Qui vengono presentati risultati rappresentativi dell'analisi non mirata di dispositivi VAMS, eseguita secondo la procedura descritta in precedenza.
Sono stati valutati i dati derivati dall'analisi triplicata di un campione composito preparato da sangue venoso di 10 individui, prelevato mediante VAMS, e vengono mostrate le caratteristiche delle impronte metaboliche ottenute. La qualità dei dati e le informazioni acquisite dai dispositivi VAMS sono state valutate utilizzando due criteri principali: il numero totale di caratteristiche chimiche rilevate e la riproducibilità delle caratteristiche (n = 3), espressa come deviazione standard relativa percentuale (%RSD). Il numero totale di caratteristiche è stato utilizzato per valutare l'ampiezza dell'estrazione e la copertura chimica del solvente, mentre il %RSD è stato monitorato per garantire la precisione tecnica e la robustezza del metodo; un %RSD più basso indica un processo di estrazione altamente riproducibile che minimizza il rumore analitico.
Dopo l'estrazione e l'elaborazione dei dati grezzi, è stata ottenuta una matrice di caratteristiche m/z-tempo di ritenzione (RT), insieme alle relative intensità. Sono state considerate solo le caratteristiche con un segnale rilevabile in due replicati su tre, dopo adeguati passaggi di pre-elaborazione e filtraggio dei bianchi. Figura 2A,B mostra grafici m/z in funzione del RT per lo stesso campione analizzato secondo i protocolli descritti per LC-MS e GC-MS.
L'elevato numero di componenti eluite all'inizio della corsa di RPLC è attribuibile a metaboliti altamente idrofili estratti dal protocollo applicato, ma scarsamente trattenuti sulla colonna a fase inversa. Sebbene i metaboliti eluiti precocemente presentino difficoltà di identificazione, annotazioni accurate sono comunque possibili utilizzando dati di frammentazione MS/MS insieme a confronti con database spettrali e standard di riferimento interni. Inoltre, si prevede che una parte significativa di questa frazione idrofila venga catturata mediante analisi GC-MS. In definitiva, questo rappresenta una limitazione intrinseca del campo, poiché l'elevata complessità del metaboloma richiede l'uso di molteplici piattaforme analitiche.
La valutazione multipiattaforma degli estratti metanolici dimostra chiaramente la natura altamente complementare dei flussi analitici LC e GC, con metriche prestazionali entro i range previsti per un profilo metabolomico completo. Figura 3A,B mostra il numero complessivo delle caratteristiche e la distribuzione dell'RSD% per ciascuna piattaforma. La piattaforma LC ha fornito un'ampia copertura chimica, risolvendo 4.169 caratteristiche, in linea con la sua capacità consolidata di rilevare un'ampia varietà di composti polari, semipolari e non volatili. Contemporaneamente, la piattaforma GC ha mostrato un numero inferiore di caratteristiche, pari a 187. Ciò era previsto, poiché la GC può rilevare soltanto composti volatili suscettibili di derivatizzazione.
Per quanto riguarda la riproducibilità, come mostrato nel grafico a violino, la distribuzione complessiva e la dispersione dei valori di RSD% sono notevolmente simili tra LC-MS e GC-MS. Il %RSD medio era tipico per entrambe le piattaforme, pari a circa il 29,7% per LC (2.655 su 4.169 avevano un %RSD inferiore al 30%) e al 32,3% per GC (114 su 187 avevano un %RSD inferiore al 30%). Sebbene un piccolo numero di caratteristiche abbia mostrato valori di RSD più elevati su entrambi i lati, questa variabilità è comune e prevista nella metabolomica non mirata. Questi valori più alti appartengono tipicamente a metaboliti a bassa abbondanza che si trovano vicino al limite di rilevamento dello strumento. Nel complesso, i profili di distribuzione stretti confermano una riproducibilità soddisfacente per entrambe le configurazioni analitiche.
