تُعرض هنا النتائج التمثيلية للتحليل غير المستهدف لأجهزة VAMS، وذلك باتباع الإجراء الموضح أعلاه.
تم تقييم البيانات الناتجة عن تحليل ثلاثي لعينة مجمعة تم تحضيرها من الدم الوريدي لـ 10 أفراد، جُمعت باستخدام أجهزة VAMS، وموضحة خصائص البصمات الأيضية الناتجة. كما تم تقييم جودة البيانات والمعلومات المستخلصة من أجهزة VAMS بناءً على معيارين أساسيين: العدد الإجمالي للميزات الكيميائية المكتشفة، وقابلية تكرار هذه الميزات (n = 3)، والتي عُبِّر عنها بنسبة الانحراف المعياري النسبي (%RSD). استُخدم العدد الإجمالي للميزات لتقييم نطاق الاستخلاص والتغطية الكيميائية للمذيب، بينما تمت مراقبة %RSD لضمان الدقة التقنية ومنهجية العمل؛ حيث تشير قيمة %RSD المنخفضة إلى عملية استخلاص عالية القابلية للتكرار تقلل من الضجيج التحليلي.
بعد استخلاص البيانات الخام ومعالجتها، تم الحصول على مصفوفة من سمات نسبة الكتلة إلى الشحنة (m/z)-زمن الاحتباس (RT)، بالإضافة إلى شدتها. وقد تم اعتبار السمات التي تظهر إشارة يمكن اكتشافها في اثنتين من أصل ثلاث مكررات فقط، وذلك بعد إجراء خطوات المعالجة المسبقة المناسبة وتصفية العينات الفارغة. يوضح الشكل 2A،B مخططات m/z مقابل RT لنفس العينة التي تم تحليلها وفقاً للبروتوكولات الموصوفة لكل من LC-MS و GC-MS.
يُعزى العدد الكبير من الميزات التي شُطفت مبكراً في تشغيل الـ RPLC إلى المستقلبات شديدة الألفة للماء التي استُخلصت بواسطة البروتوكول المطبق ولكنها لم تُحتجز بشكل جيد على عمود الطور المعكوس. ورغم أن المستقلبات التي تُشطف مبكراً تفرض تحديات في تحديد الهوية، إلا أن التوصيف الدقيق لا يزال ممكناً باستخدام بيانات تكسير MS/MS إلى جانب المقارنات مع قواعد البيانات الطيفية والمعايير المرجعية الداخلية. علاوة على ذلك، من المتوقع التقاط جزء كبير من هذا الجزء المحب للماء عبر تحليل GC-MS. وفي نهاية المطاف، يمثل هذا قصوراً متأصلاً في هذا المجال، حيث تفرض التعقيدات الهائلة للميتابولوم ضرورة استخدام منصات تحليلية متعددة.
يُظهر التقييم متعدد المنصات للمستخلصات الميثانولية بوضوح الطبيعة التكاملية العالية لسير عمل التحليل باستخدام الكروماتوغرافيا السائلة (LC) والكروماتوغرافيا الغازية (GC)، حيث وقعت مقاييس الأداء ضمن النطاق المتوقع للتوصيف الشامل للأيضات (metabolomics profiling). يوضح الشكل 3A،B العدد الإجمالي للميزات وتوزيع نسبة الانحراف المعياري النسبي (RSD%) لكل منصة. وفرت منصة LC تغطية كيميائية واسعة، حيث تم فصل 4,169 ميزة، وهو ما يتماشى مع قدرتها الراسخة على رصد مجموعة واسعة من المركبات القطبية وشبه القطبية وغير المتطايرة. وفي الوقت ذاته، أظهرت منصة GC مجموعة فرعية أصغر من الميزات، بواقع 187 ميزة. وكان هذا متوقعاً، لأن الكروماتوغرافيا الغازية (GC) يمكنها فقط الكشف عن المركبات المتطايرة القابلة للاشتقاق.
