Des résultats représentatifs obtenus à partir de l'analyse non ciblée de dispositifs VAMS, selon la procédure décrite ci-dessus, sont présentés ici.
Les données provenant de l'analyse en triple exemplaire d'un échantillon composé préparé à partir de sang veineux de 10 individus, prélevé par VAMS, ont été évaluées, et les caractéristiques des profils métaboliques obtenus sont présentées. La qualité des données et les informations capturées par les dispositifs VAMS ont été évaluées selon deux critères principaux : le nombre total de caractéristiques chimiques détectées et la reproductibilité des caractéristiques (n = 3), exprimée en pourcentage d'écart-type relatif (%RSD). Le nombre total de caractéristiques a été utilisé pour évaluer l'étendue de l'extraction et la couverture chimique du solvant, tandis que le %RSD a été surveillé afin de garantir la précision technique et la robustesse de la méthode ; un %RSD plus faible indique un processus d'extraction hautement reproductible qui minimise le bruit analytique.
Après l'extraction et le traitement des données brutes, une matrice de caractéristiques m/z-temps de rétention (TR), accompagnée de leurs intensités, a été obtenue. Seules les caractéristiques présentant un signal détectable dans deux des trois réplicats ont été prises en compte, après des étapes appropriées de prétraitement et de filtration des blancs. Figure 2A,B affichent des graphiques m/z en fonction du TR pour le même échantillon analysé selon les protocoles décrits pour la LC-MS et la GC-MS.
Le grand nombre de composés élués en début de course en CLRP est attribué à des métabolites fortement hydrophiles extraits par le protocole appliqué, mais faiblement retenus sur la colonne en phase inverse. Bien que les métabolites élués précocement posent des difficultés d'identification, des annotations précises restent possibles en utilisant des données de fragmentation MS/MS conjointement à des comparaisons avec des bases de données spectrales et des étalons internes. En outre, une part importante de cette fraction hydrophile devrait être captée par analyse en GC-MS. En définitive, ceci représente une limitation inhérente au domaine, car la complexité extrême du métabolome impose le recours à plusieurs plateformes analytiques.
L'évaluation multiplateforme des extraits méthanoliques démontre clairement la nature hautement complémentaire des flux analytiques LC et GC, les métriques de performance se situant dans la plage attendue pour un profilage métabolomique complet. Figure 3A,B illustre le nombre total de caractéristiques détectées ainsi que la distribution des RSD% pour chaque plateforme. La plateforme LC a fourni une couverture chimique étendue, permettant de résoudre 4 169 caractéristiques, ce qui correspond à sa capacité reconnue à détecter un large éventail de composés polaires, semi-polaires et non volatils. Parallèlement, la plateforme GC a révélé un sous-ensemble plus restreint de 187 caractéristiques. Ce résultat était attendu, car la GC ne peut détecter que les composés volatils pouvant subir une dérivation.
En ce qui concerne la reproductibilité, comme le montre le tracé en violon, la distribution globale et la dispersion des valeurs de RSD % sont remarquablement similaires entre la LC-MS et la GC-MS. Le %RSD moyen était typique pour les deux plateformes, d'environ 29,7 % pour la LC (2 655 sur 4 169 présentaient un %RSD inférieur à 30 %) et de 32,3 % pour la GC (114 sur 187 présentaient un %RSD inférieur à 30 %). Bien qu'un petit nombre de caractéristiques ait présenté des valeurs de RSD plus élevées des deux côtés, cette variation est courante et attendue en métabolomique non ciblée. Ces valeurs plus élevées appartiennent généralement à des métabolites peu abondants, proches de la limite de détection de l'instrument. Dans l'ensemble, les profils de distribution serrés confirment une reproductibilité satisfaisante pour les deux dispositifs analytiques.
L'espace chimique des métabolites capturé par le protocole peut être évalué à partir des annotations des métabolites. Divers composés ont été détectés par LC-MS et GC-MS, comme attendu compte tenu de la complémentarité intrinsèque des deux plateformes. Une liste complète des annotations des métabolites pour les dispositifs VAMS est fournie dans le tableau supplémentaire 1 et le tableau supplémentaire 2. Au total, 97 métabolites ont été détectés et annotés (niveaux 1 et 2, selon la proposition de Sumner et al. (2007)22) par ce protocole à l’aide des deux techniques, en plus d'autres composés caractérisés de façon putative au niveau 3. Les annotations par GC ont été confirmées davantage en comparant les indices de rétention expérimentaux – obtenus par comparaison avec les FAMES – à ceux tabulés23. Figure 4A,B montre la répartition par sous-classe des métabolites annotés pour les deux méthodes, tandis que Figure 4C illustre le chevauchement entre les techniques, soulignant leur complémentarité. Quelques métabolites intermédiaires clés peuvent être croisés et validés par les deux techniques, tandis que des caractéristiques structurellement uniques ou spécifiques à une plateforme peuvent combler des lacunes dans les voies métaboliques centrales du carbone et secondaires. Bien que les acides aminés et les peptides constituent les principales classes chimiques dans les deux analyses, seuls quelques métabolites se retrouvent dans les deux techniques. De nombreuses classes de métabolites sont spécifiques à l'instrument, comme les acylcarnitines en LC-MS et les hexoses en GC-MS.
