Hier werden repräsentative Ergebnisse der ungerichteten Analyse von VAMS-Geräten vorgestellt, die gemäß dem oben beschriebenen Verfahren durchgeführt wurde.
Die Daten aus der dreifachen Analyse einer Pooled-Probe, die aus venösem Blut von 10 Personen mittels VAMS entnommen wurde, wurden ausgewertet, und die Merkmale der resultierenden metabolischen Fingerabdrücke werden dargestellt. Die Qualität der Daten und die erfassten Informationen aus den VAMS-Geräten wurden anhand zweier Hauptkriterien beurteilt: der Gesamtanzahl der detektierten chemischen Merkmale und der Reproduzierbarkeit dieser Merkmale (n = 3), ausgedrückt als prozentuale relative 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 des Verfahrens sicherzustellen; eine niedrigere %RSD weist auf einen hochgradig reproduzierbaren Extraktionsprozess hin, der analytisches Rauschen minimiert.
Nach der Rohdatenextraktion und -verarbeitung wurde eine Matrix von m/z-Retentionszeit-(RT-)Merkmale zusammen mit ihren Intensitäten erhalten. Es wurden nur Merkmale berücksichtigt, die in zwei von drei Wiederholungen ein nachweisbares Signal aufwiesen, nachdem geeignete Vorverarbeitungs- und Leerwertfilterungsschritte durchgeführt wurden. 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 zu Beginn des RPLC-Laufs 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, die früh eluieren, Identifizierungsschwierigkeiten bereiten, sind dennoch genaue Annotationen möglich, indem MS/MS-Fragmentierungsdaten zusammen mit Vergleichen mit 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-analytischen Arbeitsabläufe, 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% für jede Plattform. Die LC-Plattform lieferte eine umfangreiche chemische Abdeckung und trennte 4.169 Merkmale, was ihrer etablierten Fähigkeit entspricht, eine große Vielzahl polarer, halbpolaren und nichtflüchtiger Verbindungen nachzuweisen. Gleichzeitig zeigte die GC-Plattform eine kleinere Anzahl an Merkmalen mit 187. Dies war erwartet, da GC nur flüchtige Verbindungen detektieren kann, die einer Derivatisierung zugänglich sind.
Hinsichtlich der Reproduzierbarkeit sind, wie im Violin-Plot dargestellt, 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 untargetierten 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, die mit dem Protokoll erfasst werden, 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 Zusatz-Tabelle 1 und Zusatz-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. Die GC-Annotationen wurden durch den Vergleich experimenteller Retentionsindizes – gewonnen durch Vergleich mit FAMES – mit tabellierten Werten weiter bestätigt23. Abbildung 4A,B zeigt die Unterklassenverteilung der annotierten Metabolite für beide Methoden, während Abbildung 4C die Überschneidung zwischen den Techniken darstellt und damit deren Komplementarität verdeutlicht. Einige zentrale Zwischenmetabolite 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 Hauptchemikalienklassen 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 Extraktionslösungsmittel 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 im Dreifachansatz 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: der Gesamtzahl der detektierten Merkmale, der Gesamtintensität der Merkmale und der Reproduzierbarkeit der Merkmale, ausgedrückt als relativer Standardabweichung (RSD, %).
Für den LC-MS-Arbeitsablauf wurde die höchste Anzahl an Merkmalen mit MeOH-H2O (60:40, V/V) detektiert, mit durchschnittlich 4.514 Merkmalen in dreifacher Wiederholung, gefolgt von reinem MeOH (4.169 Merkmale). Die ACN–MeOH-Gemisch (70:30, V/V) ergab durchschnittlich 3.502 Merkmale, während reines ACN die niedrigste durchschnittliche Anzahl an Merkmalen, 2.836, aufwies. Eine grafische Darstellung dieser Merkmalsanzahlen pro Wiederholung ist in Abbildung 5A dargestellt.
