Efficient Data Analysis with Peakintelligence - Application for Analyzing Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PFAS)

Význam tématu

Per- a polyfluoroalkylové látky (PFAS) patří mezi vysoce stabilní chemické sloučeniny široce využívané v průmyslu pro jejich hydrofobní, tepelně i chemicky odolné vlastnosti. Díky své perzistenci se však PFAS akumulují v životním prostředí, v potravních řetězcích i v organismech, což vyvolává narůstající regulační požadavky a potřebu monitorování. S rostoucím počtem sledovaných PFAS roste i objem analyzačních dat, což zdůrazňuje potřebu efektivních a reprodukovatelných postupů pro integraci chromatografických piků.

Cíle a přehled studie / článku

Článek demonstruje využití softwaru Peakintelligence pro automatizovanou integraci piků při analýze PFAS pomocí LC-MS. Cílem je ukázat, jak hluboké učení zkracuje dobu analýzy, eliminuje potřebu ručního nastavování parametrů a snižuje chybovost oproti tradičním algoritmům.

Použitá metodika a instrumentace

Chromatografická analýza PFAS byla prováděna pomocí vysokoúčinného kapalného chromatografu spojeného s hmotnostním spektrometrem LCMS™-8045/8050/8060RX od Shimadzu. Pro integraci piků byl použit software Peakintelligence vyvinutý ve spolupráci Shimadzu a Fujitsu, který využívá trénovaný model hlubokého učení získaný z přibližně 13 000 označených chromatogramů.

Hlavní výsledky a diskuse

Nasazení Peakintelligence přineslo následující klíčové výsledky:

• Eliminace falešných detekcí: Tradiční metoda vykázala falešné píky u 26 z 72 analyzovaných PFAS, zatímco Peakintelligence nezaznamenalo žádné falešné detekce.
• Úspora času: Průměrná doba zpracování jednoho chromatogramu klesla z 2 minut na 45 sekund – při zpracování 100 vzorků se časový náklad snížil z 3,3 na 1,3 hodiny.
• Robustní integrace při nízkém S/N: Software spolehlivě identifikoval a integroval i slabé píky, u kterých tradiční algoritmus selhával.
• Odstranění potřeby nastavování parametrů: Uživatelé nepotřebují nastavovat složité integrační a detekční prahy, což minimalizuje variabilitu výsledků a zvyšuje reprodukovatelnost.

Přínosy a praktické využití metody

Automatizovaná integrace piků pomocí AI výrazně snižuje časovou i pracovní náročnost zpracování dat v rutinní i výzkumné laboratoři. Díky eliminaci variability v nastavení parametrů se zvyšuje spolehlivost výsledků a snižuje závislost na zkušenostech operátora.

Budoucí trendy a možnosti využití

Další rozvoj směřuje k rozšíření modelů AI pro nové skupiny PFAS a jiné třídy analytů, integraci s cloudovými platformami pro sdílení a škálovatelné zpracování dat a k dalšímu zkrácení doby zpracování. Očekává se také využití adaptivního učení, kdy bude možné model postupně vylepšovat na základě nově generovaných experimentálních dat.

Závěr

Použití Peakintelligence pro LC-MS analýzu PFAS prokázalo výrazné zrychlení zpracování dat, zamezení falešným integracím a odstranění potřeby ručního nastavování parametrů. Tento přístup přináší vyšší efektivitu, reprodukovatelnost i robustnost výsledků a představuje perspektivní řešení pro rozšiřující se analýzu perzistentních organických polutantů.

Reference

Žádné specifické literární odkazy uvedeny.