Afin de démontrer l'efficacité du méthanol comme solvant d'extraction pour les deux techniques, des essais comparatifs ont été réalisés sur des échantillons VAMS en utilisant différents systèmes de solvants, suivis d'analyses par LC-MS et GC-MS. Trois systèmes de solvants distincts ont été comparés au méthanol en triple exemplaire : de l'acétonitrile pur (ACN), un mélange méthanol-eau (60:40, v/v) et un mélange acétonitrile-méthanol (70:30, v/v). Le choix de ces solvants et mélanges s'appuie sur des expériences préliminaires menées par notre équipe, ainsi que sur des publications antérieures13,14,24,25. L'efficacité d'extraction de chaque système a été évaluée à l'aide de trois paramètres clés : le nombre total de caractéristiques détectées, l'intensité globale des caractéristiques et la reproductibilité des caractéristiques, exprimée en tant qu'écart-type relatif (RSD, %).
Pour le protocole LC-MS, le nombre le plus élevé de caractéristiques a été détecté en utilisant le mélange MeOH-H2O (60:40, v/v), avec une moyenne de 4 514 caractéristiques sur les trois réplicats, suivi de près par le MeOH pur (4 169 caractéristiques). Le mélange ACN–MeOH (70:30, v/v) a donné une moyenne de 3 502 caractéristiques, tandis que l'ACN pur a donné le nombre moyen le plus faible de caractéristiques, soit 2 836. Une représentation graphique de ces nombres de caractéristiques par réplicat est illustrée dans Figure 5A.
Afin d'examiner les caractéristiques de précision pour chaque condition d'extraction, les intensités des caractéristiques et les écarts types relatifs (RSD, %) provenant de trois injections ont été analysés. Une comparaison de l'abondance totale des caractéristiques et du %RSD moyen par solvant d'extraction pour la LC-MS est présentée dans la Figure 5A. Les distributions des signaux en log2 étaient similaires pour tous les extraits, avec le mélange MeOH-H2O 60:40 (v/v), l'ACN et le MeOH produisant des abondances légèrement supérieures à celles de l'ACN-MeOH 70:30 (v/v). Le MeOH a donné un %RSD moyen global plus faible, indiquant que l'extraction était plus reproductible avec ce solvant.
Une évaluation similaire de l'efficacité du système de solvant d'extraction a été réalisée à partir des données GC-MS. Une fois encore, pour l'évaluation du nombre de caractéristiques, seules celles présentant un signal détecté dans au moins deux des trois réplicats ont été prises en compte. Le solvant produisant le plus grand nombre de caractéristiques était l'ACN-MeOH 70:30 (v/v) (216 caractéristiques), suivi de près par le MeOH (187 caractéristiques). Une illustration graphique du nombre de caractéristiques détectées par solvant d'extraction et par BµS est présentée dans Figure 5B.
En ce qui concerne l'abondance globale des caractéristiques détectées, le MeOH s'est révélé être le plus efficace, produisant une abondance plus élevée, comme illustré dans la Figure 5B. Le mélange MeOH-H₂O 60:40 (v/v) arrive en deuxième position, suivi par ACN-MeOH 70:30 (v/v). L'ACN s'est avéré être le solvant le moins efficace. En ce qui concerne le %RSD des caractéristiques, le mélange MeOH-H₂O 60:40 (v/v) a fourni les RSD les plus faibles pour les VAMS (RSD = 38,57 %), suivi de près par l'ACN (42,65 %), le MeOH (44,14 %) et l'ACN-MeOH 70:30 (v/v) (49,14 %). Ces valeurs sont représentées dans la Figure 5B.
Les résultats ci-dessus sont en accord avec la littérature publiée précédemment. Couacault et al. (2026)19 ont signalé un nombre comparable de caractéristiques lors de l'analyse RP-LC-MS de prélèvements DBS et VAMS, en utilisant une composition similaire de solvant d'extraction (réhydratation avec 80 µL d'eau, suivie de l'ajout de 320 µL de MeOH). De même, Cala et al. (2017)11 ont détecté un nombre comparable de caractéristiques (153) par analyse GC-MS des embouts VAMS. Bien que la plupart des études existantes n'aient pas évalué la précision des analyses réalisées avec ces dispositifs, nos résultats globaux sont conformes aux attentes pour une analyse non ciblée. En outre, les résultats en LC concordent avec ceux rapportés par Bossi et al. (2025)26 pour l'analyse HILIC d'échantillons microprélevés DBS et qDBS, dans laquelle la majorité des caractéristiques détectées présentaient des RSD < 30 %.
Dans l'ensemble, ces résultats démontrent que l'extraction à base de méthanol offre un équilibre robuste entre le nombre de caractéristiques, l'intensité et la précision (RSD moyen, %) pour les analyses LC-MS et GC-MS des échantillons VAMS. Par conséquent, un protocole d'extraction unique au méthanol peut simplifier la préparation double des échantillons, faciliter l'acquisition parallèle de profils métaboliques complémentaires et maximiser la quantité d'informations obtenues.

