Hier werden repräsentative Ergebnisse der ungerichteten Analyse von VAMS-Geräten nach der oben beschriebenen Vorgehensweise vorgestellt.
Die Daten aus der dreifachen Analyse einer Pooled Probe, die aus venösem Blut von 10 Individuen mittels VAMS entnommen wurde, wurden ausgewertet, und die Merkmale der resultierenden metabolischen Fingerabdrücke werden dargestellt. Die Qualität der Daten und die erfassten Informationen von den VAMS-Geräten wurden anhand zweier Hauptkriterien beurteilt: der Gesamtanzahl detektierter chemischer Merkmale und der Reproduzierbarkeit dieser Merkmale (n = 3), ausgedrückt als prozentuale relativer Standardabweichung (%RSD). Die Gesamtanzahl der Merkmale diente der Beurteilung der Extraktionsbreite und der chemischen Abdeckung durch das Lösungsmittel, während die %RSD überwacht wurde, um die technische Präzision und Robustheit der Methode sicherzustellen; eine niedrigere %RSD weist auf einen hochgradig reproduzierbaren Extraktionsprozess hin, der analytische Störgrößen minimiert.
Nach der Rohdatenextraktion und -verarbeitung wurde eine Matrix von m/z-Retentionszeit-(RT-)Merkmalen zusammen mit ihren Intensitäten erhalten. Es wurden nur solche Merkmale berücksichtigt, die in zwei von drei Wiederholungen ein nachweisbares Signal aufwiesen, nachdem geeignete Vorverarbeitungs- und Leerwertfilterungsschritte durchgeführt worden waren. Abbildung 2A,B zeigt m/z-über-RT-Diagramme für dieselbe Probe, die gemäß den beschriebenen Protokollen für LC-MS und GC-MS analysiert wurde.
Die hohe Anzahl an Substanzen, die früh in der RPLC-Analyse eluiert werden, wird auf stark hydrophile Metaboliten zurückgeführt, die durch das angewandte Protokoll extrahiert, aber auf der umgekehrten Phase-Säule schlecht zurückgehalten werden. Obwohl Metaboliten mit früher Elution eine Identifizierung erschweren, sind dennoch genaue Annotationen möglich, indem MS/MS-Fragmentierungsdaten zusammen mit Vergleichen zu Spektraldatenbanken und internen Referenzstandards verwendet werden. Darüber hinaus wird erwartet, dass ein erheblicher Teil dieser hydrophilen Fraktion über die GC-MS-Analyse erfasst wird. Letztlich stellt dies eine inhärente Einschränkung des Fachgebiets dar, da die enorme Komplexität des Metaboloms den Einsatz mehrerer analytischer Plattformen erforderlich macht.
Die multilplattformübergreifende Bewertung der methanolischen Extrakte zeigt eindeutig die stark komplementäre Natur der LC- und GC-Analyseabläufe, wobei die Leistungskennzahlen im erwarteten Bereich für ein umfassendes Metabolomik-Profil liegen. Abbildung 3A,B zeigt die Gesamtanzahl der Merkmale sowie die Verteilung der RSD%-Werte für jede Plattform. Die LC-Plattform ermöglichte eine umfangreiche chemische Abdeckung und trennte 4.169 Merkmale, was ihrer etablierten Fähigkeit entspricht, eine große Vielzahl polarer, halbpolarer und nichtflüchtiger Verbindungen zu erfassen. Gleichzeitig wies die GC-Plattform eine kleinere Anzahl an Merkmalen mit 187 auf. Dies war erwartet, da die GC-Analyse nur flüchtige Verbindungen nach Derivatisierung detektieren kann.
