近日，中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院/北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院藥物研究所國(guó)家藥物及代謝產(chǎn)物分析研究中心再帕爾·阿不力孜教授課題組與科邁恩（北京）科技有限公司合作，在Analytical Chemistry上發(fā)表了題為Targeted Data-Independent Acquisition and Mining Strategy for Trace Drug Metabolite Identification Using Liquid Chromatography Coupled with Tandem Mass Spectrometry的文章。本文通過所提出的目標(biāo)非依賴性數(shù)據(jù)采集結(jié)合目標(biāo)非依賴性信息挖掘（TDIA +TDIM）的高分辨率串聯(lián)質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析策略，對(duì)抗癌藥物紫杉醇的復(fù)雜代謝產(chǎn)物的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，共鑒定發(fā)現(xiàn)10個(gè)紫杉醇代謝物，其中有6個(gè)為新化合物。

　　對(duì)于生物組織中的未知或低濃度的藥物復(fù)雜代謝物的檢測(cè)和鑒別是藥物代謝物分析領(lǐng)域所面對(duì)的持續(xù)挑戰(zhàn)，課題組一直致力于尋找一種高選擇性和靈敏的方法的研究。近來，課題組開發(fā)并提出了基于 UHPLC-HRMS / MS數(shù)據(jù)的目標(biāo)非依賴型數(shù)據(jù)采集和信息挖掘策略TDIAM （targeted data-independent acquisition and mining trategy）實(shí)現(xiàn)了藥物代謝物的快速鑒別和追蹤。其中TDIA用于復(fù)雜代謝物的檢測(cè)，通過根據(jù)藥物代謝的一般規(guī)律，預(yù)測(cè)可能代謝物質(zhì)量范圍并進(jìn)行非數(shù)據(jù)依賴性質(zhì)譜全掃描，從而同時(shí)獲取分子離子和碎片離子的結(jié)構(gòu)信息。

圖1. TDIAM目標(biāo)非依賴性數(shù)據(jù)采集與信息挖掘流程圖
MF-MDFs：母離子及其裂解規(guī)律驅(qū)動(dòng)的多重質(zhì)量虧損過濾；BD：盲解卷積

　　接下來，采用基于ChemPattern軟件定制開發(fā)了TDIM技術(shù)的軟件實(shí)現(xiàn)，利用與母藥結(jié)構(gòu)相關(guān)的質(zhì)譜數(shù)據(jù)特征，建立母離子及其裂解規(guī)律驅(qū)動(dòng)的多重質(zhì)量虧損過濾（MF-MDFs）方法，提取出目標(biāo)質(zhì)量虧損范圍的可能代謝物的特征碎片離子，并結(jié)合盲解卷積法（blind deconvolution）對(duì)過濾后的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步提取，從而最終實(shí)現(xiàn)從復(fù)雜體系中快速發(fā)現(xiàn)未知低濃度代謝產(chǎn)物的目的。

　　結(jié)果表明，TDIA方法能有效地減少內(nèi)源性組分的干擾，提高檢測(cè)靈敏度和選擇性。在此基礎(chǔ)上，TDIM作為全新的非目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)處理方法，能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中有效地篩選出代謝產(chǎn)物的分子離子峰和碎片離子信息，提取生成與對(duì)照品一致的HRMS/ MS譜圖。

　　該分析策略實(shí)現(xiàn)更為全面和靈敏的，特別是在復(fù)雜基質(zhì)中的低濃度水平代謝物的自動(dòng)篩選和鑒別解決方案。該方法的提出為藥物代謝分析、目標(biāo)代謝組學(xué)及蛋白質(zhì)組學(xué)研究提供了一種嶄新的強(qiáng)大分析工具。

圖2 ?MS全掃描數(shù)據(jù)通過不同處理方法得到的XIC圖譜與目標(biāo)代謝物質(zhì)譜圖（10.81 min）
A1，A2：原始數(shù)據(jù)；B1，B2：經(jīng)MDF處理后的數(shù)據(jù)；C1，C2：經(jīng)MF-MDF處理后的數(shù)據(jù)；
? ?D1，D2：經(jīng)MF-MDF+BN處理后的數(shù)據(jù)；E：對(duì)照品二級(jí)質(zhì)譜圖