Improving Coverage of the Plasma Lipidome Using Iterative MS/MS Data Acquisition Combined with Lipid Annotator Software and 6546 LC/Q-TOF

Význam tématu

Analýza lipidomu pomocí hmotnostní spektrometrie čelí výzvám spojeným s rozlišením isobarických a nízko abundantních lipidů v komplexních biologických vzorcích. Použití chromatografické separace ve spojení s vysokorozlišovacím MS/MS zvyšuje spolehlivost identifikace lipidů a rozšiřuje dynamický rozsah detekce. Iterativní sběr MS/MS dat umožňuje opakované cílení na nové prekurzory, čímž se zlepšuje pokrytí lipidomu, zejména u složek s nižší koncentrací.

Cíle a přehled studie

Studie se zaměřila na optimalizaci workflow pro komplexní profilování plazmových lipidů pomocí RP LC a Agilent 6546 LC Q-TOF za využití režimu Iterative MS/MS. Hlavními cíli byly:

• Porovnat pokrytí lipidomu mezi konvenčním AutoMS/MS a iterativní metodou.
• Optimalizovat parametry sběru dat tak, aby vyhovovaly šířce chromatografických píků a zamezily přebírání stejných prekurzorů.
• Ověřit přínos softwaru Lipid Annotator pro automatizovanou anotaci a tvorbu RT-PCDL knihoven.

Použitá metodika a instrumentace

Vzorky byly extrahovány modifikovanou Folchovou metodou z NIST SRM 1950 plazmy. Pro separaci lipidů byla použita reverzní fáze na sloupci Poroshell 120 EC-C18 za gradientní eluce s mobilními fázemi s ammonium acetátem a fluoridem. Parametry sběru dat:

• MS systém Agilent 6546 LC Q-TOF s Agilent Jet Stream zdrojem
• LC Agilent 1290 Infinity II High Speed Pump, Vialsampler, Multicolumn Thermostat
• Režim Iterative MS/MS s nastavením aktivní exkluze, izolací ~1.3 m/z, akvizicí 3 spekter za sekundu, max 3 prekurzory na cyklus
• Software MassHunter Q-TOF Data Acquisition verze 10, Lipid Annotator verze 1.0 a PCDL Manager

Hlavní výsledky a diskuse

Implementace iterativního režimu MS/MS vedla k výraznému nárůstu identifikovaných lipidů oproti konvenční metodě. Při pěti vstupech iterativního sběru se počet unikátních anotací zvýšil o 69 procent v pozitivním módu a o 34 procent v negativním módu. Iterativní exkluze vysokofrekventovaných prekurzorů umožnila zachytit nízko abundantní třídy jako diacylglyceroly, cholesterol estery a volný cholesterol. Optimalizace cyklu akvizice (1,43 s) zajistila alespoň čtyři body přes nejúžší chromatografické píky (6 s). Softwarová analýza přinesla 355 specifických lipidů v pozitivním módu a 326 v negativním módu, přičemž významná část představovala isomery odlišné retenční dobou.

Přínosy a praktické využití metody

Workflow spojuje vysokorozlišovací LC/Q-TOF se softwarovou podporou pro automatizované zpracování dat a tvorbu cílených knihoven. Výsledkem je hluboké pokrytí lipidomu, zvýšená spolehlivost anotací a schopnost detekovat nízko abundantní a isobarické lipidové druhy. Metoda je vhodná pro základní i aplikovaný lipidomický výzkum v klinických, farmaceutických i potravinářských laboratořích.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace s vysoce paralelními chromatografickými platformami pro zvýšení throughputu a šířky spektra lipidů.
• Rozvoj databází lipidových fragmentů pro pokrytí nových lipidových tříd a modifikací.
• Využití umělé inteligence pro pokročilou anotaci a predikci struktury lipidů.
• Propojení lipidomiky s dalšími omiky pro komplexní biologické a klinické studie.

Závěr

Iterativní režim MS/MS výrazně rozšiřuje pokrytí a spolehlivost LC/MS lipidomických analýz. Optimalizované parametry sběru dat společně se softwarem Lipid Annotator umožňují zachytit široké spektrum lipidových tříd, včetně nízko abundantních a isomerů. Tento přístup nabízí robustní a univerzální platformu pro cílené i neřízené lipidomické studie.

Reference

1. Cajka T Fiehn O LC MS metoda pro komplexni analyzu plazmovych lipidu Agilent 2018 publikace 5991-9280
2. Sartain M Sana T Vliv chromatografie na profilovani jaternich lipidovych extraktu Agilent 2015 publikace 5991-5494
3. Kind T LipidBlast in silico tandem MS databaze pro identifikaci lipid Nature Methods 2013 10 8 755 758
4. Tsugawa H MS DIAL dekonvoluce MS MS pro komplexni metabolomickou analyzu Nature Methods 2015 12 6 523 526
5. Wu L Wong DL Integrovany workflow pro mapovani peptidu monoklonalnich protilatek Agilent 2017 publikace 5991-8633