فيما يتعلق بقابلية التكرار، وكما هو موضح في مخطط الكمان (violin plot)، فإن التوزيع العام ومدى انتشار قيم %RSD متشابهان بشكل ملحوظ بين تقنيتي LC-MS وGC-MS. كان متوسط %RSD نموذجياً لكلا المنصتين، حيث بلغ حوالي 29.7% لـ LC (كانت قيمة %RSD لأقل من 30% في 2,655 من أصل 4,169 حالة) و32.3% لـ GC (كانت قيمة %RSD لأقل من 30% في 114 من أصل 187 حالة). وبينما أظهر عدد صغير من السمات قيم RSD أعلى في كلا الجانبين، فإن هذا التباين شائع ومتوقع في الميتابولوميات غير الموجهة (untargeted metabolomics). وعادةً ما تعود هذه القيم المرتفعة إلى المستقلبات ذات الوفرة المنخفضة التي تقترب من حد الكشف الخاص بالجهاز. وبشكل عام، تؤكد ملفات التوزيع المتقاربة تحقيق قابلية تكرار مرضية لكلا التجهيزين التحليليين.
يمكن دراسة الحيز الكيميائي للمستقلبات التي تم رصدها بواسطة البروتوكول من خلال توصيفات هذه المستقلبات. تم الكشف عن مركبات متنوعة بواسطة تقنيتي LC-MS و GC-MS، وهو أمر متوقع نظراً للتكامل الجوهري بين المنصتين. تتوفر قائمة كاملة بتوصيفات المستقلبات لأجهزة VAMS في الجدول التكميلي 1 والجدول التكميلي 2. إجمالاً، تم الكشف عن 97 مستقلاً وتوصيفها (المستوى 1 و2، وفقاً لما اقترحه Sumner et al. (2007)22) بواسطة هذا البروتوكول عبر التقنيتين، بالإضافة إلى مركبات أخرى تم توصيفها افتراضياً في المستوى 3. تم تأكيد توصيفات GC بشكل أكبر من خلال مقارنة مؤشرات الاحتجاز التجريبية – التي تم الحصول عليها من خلال المقارنة مع FAMES – مع المؤشرات المجدولة23. يوضح الشكل 4A،B توزيع الفئات الفرعية للمستقلبات الموصوفة لكلا الطريقتين، بينما يوضح الشكل 4C التداخل بين التقنيتين، مما يسلط الضوء على تكاملهما. يمكن التحقق المتقاطع من عدد قليل من المستقلبات الوسيطة الرئيسية بواسطة كلتا التقنيتين، في حين يمكن للميزات الفريدة هيكلياً أو الخاصة بالمنصة سد الثغرات في مسارات الكربون المركزية والمسارات الأيضية الثانوية. وعلى الرغم من أن الأحماض الأمينية والببتيدات هي الفئات الكيميائية الرئيسية في كلا التحليلين، إلا أن عدداً قليلاً فقط من المستقلبات يتداخل بين التقنيتين. وتعتبر العديد من فئات المستقلبات خاصة بالأجهزة، مثل acyl carnitines في LC-MS والسكريات السداسية (hexoses) في GC-MS.
لإثبات كفاءة الميثانول كمذيب استخلاص لكلا التقنيتين، أُجريت تجارب مقارنة على عينات VAMS باستخدام أنظمة مذيبات متنوعة، تلتها تحاليل LC-MS وGC-MS. تمت مقارنة ثلاثة أنظمة مذيبات متميزة مع الميثانول في ثلاث مكررات: الأسيتونتريل النقي (ACN)، ومزيج من الميثانول والماء (60:40، v/v)، ومزيج من الأسيتونتريل والميثانول (70:30، v/v). وقد استند اختيار هذه المذيبات والمزيج إلى تجارب أولية أجراها فريقنا، بالإضافة إلى الدراسات المنشورة سابقاً13,14,24,25. تم تقييم كفاءة الاستخلاص لكل نظام باستخدام ثلاثة معايير أساسية: العدد الإجمالي للسمات المكتشفة، والشدة الكلية للسمات، وتكرارية السمات، والتي عُبّر عنها بالانحراف المعياري النسبي (RSD, %).
