Ion Mobility-Enabled Metabolite Identification of Tienilic Acid and Tienilic Acid Isomer Using Mass-MetaSite and WebMetabase

Význam tématu

Analýza metabolitù léčiv poskytuje klíčové informace o mechanismu biotransformace a potenciálních toxických metabolitech. Využití vysokorozlišovací hmotnostní spektrometrie doplněné iontovou mobilitou umožňuje zlepšenou specifičnost, retrospektivní analýzu a spolehlivou identifikaci metabolitù, které by mohly ovlivnit bezpečnost a účinnost léčivých látek.

Cíle a přehled studie

Cílem aplikacní studie bylo demonstrovat workflow pro rychlou identifikaci metabolitù tienicové kyseliny (TA) a její isomerické nebezpecné formy (TAI) v moči potkanù po intravenózním podání. Studie provázela zisk dat pomocí LC-IMS-HRMS a jejich hromadné zpracování v softwaru Mass-MetaSite a WebMetabase za účelem porovnání metabolických profilù obou strukturálně príbuzných sloucenin.

Použitá metodika a instrumentace

Pro separaci byl použit systém ACQUITY UPLC I-Class PLUS a kolona HSS T3. Analytický separacní gradient kombinoval vodu a acetonitril s formicnou kyselinou při prutoku 0,5 mL/min. Detekce probíhala na Vion IMS QTof s technikou HDMSE (data-independent acquisition se synchronizací driftového casu). Iontová mobilita byla kalibrována pro výpočet kolizních průrezu CCS. Pro zpracování dat sloužil UNIFI Scientific Information System ve verzi 1.9.4 a následne vendor-neutralní software Mass-MetaSite a WebMetabase (verze 4.0.1) pro automatizovanou identifikaci a vizualizaci metabolitù.

Hlavní výsledky a diskuse

• Spolehlivá detekce a potvrzení hydroxylace (M+16) pro TA i TAI, v souladu s publikovanými studiemi.
• Identifikace glukuronidových konjugátu TA: hydroxylace + glukuronidace (M+192) a ketoredukce + glukuronidace (M+178).
• Přítomnost neobvyklé acetylace a hydroxylace (M+58) u TA potvrzená fragmenty thiophenu.
• Pro TAI unikátní N-acetylcysteinová konjugace po redukci (M+163) detekovaná ve vzorcích 6 hodin po podání.
• Iontová mobilita umožnila rozlišení dvou glukuronidů s téměř identickými retenčními casy (diference 0,66 %) díky odlišným CCS hodnotám (průměrná diference 2,58 %), což zvyšuje jistotu identifikace i pri možné zmene chromatografie.

Přínosy a praktické využití metody

Implementace HDMSE a iontové mobility zvyšuje analytickou specifičnost zejména pri koelujících slouceninách a zajištuje čisté drift-zarovnané spektra. Automatizované hromadné zpracování v Mass-MetaSite a WebMetabase umožňuje rychlé porovnání metabolických drah vícerých látek a retrospektivní analýzu, když se objeví nové analytické otázky.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Rozšíření CCS databází pro více typù metabolitù a komodit.
• Integrace strojového ucení pro predikci míst biotransformace a potvrzení struktur.
• Cloudové platformy pro kolaborativní sdílení a prohlížení detailních HDMSE dat.
• Vyšší throughput v režimu online real-time screening metabolitù.

Závěr

Studie ukázala efektivní workflow kombinující UPLC-IMS-HRMS a pokročilé softwarové nástroje pro identifikaci metabolitù tienicové kyseliny a její isomerické formy. Iontová mobilita a CCS doplňují m/z a RT jako nezávislý parametr, což zvyšuje robustnost a spolehlivost metabolitických studií.

Reference

1. Bonierbale E et al. Chemical Research in Toxicology 1999;12:286–296.
2. Coen M et al. Chemical Research in Toxicology 2012;25:2412–2422.
3. Rademacher PM. Diss. University of Washington, 2011.
4. Dansette PM et al. Biochemical Pharmacology 1990;39:911–918.
5. Grant IJ. Imperial College London, 2016.
6. King AM et al. Journal of Chromatography B 2018;1087:142–148.
7. Schadt S et al. Drug Metabolism and Disposition 2018;46:865–878.
8. Paglia G et al. Analytical Chemistry 2014;87:1137–1144.
9. Kirk J et al. Waters Application Note 2018.
10. Nye LC et al. Journal of Chromatography A 2019.
11. Righetti L et al. Analytica Chimica Acta 2018;1014:50–57.