GCxGC-TOFMS Analysis of Mouse Plasma Extracts to Determine Metabolite Profiles From a Traumatic Brain Injury Study

Význam tématu

GCxGC-TOFMS představuje vysoce výkonnou technologii pro detailní profilování těkavých a polosolvatních metabolitů v komplexních biologických matricích. Díky dvojrozměrnému rozlišení a rychlé akvizici hmotnostních spekter umožňuje odhalit potenciální biomarkery nemocí, jako je traumatické poškození mozku.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem studie bylo porovnat metabolické profily plazmy myší s experimentálním traumatickým poškozením mozku a kontrolními vzorky. Analýza pomocí GCxGC-TOFMS měla ověřit schopnost metody rozlišit množství a kvalitu malých molekul a identifikovat klíčové biologické změny.

Použitá metodika a instrumentace

Vzorky plazmy byly extrahovány metanolovou fází, vysušeny a derivatizovány s 50 µL BSTFA+1% TMCS při 60 °C po dobu 1 hodiny. Analýzy byly provedeny v trojím opakování na systému LECO Pegasus® 4D GCxGC-TOFMS s následujícími parametry:

• Gas chromatograf: Agilent 7890 s LECO dvoustupňovým termo-nástopem a GERSTEL MPS2 autosamplerem
• Primární kolona: Rxi-5SilMS, 30 m × 0,25 mm × 0,25 µm
• Sekundární kolona: Rxi-17Sil-MS, 1,25 m × 0,25 mm × 0,25 µm
• Carrier gas: helium 1,5 mL/min
• Teplotní program primární kolony: 50 °C (0,5 min) → 300 °C (5 °C/min), držení 6 min
• Modulace: perioda 4 s, horký pulz 0,5 s, chlazení 1,5 s, offset +30 °C
• TOFMS: m/z 45–700, 200 spekter/s, ion source 230 °C, akviziční zpoždění 450 s

Hlavní výsledky a diskuse

Komplexní GCxGC-TOFMS analýza přinesla zvýšenou kapacitu separace, detekci více než 1000 vrcholů se S/N ≥300 a nezkreslená hmotnostní spektra. Identifikováno bylo šestnáct klíčových derivátů aminokyselin (např. alanin, valin, isoleucin, glutamát, aspartát, threonin, prolin) a několika cukrů lišících se mezi skupinami. True Signal Deconvolution® umožnila rozlišení tří koelující se analýz v čase ~80 ms, což by při jednorozměrné GC zůstalo skryto.

Přínosy a praktické využití metody

Metoda umožňuje hloubkovou metabolomickou charakterizaci s vysokou citlivostí a spolehlivostí. Je vhodná pro screening biomarkerů v preklinických studiích, QA/QC v biotechnologiích, klinické výzkumy a farmaceutický vývoj.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace s algoritmy strojového učení pro automatizovanou analýzu dat
• Rozšíření aplikací na další biologické matrix (tkáně, mozkomíšní mok)
• Kombinace s dalšími technikami (LC-MS/MS, NMR)
• Využití v personalizované medicíně a monitoringu onemocnění

Závěr

Studie potvrdila, že GCxGC-TOFMS je ideálním nástrojem pro odhalování a kvantifikaci malých molekul v komplexních vzorcích a identifikaci potenciálních biomarkerů traumatického poškození mozku u myší.

Reference

• A. Scafidi, J. O’Brien, I. Hopkins, C. Robertson, G. Fiskum, M. McKenna. Journal of Neurochemistry, 2009, 109, 189-197.
• P. Nilsson, L. Hillered, U. Pontén, U. Ungerstedt. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism, 1990, 10, 631-637.