Hinsichtlich der Reproduzierbarkeit sind, wie im Violin-Plot gezeigt, die gesamten Verteilung und Streuung der RSD%-Werte zwischen LC-MS und GC-MS bemerkenswert ähnlich. Der durchschnittliche %RSD war für beide Plattformen typisch, bei etwa 29,7 % für LC (2.655 von 4.169 wiesen einen %RSD unter 30 % auf) und 32,3 % für GC (114 von 187 wiesen einen %RSD unter 30 % auf). Obwohl eine geringe Anzahl von Merkmalen auf beiden Seiten höhere RSD-Werte aufwies, ist diese Variabilität in der ungerichteten Metabolomik üblich und erwartet. Diese höheren Werte gehören typischerweise zu Metaboliten mit geringer Abundanz, die nahe an der Nachweisgrenze des Instruments liegen. Insgesamt bestätigen die engen Verteilungsprofile eine zufriedenstellende Reproduzierbarkeit beider analytischen Aufbauten.
Der chemische Raum der Metabolite, der durch das Protokoll erfasst wird, kann anhand der Annotationen der Metabolite betrachtet werden. Verschiedene Verbindungen wurden mittels LC-MS und GC-MS detektiert, wie aufgrund der inhärenten Komplementarität der beiden Plattformen erwartet. Eine vollständige Liste der Metabolit-Annotationen für VAMS-Geräte ist in Zusätzlicher Tabelle 1 und Zusätzlicher Tabelle 2 enthalten. Insgesamt wurden 97 Metabolite mittels dieser beiden Methoden detektiert und annotiert (Stufe 1 und 2, wie von Sumner et al. (2007)22 vorgeschlagen), zusätzlich zu weiteren Verbindungen der Stufe 3, die vorläufig charakterisiert wurden. GC-Annotationen wurden durch den Vergleich experimenteller Retentionsindizes – erhalten durch Vergleich mit FAMES – mit tabellierten Werten weiter bestätigt23. Abbildung 4A,B zeigt die Verteilung der annotierten Metabolite auf Subklassen für beide Methoden, während Abbildung 4C die Überschneidung zwischen den Techniken darstellt und deren Komplementarität verdeutlicht. Einige wichtige Metabolite des intermediären Stoffwechsels können durch beide Techniken gegenseitig validiert werden, während strukturell einzigartige oder plattformspezifische Merkmale Lücken in zentralen Kohlenstoff- und sekundären Stoffwechselwegen schließen können. Obwohl Aminosäuren und Peptide in beiden Analysen die Hauptgruppen der chemischen Klassen darstellen, überlappen sich nur wenige Metabolite zwischen den Techniken. Viele Metabolitklassen sind gerätespezifisch, wie beispielsweise Acylcarnitine in der LC-MS und Hexosen in der GC-MS.
Um die Effizienz von Methanol als Extraktionsmittel für beide Techniken zu demonstrieren, wurden Vergleichsversuche an VAMS-Proben mit verschiedenen Lösungsmittelsystemen durchgeführt, gefolgt von LC-MS- und GC-MS-Analysen. Drei unterschiedliche Lösungsmittelsysteme wurden im Vergleich zu Methanol jeweils in dreifacher Wiederholung getestet: reines Acetonitril (ACN), eine Methanol-Wasser-Mischung (60:40, v/v) und eine Acetonitril-Methanol-Mischung (70:30, v/v). Die Auswahl dieser Lösungsmittel und Mischungen basierte auf Vorversuchen unserer Arbeitsgruppe sowie auf zuvor veröffentlichter Literatur13,14,24,25. Die Extraktionsleistung jedes Systems wurde anhand dreier zentraler Parameter bewertet: die Gesamtanzahl der detektierten Merkmale, die Gesamtintensität der Merkmale sowie die Reproduzierbarkeit der Merkmale, ausgedrückt als relativer Standardfehler (RSD, %).
Für den LC-MS-Arbeitsablauf wurde die höchste Anzahl an Merkmalen mit MeOH-H2O (60:40, V/V) nachgewiesen, wobei im Durchschnitt 4.514 Merkmale über die dreifache Wiederholung ermittelt wurden, gefolgt von reinem MeOH (4.169 Merkmale). Die Mischung ACN–MeOH (70:30, V/V) ergab durchschnittlich 3.502 Merkmale, während reines ACN die niedrigste durchschnittliche Anzahl an Merkmalen, nämlich 2.836, lieferte. Eine grafische Darstellung dieser Merkmalsanzahlen pro Wiederholung ist in Abbildung 5A dargestellt.
