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A medicina tibetana é parte integrante da medicina tradicional chinesa, aderindo aos princípios das práticas médicas tibetanas, e é usada para prevenção e tratamento de doenças1. No entanto, a fitoterapia tibetana contém constituintes químicos vegetais complexos caracterizados por flutuações significativas no conteúdo. A compreensão limitada dos elementos bioativos fundamentais tornou-se um gargalo na modernização da medicina tibetana2. A aplicação da cromatografia líquida-espectrometria de massas (LC-MS), combinando o forte poder de separação da cromatografia com a alta sensibilidade da espectrometria de massas (MS), tem sido amplamente utilizada na análise da medicina natural3. No entanto, devido à limitação de um único mecanismo de separação, componentes com estruturas altamente semelhantes tendem a coeluir na separação unidimensional por cromatografia líquida. Na análise espectrométrica de massa subsequente, os componentes coeluídos de baixa abundância são difíceis de detectar devido à supressão de íons causada por componentes de alta abundância4.
2D-HPLC, que significa cromatografia líquida bidimensional de alta eficiência, representa um novo método cromatográfico que combina harmoniosamente diferentes mecanismos de separação usando um par de colunas. Isso inclui a fusão ou alternância de cromatografia de fase normal com cromatografia líquida de fase reversa e cromatografia líquida de interação hidrofílica com cromatografia líquida de fase reversa5. Ao mesclar essas propriedades cromatográficas complementares, a capacidade de separação aprimorada é alcançada, abordando efetivamente os desafios causados por matrizes de amostra complexas6. Além disso, ao acoplar cromatografia bidimensional com MS, a poderosa capacidade de separação de 2D-HPLC e a capacidade de detecção de alta sensibilidade de MS podem ser totalmente integradas, fornecendo suporte para o estudo de sistemas complexos de medicamentos e seus constituintes fundamentais 7,8,9.
A medicina tibetana geralmente apresenta uma gama multifacetada de componentes e funcionalidades, onde os ingredientes ativos normalmente existem em composições intrincadas e em concentrações mínimas. Ao integrar o 2D-LC como um sistema de separação robusto e o MS como um detector extremamente sensível, os desafios impostos por amostras complexas em termos de separação e identificação podem ser abordados de forma mais eficaz 10,11,12. Esse amálgama contribui substancialmente para o avanço da exploração da composição química da medicina tibetana.
Independentemente de ser LC-MS tradicional ou 2D-LC-MS, uma grande quantidade de informações pode ser obtida. No entanto, extrair informações estruturais de componentes complexos do sistema a partir dessa enorme quantidade de informações sempre foi um desafio significativo. Portanto, os pesquisadores desenvolveram vários métodos para triagem e mineração de dados de EM. A Rede Molecular Social de Produtos Naturais Globais (GNPS) é uma plataforma de organização e visualização de dados MS/MS onde os dados de espectrometria de massa 2D-LC-MS podem ser carregados13. Cada espectro é considerado um vetor e comparado a todos os outros espectros usando similaridade de cosseno. Quando a semelhança entre dois espectros excede um limite, eles são conectados em uma rede molecular (MN). Isso pode ser usado para a identificação rápida de compostos conhecidos e a determinação de vários produtos naturais desconhecidos14.
A medicina tibetana geralmente tem múltiplas funções, mas sua composição complexa e diferenças significativas de concentração dificultam a elucidação efetiva da relação entre função e base material15. Um estudo aprofundado da medicina tibetana requer a caracterização sistemática do maior número possível de componentes. No âmbito deste estudo, pretendemos usar o APB na medicina tibetana como objeto de pesquisa para demonstrar a estratégia e o processo de estudo sistemático dos componentes químicos complexos da medicina tibetana usando a tecnologia 2D-HPLC-MS e a tecnologia MN. Na construção do sistema cromatográfico 2D, combinamos cromatografia líquida de fase reversa e cromatografia líquida de interação hidrofílica com mecanismos de separação significativos para obter uma separação mais eficaz dos componentes complexos do APB16. Além disso, para superar a incompatibilidade de solventes entre as duas dimensões, foi adotado um modo de modulação de diluição na coluna. Ao combinar a poderosa capacidade de separação do 2D-LC com a capacidade de detecção de alta sensibilidade do MS, as informações espectrais dos componentes complexos no APB são obtidas de forma mais eficaz e abrangente. Além disso, por meio da rede e visualização de informações espectrais massivas pela tecnologia MN, os componentes do APB são sistematicamente analisados. Espera-se que a estratégia e o processo demonstrados neste estudo sejam aplicados ao estudo de outros medicamentos tibetanos, promovendo pesquisas sobre a base material da medicina tibetana, que é de grande importância para o avanço dos recursos da medicina tibetana e para a melhoria dos padrões de controle de qualidade das ervas tibetanas17. O processo experimental geral é mostrado na Figura 1.
No experimento aqui apresentado, um novo modulador de diluição na coluna foi introduzido no sistema de cromatografia líquida bidimensional (2D-LC) da Agilent18. Ao adicionar uma bomba de entrega independente, o caminho do fluxo da análise foi alterado, resultando em uma alta ortogonalidade da análise 2D-LC. O acoplamento e a comutação entre as duas dimensões são realizados por duas válvulas de seis portas, conforme mostrado na Figura 2. Quando um loop de amostra é preenchido na primeira dimensão, outro loop de amostra é analisado na segunda dimensão. Isso significa que o tempo de preenchimento do loop 1D e o tempo de execução do 2D são iguais. Isso requer o gradiente rápido gerado pela bomba binária na segunda dimensão. Nenhum pico é perdido quando todo o efluente é analisado. Isso é particularmente útil para a análise de amostras desconhecidas. Isso resulta em um grande número de cromatogramas 2D que precisam ser combinados para análise de dados.