Lo spazio chimico dei metaboliti catturato dal protocollo può essere valutato attraverso le annotazioni dei metaboliti. Diversi composti sono stati rilevati mediante LC-MS e GC-MS, come previsto data la complementarità intrinseca delle due piattaforme. Un elenco completo delle annotazioni dei metaboliti per i dispositivi VAMS è fornito nella Tabella Supplementare 1 e nella Tabella Supplementare 2. In totale, 97 metaboliti sono stati rilevati e annotati (livello 1 e 2, come proposto da Sumner et al. (2007)22) mediante questo protocollo utilizzando le due tecniche, oltre ad altri composti caratterizzati putativamente a livello 3. Le annotazioni GC sono state ulteriormente confermate confrontando gli indici sperimentali di ritenzione – ottenuti mediante confronto con FAMES – con quelli tabulati23. Figura 4A,B mostra la distribuzione per sottoclasse dei metaboliti annotati per entrambi i metodi, mentre Figura 4C mostra l'overlap tra le tecniche, evidenziandone la complementarità. Alcuni importanti metaboliti intermedi possono essere convalidati mediante entrambe le tecniche, mentre caratteristiche strutturalmente uniche o specifiche della piattaforma possono colmare lacune nei percorsi metabolici centrali del carbonio e secondari. Sebbene gli aminoacidi e i peptidi rappresentino le principali classi chimiche in entrambe le analisi, solo pochi metaboliti si sovrappongono tra le tecniche. Molte classi di metaboliti sono specifiche dello strumento, come le acilcarnitine in LC-MS e gli esosi in GC-MS.
Per dimostrare l'efficienza del metanolo come solvente di estrazione per entrambe le tecniche, sono state effettuate prove comparative su campioni VAMS utilizzando diversi sistemi solventi, seguite da analisi LC-MS e GC-MS. Tre distinti sistemi solventi sono stati confrontati con il metanolo in triplicato: acetonitrile puro (ACN), una miscela metanolo–acqua (60:40, v/v) e una miscela acetonitrile–metanolo (70:30, v/v). La scelta di questi solventi e miscele è stata guidata da esperimenti preliminari condotti dal nostro gruppo, nonché dalla letteratura scientifica precedentemente pubblicata13,14,24,25. L'efficienza di estrazione di ciascun sistema è stata valutata utilizzando tre parametri chiave: il numero totale di caratteristiche rilevate, l'intensità complessiva delle caratteristiche e la riproducibilità delle caratteristiche, espressa come deviazione standard relativa (RSD, %).
Per il flusso di lavoro LC-MS, il numero più elevato di caratteristiche è stato rilevato utilizzando MeOH-H2O (60:40, v/v), con una media di 4.514 caratteristiche nelle tre repliche, seguito da vicino da MeOH puro (4.169 caratteristiche). La miscela ACN–MeOH (70:30, v/v) ha prodotto una media di 3.502 caratteristiche, mentre ACN puro ha fornito il conteggio medio più basso di caratteristiche, pari a 2.836. Una rappresentazione grafica di questi conteggi di caratteristiche per ciascuna replica è illustrata nella Figura 5A.
Per esaminare le caratteristiche di precisione per ciascuna condizione di estrazione, sono state analizzate le intensità delle caratteristiche e i coefficienti di variazione relativi (CV%) derivanti da tre iniezioni replicate. Un confronto tra l'abbondanza totale delle caratteristiche e la media del %CV per solvente di estrazione in LC-MS è mostrato in Figura 5A. Le distribuzioni del segnale in scala log2 sono risultate simili per tutti gli estratti, con MeOH-H2O 60:40 (v/v), ACN e MeOH che hanno prodotto abbondanze leggermente superiori rispetto ad ACN-MeOH 70:30 (v/v). Il MeOH ha mostrato un %CV medio complessivo più basso, indicando che l'estrazione con questo solvente è risultata più riproducibile.
È stata eseguita un'analisi simile dell'efficienza del sistema di solvente estrattivo sui dati GC-MS. Ancora una volta, per la valutazione del numero di caratteristiche, sono state considerate soltanto quelle con un segnale rilevato in almeno due replicati su tre. Il solvente che ha prodotto il numero maggiore di caratteristiche è stato ACN-MeOH 70:30 (v/v) (216 caratteristiche), seguito da vicino da MeOH (187 caratteristiche). Un'illustrazione grafica del numero di caratteristiche rilevate per ciascun solvente estrattivo e BµS è mostrata in Figura 5B.
Per quanto riguarda l'abbondanza complessiva delle caratteristiche rilevate, il MeOH si è rivelato il più efficace, producendo un'abbondanza maggiore, come mostrato nella Figura 5B. Al secondo posto si colloca il MeOH-H₂O 60:40 (v/v), seguito da ACN-MeOH 70:30 (v/v). L'ACN si è dimostrato il solvente meno efficace. Per quanto riguarda il %RSD delle caratteristiche, il MeOH-H₂O 60:40 (v/v) ha fornito i valori di RSD più bassi per VAMS (RSD = 38,57%), seguito da vicino da ACN (42,65%), MeOH (44,14%) e ACN-MeOH 70:30 (v/v) (49,14%). Questi valori sono rappresentati nella Figura 5B.
