原理為基礎,將液相串聯質譜理論與藥物安全性評價、毒性反應差異、生物標志物結構解析等方面的科研應用實踐相結合,為提高LC-MS技術在藥物代謝組學整體的教學水平提供了參考。
關鍵詞:LC-MS聯用技術;藥物代謝組學;教學初探
中圖分類號:G642.0 ? ? 文獻標志碼:A ? ? 文章編號:1674-9324(2016)08-0175-02
高效液相-質譜聯用技術(high performance liquid chromatography-mass spectrometry,LC-MS)是藥物代謝組學應用性和研究性教學常用的分析方法,適于分析穩定性較差、難揮發和小極性的化學成分。但如何優化已建立的分析方法,如何避免離子抑制帶來的未知干擾和進行嚴格的方法驗證,是LC-MS在藥物代謝組學的教學研究中亟待解決的問題。
一、LC-MS理論實踐成果
1.LC-MS接口應用優化。大氣壓離子化技術(atmospheric pressure ionization,API)是一種在大氣壓下將溶液中的分子或離子轉變成氣相離子的技術。API是目前為止藥物代謝組學應用性和研究性教學中,對大多數藥物及其內源性代謝物進行定性和定量分析最常用的離子化方式。
2.LC-MS應用分析。LC-MS技術對樣品預處理只需簡單步驟,并在很短的時間內就可以對選定的靶標化合物進行檢測,但是不能獲得結構信息。采用更高分辨率、靈敏度和專一性的優勢的LC-MSn,可對極端復雜基質(如血、血漿及其他生物組織)中靶標代謝產物和結構相似的化合物同時分析和鑒定[1,2]。
二、LC-MS在藥物代謝組學教學過程中存在的問題
1.生物樣品采集、預處理、穩定性監測問題。傳統的藥物安全性評價方法是基于LC-UV/ELSD的代謝指紋圖譜技術,無法達到其靈敏度的應用教學要求,所表征的化學信息有限且存在著許多弊端。在新藥安全性研究中,簡便、準確、靈敏的LC-MS技術方法在藥物安全性評價和藥物毒性的研究中有著廣闊的應用前景[3-5]。
2.液質聯用條件的優化問題。液質聯用技術在實際應用教學過程中要分別考慮針對液相和質譜兩個方面條件的優化,以提高對代謝物分析研究的準確度。色譜條件的優化主要是流動相、流速以及色譜柱等幾個方面,而質譜條件的優化主要針對離子源、掃描離子等。色譜條件和質譜條件的優化是相輔相成的。
3.日常儀器的保養維護問題。由于色譜柱平衡及質譜儀器的響應能力會隨時間、儀器老化等因素波動,影響分析結果的可靠性及教學的可持續性,因此,需要定期對分析儀器進行保養維護,將定量定性分析誤差控制在一定范圍內。
4.內源性代謝物結構的鑒定問題。在基于LC-MS/MS技術的藥物代謝組學的教學中,由于生物樣本中被測組分的結構類型、元素組成等信息均未知,尤其是有限的樣品量及痕量代謝物的結構鑒定,內源性小分子代謝物結構的鑒定仍然是個難點問題。
三、LC-MS教學的實施探索
1.藥物安全性與毒性研究性教學,優化樣品預處理。在教學實踐中,緊扣藥物代謝組學教學技術手段的具體需要,需要建立起研究性和應用性教學規范化管理制度,并將其變成每個人遵守的規則。
在正式分析代謝物信息之前,生物樣的采集過程尤為重要。血漿和血清采集后需要及時分離,一般最遲不超過2小時,分離后置冰箱中低溫保存。
2.優化液質條件,提高分析效率及質量。在研究性教學的初期,學生可以嘗試分別用2ul、5ul和10ul進樣,根據隨進樣體積增加得到的具體色譜峰寬變化,自主選擇切實可行的進樣量。實踐證明,較早檢測出的峰或靠近溶劑前沿的峰更容易出現拖尾,在液相色譜中用溶于流動相且小體積進樣最為理想。
在實際教學中我們使用50mm小體積色譜柱。對色譜峰進行快速洗脫,要確保在色譜峰上收集到足夠的數據點,數據系統才能準確測定出峰寬、峰面積和保留時間。在方法驗證的過程中,我們應該檢查數據采集速率,確保其設置正確,以優化色譜結果。
3.鑒定生物標志物結構與早期診斷,探索新的研究教學模式。通過分析給藥前生物體內代謝物的水平可以用于預測機體未來的藥物反應表型,這是藥物代謝組學在教研中鑒定生物標志物和指導早期臨床診斷的前提。
4.選擇合適數據處理方法,培養自主分析能力。在藥物代謝組學教學中,由于生物樣品中內源性小分子代謝物成分復雜、極性差異且含量差異大,高比例的代謝物往往容易覆蓋低含量代謝物的變化,一些含量較低但具有重要生物學意義的代謝物組分不能被識別,因此需要對數據進行標度化處理[6]。
四、實施總結
應用性和研究性教學要求在檢測與測定藥物代謝組學分析方法上力求測量效度、信息涵量和分析效率之間的協調與平衡,從而提高了LC-MS在藥物代謝組學應用性教學的效率和可靠性。
參考文獻:
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[2]謝躍生,潘桂湘,高秀梅,等.高效液相色譜技術在代謝組學研究中的應用[J].分析化學,2007,(34):1644-1648.
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[6]Taylor J,King RD,Altmann T,et al. Application of metabolomics to plant genotype discrimination using statistics and machine learning[J]. Bioinformatics,2002,18(Suppl 2):241-248.