Um die Präzisionseigenschaften jeder Extraktionsbedingung zu untersuchen, wurden die Merkmalsintensitäten und die relativen Standardabweichungen (RSDs, %) aus dreifachen Injektionen analysiert. Ein Vergleich der gesamten Merkmalsabundanz und der durchschnittlichen %RSD pro Extraktionslösung 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 ergab eine niedrigere durchschnittliche %RSD, was darauf hindeutet, dass die Extraktion mit diesem Lösungsmittel reproduzierbarer war.
Eine ähnliche Bewertung der Effizienz des Extraktionsmittelsystems wurde anhand der GC-MS-Daten durchgeführt. Wiederum 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 lieferte, 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 Gesamtabundanz der nachgewiesenen Merkmale erwies sich MeOH als der effizienteste Extraktionsmittel und ergab die höchste Abundanz, wie in Abbildung 5B dargestellt. MeOH-H₂O 60:40 (v/v) war die zweitbeste Lösung, 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 früher veröffentlichter Literatur überein. Couacault et al. (2026)19 berichteten über eine vergleichbare Anzahl an Merkmalen in der RP-LC-MS-Analyse von DBS- und VAMS-Proben 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 der Analysen dieser Geräte nicht bewertet haben, entsprechen unsere Gesamtergebnisse den Erwartungen für eine ungerichtete Analyse. Darüber hinaus stimmen die LC-Ergebnisse mit denen von Bossi et al. (2025)26 überein, die die HILIC-Analyse von DBS- und qDBS-Mikroproben untersuchten, bei der die meisten detektierten Merkmale RSDs < 30 % aufwiesen.
Insgesamt zeigen diese Ergebnisse, dass die Methanol-basierte 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 einzelnes Methanol-Extraktionsprotokoll die doppelte Probenvorbereitung vereinfachen, die parallele Gewinnung komplementärer metabolischer Profile erleichtern und den Informationsoutput maximieren.

Abbildung 1: Schematische Darstellung des Protokolls, darstellend (A) Probengewinnungsprotokoll, (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 größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 2: Vergleich von m/z und rt einer repräsentativen Probe für (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 größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 3: Merkmalsabdeckung und Reproduzierbarkeit über verschiedene analytische Plattformen hinweg. (A) Merkmalsabdeckung: Gesamtanzahl eindeutig identifizierter Merkmale mittels LC (türkis) und GC (orange), wobei die exakten Zahlen über jedem Balken angegeben sind. (B) Reproduzierbarkeit der Merkmale: Violin-Diagramme zeigen die Dichteverteilung der relativen Standardabweichungen (RSD %) für alle Merkmale. Eingebettete Kastendiagramme zeigen Median und Quartilabstände; 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 auf den Ebenen 1 und 2 annotierten Metaboliten zwischen den Plattformen. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 5: Ergebnisse des Extraktionsmittels 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 pro Wiederholung aus jedem Extraktionsmittel gewonnen wurden, das auf VAMS-Geräte angewendet wurde. Die Diagramme unten in der Abbildung zeigen die Summe der Intensitäten und den durchschnittlichen RSD (%) für jedes verwendete Extraktionsmittel im Zusammenhang mit dem VAMS-Gerät. 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 größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Tabelle 1: Fehlerbehebungstabelle. Übersicht über häufige Probennahmeprobleme, Ursachen und Lösungen bei der Probennahme mit VAMS-Geräten. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Tabelle 2: RP-Elutionsmittel und Waschlösungen. Übersicht der verwendeten mobilen Phasen, Dichtungsspüllösungen, Spüllösungen und Waschlösungen für die chromatographische Analyse. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Zusatzdatei 1: Weitere experimentelle Einzelheiten. LC-MS- und GC-MS-Parameter. 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.
Erweiterte Tabelle 2: GC-MS-Anmerkungen. Mit dem vorliegenden Protokoll auf der GC-MS-Plattform identifizierte Verbindungen. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.