mzLogic Data Analysis Algorithm - Accelerate small-molecule unknown identification

Význam tématu

Identifikace neznámých malých molekul představuje klíčový úkol v metabolomice, farmaceutickém výzkumu, forenzní analýze i monitoringu životního prostředí. Tradiční porovnání s knihovnami spekter často selhává u nově vzniklých látek, derivátů či neznámých impurit. Rychlá a spolehlivá strukturová identifikace je nezbytná pro rozhodování v klinické diagnostice, QA/QC procesech a vědeckých studiích.

Cíle a přehled studie / článku

Studie popisuje algoritmus mzLogic, který rozšiřuje možnosti identifikace neznámých molekul tím, že propojuje kvalitní, plně kurátorské fragmentační spektrální knihovny mzCloud s rozsáhlými strukturálními databázemi. Cílem je snížení počtu kandidátů z tisíců na malý set putativních struktur a zvýšení důvěry ve výslednou identifikaci.

Použitá metodika a instrumentace

Metodika staví na kombinaci vysokorozlišovacího hmotnostního spektrometru (HRAM MS/MS a MSⁿ) a analýze fragmentačních vzorů:

• Použití mzCloud™ knihovny s plně kurátorskými HRAM MS/MS a MSⁿ spektry v pozitivním i negativním módu a při různých energiích kolize
• Precursor Ion Fingerprinting (PIF) pro identifikaci substruktur porovnáním experimentálních fragmentů s daty v mzCloud
• Forward a reverse similarity search pro určení maximálního společného substrukturního překryvu
• Integrace strukturálních databází (např. ChemSpider) pro úvodní výběr kandidátů podle prvkové kompozice a izotopického vzorce
• Automatizované workflow ve software Thermo Scientific™ Compound Discoverer™ (verze ≥3.0) a Mass Frontier™ (verze ≥8.0) pro vizualizaci fragmentačních mechanismů

Hlavní výsledky a diskuse

Algoritmus mzLogic demonstroval schopnost zredukovat stovky až tisíce potenciálních struktur na několik nejpravděpodobnějších kandidátů během sekund. Díky kvalitě a šíři fragmentačních dat v mzCloud se zvýšila přesnost hodnocení substruktur, což umožnilo:

• Rychlou selekci top-ranked putativních struktur s vysvětlením hodnocení
• Automatizaci analýzy napříč rozsáhlými dataset
• Vyšší důvěryhodnost ve výsledky díky zpětné vizualizaci a porozumění fragmentačním mechanismům

Přínosy a praktické využití metody

MzLogic zkracuje dobu identifikace neznámých látek, minimalizuje nutnost manuální kontroly a poskytuje objektivní, data-driven výstupy. Metoda nachází uplatnění v:

• Farmaceutické kvalitě a vývoji léčiv pro monitorování metabolitů a impurit
• Forenzních analýzách designer drog
• Environmentálním monitoringu kontaminantů
• Metabolomických studiích biologických vzorků

Budoucí trendy a možnosti využití

Další rozvoj směřuje k rozšíření knihoven o nové ionizační módy a adukty, využití umělé inteligence pro predikci fragmentace a cloudovou integraci pro real-time identifikaci. Předpokládá se i širší propojení s genomickými a proteomickými daty pro komplexní systémové studie.

Závěr

Algoritmus mzLogic ve spojení s vysokokvalitními fragmentačními daty mzCloud poskytuje robustní a rychlý přístup k identifikaci neznámých malých molekul. Integrace do nástrojů Mass Frontier a Compound Discoverer umožňuje úplné a automatizované workflow, které zvyšuje efektivitu a přesnost analytických laboratoří.