بالنسبة لسير عمل LC-MS، تم رصد أكبر عدد من السمات باستخدام MeOH-H2O (60:40, v/v)، بمتوسط 4,514 سمة عبر ثلاث مكررات، تلاها مباشرة MeOH النقي (4,169 سمة). وأعطى مزيج ACN–MeOH (70:30, v/v) متوسط 3,502 سمة، بينما أعطى ACN النقي أدنى متوسط لعدد السمات، وهو 2,836. يوضح التمثيل البياني لأعداد هذه السمات لكل مكرر في الشكل 5A.
لفحص خصائص الدقة لكل شرط من شروط الاستخلاص، تم تحليل شدة الميزات وقيم RSD (%) لثلاث حقنات مكررة. يظهر في الشكل 5A مقارنة بين الوفرة الإجمالية للميزات ومتوسط %RSD لكل مذيب استخلاص في نظام LC-MS. كانت توزيعات إشارة log2 متشابهة لجميع المستخلصات، حيث حقق كل من MeOH-H2O 60:40 (v/v) وACN وMeOH وفرة أعلى قليلاً من ACN-MeOH 70:30 (v/v). وقد حقق MeOH متوسط %RSD إجمالي أقل، مما يشير إلى أن الاستخلاص كان أكثر قابلية للتكرار باستخدام هذا المذيب.
أُجري تقييم مماثل لكفاءة نظام مذيب الاستخلاص في بيانات GC-MS. ومرة أخرى، لتقييم عدد الميزات، تم اعتبار تلك التي تم اكتشاف إشارتها في اثنين على الأقل من أصل ثلاث مكررات فقط. وكان المذيب الذي أعطى أكبر عدد من الميزات هو ACN-MeOH 70:30 (v/v) (216 ميزة)، يليه مباشرة MeOH (187 ميزة). ويظهر توضيح رسومي لعدد الميزات المكتشفة لكل مذيب استخلاص وBµS في الشكل 5B.
فيما يتعلق بالوفرة الإجمالية للميزات المكتشفة، بدا MeOH الأكثر كفاءة، حيث حقق وفرة أعلى، كما هو موضح في الشكل 5B. وكان MeOH-H₂O 60:40 (v/v) هو ثاني أفضل مذيب، يليه ACN-MeOH 70:30 (v/v). أما ACN فكان المذيب الأقل فعالية. وبالنسبة لنسبة الانحراف المعياري النسبي (%RSD) للميزات، فقد وفر MeOH-H₂O 60:40 (v/v) أدنى قيم RSD لـ VAMS (RSD = 38.57%)، تلاه ACN بنسبة (42.65%)، ثم MeOH بنسبة (44.14%)، وأخيرًا ACN-MeOH 70:30 (v/v) بنسبة (49.14%). وتم تمثيل هذه القيم في الشكل 5B.
تتفق النتائج المذكورة أعلاه بشكل جيد مع الدراسات المنشورة سابقاً. فقد أشار Couacault et al. (2026)19 إلى وجود عدد مماثل من الميزات في تحليل RP-LC-MS لعينات DBS وVAMS باستخدام تركيبة مذيب استخلاص مشابهة (إعادة الترطيب بـ 80 µL من الماء، تليها إضافة 320 µL من MeOH). وبالمثل، اكتشف Cala et al. (2017)11 عدداً مماثلاً من الميزات (153) عبر تحليل GC-MS لرؤوس VAMS. ورغم أن معظم الدراسات الحالية لم تقيّم دقة التحليلات في هذه الأجهزة، إلا أن نتائجنا الإجمالية تتوافق مع التوقعات الخاصة بالتحليل غير المستهدف. علاوة على ذلك، تتفق نتائج LC مع تلك التي أبلغ عنها Bossi et al. (2025)26 لتحليل HILIC لعينات DBS وqDBS الدقيقة، حيث كانت قيم RSD لمعظم الميزات المكتشفة < 30%.