Um die Präzisionseigenschaften für jede Extraktionsbedingung zu untersuchen, wurden die Merkmalsintensitäten und die relativen Standardabweichungen (RSD, %) aus dreifachen Injektionen analysiert. Ein Vergleich der gesamten Merkmalsabundanz und der durchschnittlichen %RSD pro Extraktionsmittel für die LC-MS ist in Abbildung 5A dargestellt. Die logarithmischen Signalverteilungen (log2) waren für alle Extrakte ähnlich, wobei MeOH-H2O 60:40 (v/v), ACN und MeOH leicht höhere Abundanzen aufwiesen als ACN-MeOH 70:30 (v/v). MeOH zeigte eine niedrigere durchschnittliche %RSD, was darauf hinweist, dass die Extraktion mit diesem Lösungsmittel reproduzierbarer war.
Eine ähnliche Bewertung der Effizienz des Extraktionsmittelsystems wurde anhand der GC-MS-Daten durchgeführt. Auch hier wurden zur Beurteilung der Anzahl an Merkmalen nur solche berücksichtigt, deren Signal in mindestens zwei von drei Wiederholungen nachgewiesen wurde. Das Lösungsmittel, das die höchste Anzahl an Merkmalen ergab, war ACN-MeOH 70:30 (v/v) (216 Merkmale), gefolgt von MeOH (187 Merkmale). Eine grafische Darstellung der Anzahl der nachgewiesenen Merkmale je Extraktionsmittel und BµS ist in Abbildung 5B dargestellt.
Hinsichtlich der Gesamthäufigkeit der nachgewiesenen Merkmale erwies sich MeOH als der effizienteste Lösungsmittel, da es die höchste Häufigkeit ergab, wie in Abbildung 5B dargestellt. MeOH-H₂O 60:40 (v/v) belegte den zweiten Platz, gefolgt von ACN-MeOH 70:30 (v/v). ACN war das am wenigsten wirksame Lösungsmittel. Bezüglich des Merkmal-%RSD lieferte MeOH-H₂O 60:40 (v/v) die niedrigsten RSD-Werte für VAMS (RSD = 38,57 %), dicht gefolgt von ACN (42,65 %), MeOH (44,14 %) und ACN-MeOH 70:30 (v/v) (49,14 %). Diese Werte sind in Abbildung 5B dargestellt.
Die oben genannten Ergebnisse stimmen gut mit der bisherigen Literatur überein. Couacault et al. (2026)19 berichteten über eine vergleichbare Anzahl an Merkmalen in der RP-LC-MS-Analyse von DBS und VAMS unter Verwendung einer ähnlichen Zusammensetzung des Extraktionsmittels (Rehydratisierung mit 80 µL Wasser, gefolgt von der Zugabe von 320 µL MeOH). Ebenso detektierten Cala et al. (2017)11 eine vergleichbare Anzahl an Merkmalen (153) mittels GC-MS-Analyse von VAMS-Spitzen. Obwohl die meisten bisherigen Studien die Präzision dieser Geräteanalysen nicht bewertet haben, entsprechen unsere Gesamtergebnisse den Erwartungen für eine ungerichtete Analyse. Darüber hinaus stimmen die LC-Ergebnisse mit den von Bossi et al. (2025)26 berichteten Ergebnissen für die HILIC-Analyse von DBS- und qDBS-Mikroproben überein, bei denen die meisten detektierten Merkmale RSDs < 30 % aufwiesen.