Figure 1 : Schémas du protocole montrant (A) le protocole d'extraction des échantillons, (B) la reconstitution pour LC-MS et (C) la dérivation pour GC-MS/MS. Créé avec BioRender. Marques, D. (2026) https://BioRender.com/dprdv18, https://biorender.com/xu2qh34, https://biorender.com/7ztz2qv. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.

Figure 2 : comparaisons de m/z et de rt pour un échantillon représentatif en vue d'une analyse par (A) LC-MS et (B) GC-MS. Chaque point représente un signal unique avant regroupement en caractéristiques. Les couleurs indiquent l'intensité du signal MS1 pour une caractéristique donnée, l'intensité augmentant du bleu au rouge. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.

Figure 3 : Couverture des caractéristiques et reproductibilité entre les plates-formes analytiques. (A) Couverture des caractéristiques : nombre total de caractéristiques uniques détectées par CL (turquoise) et CG (orange), les comptages exacts étant indiqués au-dessus de chaque barre. (B) Reproductibilité des caractéristiques : diagrammes en violon montrant la densité de distribution des écarts-types relatifs (RSD %) pour toutes les caractéristiques. Les boîtes à moustaches intégrées indiquent la médiane et les intervalles interquartiles ; les points de données individuels sont omis pour plus de clarté visuelle. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.

Figure 4 : Histogrammes montrant le nombre de composés appartenant aux différentes classes chimiques détectés par (A) LC-MS et (B) GC-MS. (C) Recouvrement des métabolites annotés aux niveaux 1 et 2 entre les plateformes. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.

Figure 5 : Résultats du solvant d'extraction obtenus par analyse LC-MS (A) et GC-MS (B) sur des dispositifs VAMS. Les diagrammes en barres situés en haut de la figure représentent le nombre de caractéristiques obtenues pour chaque solvant d'extraction appliqué aux dispositifs VAMS par réplicat. Les graphiques situés en bas de la figure montrent la somme des intensités et le RSD moyen (%) pour chaque solvant d'extraction utilisé avec le dispositif VAMS. La taille des cercles représente l'intensité totale cumulée des caractéristiques détectées sur une échelle logarithmique en base 2, reflétant l'efficacité d'extraction. Le dégradé de couleur indique la précision analytique, exprimée en Écart-Type Relatif (RSD), le jaune correspondant à une précision plus élevée et le rouge à une variabilité plus importante. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.
Tableau 1 : Tableau de dépannage. Aperçu des problèmes courants liés à l'échantillonnage, de leurs causes et des solutions pour l'échantillonnage à l'aide de dispositifs VAMS. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Tableau 2 : Éluants et solutions de lavage en phase inverse. Aperçu des compositions des phases mobiles, du lavage d'étanchéité, du solvant de purge et du solvant de lavage utilisés pour l'analyse chromatographique. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Fichier supplémentaire 1 : Détails expérimentaux supplémentaires. Paramètres de la LC-MS et de la GC-MS. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Tableau supplémentaire 1 : Annotations LC-MS. Composés identifiés à l'aide du protocole actuel sur la plateforme LC-MS. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Tableau supplémentaire 2 : Annotations GC-MS. Composés identifiés à l'aide du protocole actuel sur la plateforme GC-MS. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.