وبوجه عام، تُظهر هذه النتائج أن الاستخلاص القائم على الميثانول يوفر توازناً قوياً بين عدد الميزات، والشدة، والدقة (متوسط RSD، %) لتحليلات LC-MS وGC-MS لعينات VAMS. وبناءً على ذلك، يمكن لبروتوكول استخلاص واحد بالميثانول أن يبسّط عملية التحضير المزدوج للعينات، ويسهل الحصول المتوازي على ملفات تعريف استقلابية متكاملة، ويرفع من مقدار المعلومات المستخلصة إلى الحد الأقصى.

الشكل 1: مخططات البروتوكول التي توضح (A) بروتوكول استخلاص العينة، و(B) إعادة تكوين LC-MS، و(C) اشتقاق GC-MS/MS. تم الإنشاء بواسطة BioRender. Marques, D. (2026) https://BioRender.com/dprdv18, https://biorender.com/xu2qh34, https://biorender.com/7ztz2qv. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الشكل 2: مقارنات m/z و rt لعينة ممثلة لـ (A) تحليل LC-MS و (B) تحليل GC-MS. تمثل كل نقطة إشارة واحدة قبل تجميعها في سمات. تمثل الألوان شدة إشارة MS1 لسمة معينة، حيث تزداد الشدة من اللون الأزرق إلى الأحمر. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الشكل 3: تغطية السمات وقابلية التكرار عبر المنصات التحليلية. (A) تغطية السمات: العدد الإجمالي للسمات الفريدة التي تم اكتشافها بواسطة LC (باللون الأزرق المخضر) و GC (باللون البرتقالي)، مع تدوين الأعداد الدقيقة فوق كل شريط. (B) قابلية تكرار السمات: مخططات كمان توضح كثافة توزيع الانحرافات المعيارية النسبية (RSD%) لجميع السمات. تشير مخططات الصندوق المدمجة إلى الوسيط والنطاقات الربيعية؛ وقد حُذفت نقاط البيانات الفردية من أجل الوضوح البصري. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الشكل 4: مدرجات تكرارية توضح عدد المركبات من الفئات الكيميائية المختلفة التي تم الكشف عنها بواسطة (A>) LC-MS و (B>) GC-MS. (C>) تداخل المستقلبات التي تم تعيينها بالمستويين 1 و 2 بين المنصات. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الشكل 5: نتائج مِذيبات الاستخلاص من تحليل LC-MS (A>) و GC-MS (B>) لأجهزة VAMS. تمثل المخططات الشريطية في الجزء العلوي من الشكل عدد الميزات الناتجة عن كل مِذيب استخلاص طُبق على أجهزة VAMS لكل مكررة. وتوضح المخططات الموجودة في الجزء السفلي من الشكل مجموع الكثافات ومتوسط RSD (%) لكل مِذيب استخلاص استُخدم مع جهاز VAMS. يمثل حجم الدائرة مجموع الكثافة الكلية للميزات المكتشفة على مقياس log2، مما يعكس كفاءة الاستخلاص. ويشير التدرج اللوني إلى الدقة التحليلية، المعبر عنها بالانحراف المعياري النسبي (RSD)، حيث يمثل اللون الأصفر دقة أعلى واللون الأحمر يشير إلى تباين أكبر. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
الجدول 1: جدول استكشاف الأخطاء وإصلاحها. نظرة عامة على مشكلات أخذ العينات الشائعة، وأسبابها، وحلولها عند أخذ العينات باستخدام أجهزة VAMS. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.
الجدول 2: محاليل شطف ومحاليل استخلاص RP. نظرة عامة على تركيبات الأطوار المتحركة، ومحلول غسل سداد الصمام، ومذيب التطهير، ومذيب الغسيل المستخدمة في التحليل الكروماتوغرافي. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.
الملف التكميلي 1: تفاصيل تجريبية إضافية. معلمات LC-MS و GC-MS. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.
الجدول التكميلي 1: تعليقات LC-MS. المركبات التي تم تحديدها باستخدام البروتوكول الحالي على منصة LC-MS. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.
الجدول التكميلي 2: تعليقات GC-MS. المركبات التي تم تحديدها باستخدام البروتوكول الحالي على منصة GC-MS. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.