Insgesamt zeigen diese Ergebnisse, dass die methanolbasierte Extraktion ein robustes Gleichgewicht zwischen Merkmalsanzahlen, Intensität und Präzision (durchschnittliche RSD, %) sowohl für die LC-MS- als auch für die GC-MS-Analyse von VAMS-Proben bietet. Daher kann ein einheitliches Methanolextraktionsprotokoll die parallele Probenvorbereitung vereinfachen, die gleichzeitige Gewinnung komplementärer metabolischer Profile erleichtern und den Informationsoutput maximieren.

Abbildung 1: Schematische Darstellung des Protokolls mit (A) Probenaufarbeitung, (B) LC-MS-Rekonstitution und (C) GC-MS/MS-Derivatisierung. Erstellt mit BioRender. Marques, D. (2026) https://BioRender.com/dprdv18, https://biorender.com/xu2qh34, https://biorender.com/7ztz2qv. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 2: Vergleich von m/z und rt für eine repräsentative Probe mittels (A) LC-MS und (B) GC-MS Analyse. Jeder Punkt repräsentiert ein einzelnes Signal, bevor es zu Merkmalen zusammengefasst wird. Die Farben zeigen die Intensität des MS1-Signals für ein bestimmtes Merkmal an, wobei die Intensität von blau nach rot zunimmt. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 3: Merkmalsabdeckung und Reproduzierbarkeit über verschiedene analytische Plattformen hinweg. (A) Merkmalsabdeckung: Gesamtanzahl der eindeutig identifizierten Merkmale mittels LC (türkis) und GC (orange), wobei die genauen Zahlen über jedem Balken angegeben sind. (B) Merkmalsreproduzierbarkeit: Violin-Diagramme, die die Dichteverteilung der relativen Standardabweichungen (RSD %) für alle Merkmale zeigen. Eingebettete Box-Plots zeigen Median und Quartilabstände an; einzelne Datenpunkte wurden der Übersichtlichkeit halber weggelassen. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Ansicht dieser Abbildung einzusehen.

Abbildung 4: Histogramme, die die Anzahl der Verbindungen der verschiedenen chemischen Klassen zeigen, die nachgewiesen wurden mittels (A) LC-MS und (B) GC-MS. (C) Überlappung der Metaboliten, die auf den Ebenen 1 und 2 zwischen den Plattformen annotiert wurden. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 5: Ergebnisse der Extraktionslösungsmittel aus der LC-MS-(A) und GC-MS-(B)-Analyse von VAMS-Geräten. Die Balkendiagramme oben in der Abbildung zeigen die Anzahl der Merkmale, die aus jedem zur Extraktion an VAMS-Geräten verwendeten Lösungsmittel pro Wiederholung erhalten wurden. Die Diagramme unten zeigen die Summe der Intensitäten und den durchschnittlichen RSD (%) für jedes verwendete Extraktionslösungsmittel. Die Kreisgröße repräsentiert die gesamte Summenintensität der detektierten Merkmale auf einer log2-Skala und spiegelt somit die Extraktionseffizienz wider. Der Farbverlauf zeigt die analytische Präzision, ausgedrückt als relativer Standardabweichung (RSD), wobei Gelb eine höhere Präzision und Rot eine größere Variabilität anzeigt. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
Tabelle 1: Fehlerbehebungstabelle. Übersicht über häufige Probennahmeprobleme, deren Ursachen und Lösungen bei der Verwendung von VAMS-Geräten. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Tabelle 2: RP-Elutionsmittel und Waschlösungen. Übersicht über die verwendeten mobilen Phasen, Dichtungs-Waschmittel, Spüllösungsmittel und Waschlösungsmittelzusammensetzungen für die chromatographische Analyse. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Zusätzliche Datei 1: Weitere experimentelle Einzelheiten. Parameter für LC-MS und GC-MS. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Zusatz-Tabelle 1: LC-MS-Anmerkungen. Mit dem vorliegenden Protokoll auf der LC-MS-Plattform identifizierte Verbindungen. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Zusatz-Tabelle 2: GC-MS-Anmerkungen. Mit dem vorliegenden Protokoll auf der GC-MS-Plattform identifizierte Verbindungen. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.