I risultati sopra citati sono in accordo con la letteratura scientifica precedentemente pubblicata. Couacault et al. (2026)19 hanno riportato un numero comparabile di caratteristiche nell'analisi RP-LC-MS di DBS e VAMS, utilizzando una composizione del solvente di estrazione simile (riidratazione con 80 µL di acqua, seguita dall'aggiunta di 320 µL di MeOH). Analogamente, Cala et al. (2017)11 hanno rilevato un numero simile di caratteristiche (153) mediante analisi GC-MS delle punte di VAMS. Sebbene la maggior parte degli studi esistenti non abbia valutato la precisione delle analisi effettuate con questi dispositivi, i nostri risultati complessivi sono in linea con quanto atteso per un'analisi non mirata. Inoltre, i risultati ottenuti con LC concordano con quelli riportati da Bossi et al. (2025)26 per l'analisi HILIC di microcampioni di DBS e qDBS, in cui la maggior parte delle caratteristiche rilevate presentava RSD < 30%.
Nel complesso, questi risultati dimostrano che l'estrazione basata sul metanolo fornisce un equilibrio robusto tra numero di caratteristiche, intensità e precisione (RSD medio, %) sia per l'analisi LC-MS che per quella GC-MS di campioni VAMS. Pertanto, un singolo protocollo di estrazione con metanolo può semplificare la preparazione doppia dei campioni, facilitare l'acquisizione parallela di profili metabolici complementari e massimizzare il rendimento informativo.

Figura 1: Schemi del protocollo che mostrano (A) il protocollo di estrazione del campione, (B) la riconstituzione per LC-MS e (C) la derivatizzazione per GC-MS/MS. Creato con BioRender. Marques, D. (2026) https://BioRender.com/dprdv18, https://biorender.com/xu2qh34, https://biorender.com/7ztz2qv. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 2: Confronto di m/z e rt di un campione rappresentativo per (A) analisi LC-MS e (B) analisi GC-MS. Ogni punto rappresenta un singolo segnale prima che venga raggruppato in caratteristiche. I colori indicano l'intensità del segnale MS1 per una determinata caratteristica, con intensità crescente dal blu al rosso. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 3: Copertura delle caratteristiche e riproducibilità tra diverse piattaforme analitiche. (A) Copertura delle caratteristiche: numero totale di caratteristiche uniche rilevate mediante LC (turchese) e GC (arancione), con i conteggi esatti indicati sopra ciascuna barra. (B) Riproducibilità delle caratteristiche: grafici a violino che mostrano la densità di distribuzione delle deviazioni standard relative (RSD%) per tutte le caratteristiche. I boxplot inseriti indicano la mediana e gli intervalli interquartili; i singoli punti dati sono omessi per chiarezza visiva. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 4: Istogrammi che mostrano il numero di composti delle diverse classi chimiche rilevati mediante (A) LC-MS e (B) GC-MS. (C) Sovrapposizione dei metaboliti annotati ai livelli 1 e 2 tra le piattaforme. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 5: Risultati del solvente di estrazione ottenuti dall'analisi LC-MS (A) e GC-MS (B) di dispositivi VAMS. Gli istogrammi nella parte superiore della figura rappresentano il numero di caratteristiche ottenute da ciascun solvente di estrazione applicato ai dispositivi VAMS per replica. I grafici nella parte inferiore mostrano la somma delle intensità e la RSD media (%) per ciascun solvente di estrazione utilizzato con il dispositivo VAMS. La dimensione dei cerchi rappresenta l'intensità totale sommata delle caratteristiche rilevate su scala log2, riflettendo l'efficienza di estrazione. Il gradiente di colore indica la precisione analitica, espressa come Deviazione Standard Relativa (RSD), dove il giallo indica una precisione maggiore e il rosso una variabilità più elevata. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
Tabella 1: Tabella di risoluzione dei problemi. Panoramica dei problemi comuni durante il campionamento, delle cause e delle soluzioni relative all'uso dei dispositivi VAMS. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella 2: Eluenti e soluzioni di lavaggio per la fase inversa. Panoramica delle fasi mobili, della soluzione di lavaggio per la tenuta, del solvente di spurgo e delle composizioni del solvente di lavaggio utilizzate per l'analisi cromatografica. Cliccare qui per scaricare il file.
File Supplementare 1: Ulteriori Dettagli Sperimentali. Parametri LC-MS e GC-MS. Cliccare qui per scaricare questo file.
Tabella supplementare 1: annotazioni LC-MS. Composti identificati con il presente protocollo sulla piattaforma LC-MS. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella supplementare 2: annotazioni GC-MS. Composti identificati con il protocollo attuale sulla piattaforma GC-MS. Cliccare qui per scaricare il file.