Aqui são apresentados resultados representativos da análise não direcionada de dispositivos VAMS, seguindo o procedimento descrito acima.
Os dados da análise em triplicata de uma amostra composta preparada a partir de sangue venoso de 10 indivíduos, coletada por VAMS, foram avaliados, e as características das assinaturas metabólicas resultantes são apresentadas. A qualidade dos dados e as informações capturadas provenientes dos dispositivos VAMS foram avaliadas utilizando dois critérios principais: o número total de características químicas detectadas e a reprodutibilidade das características (n = 3), expressa como o desvio padrão relativo percentual (%RSD). O número total de características foi utilizado para avaliar a abrangência da extração e a cobertura química do solvente, enquanto o %RSD foi monitorado para garantir a precisão técnica e a robustez do método; um %RSD mais baixo indica um processo de extração altamente reprodutível, que minimiza o ruído analítico.
Após a extração e o processamento dos dados brutos, obteve-se uma matriz de características de razão massa/carga (m/z) e tempo de retenção (RT), juntamente com suas intensidades. Apenas as características com sinal detectável em dois dos três replicatas foram consideradas, após etapas adequadas de pré-processamento e filtragem com brancos. Figura 2A,B exibe gráficos de m/z versus RT para a mesma amostra analisada de acordo com os protocolos descritos para LC-MS e GC-MS.
O elevado número de compostos eluídos no início da corrida de CLRP é atribuído a metabólitos altamente hidrofílicos extraídos pelo protocolo aplicado, mas mal retidos na coluna de fase reversa. Embora os metabólitos que eluem precocemente representem desafios para identificação, anotações precisas ainda são possíveis mediante o uso de dados de fragmentação por EM/EM juntamente com comparações com bancos de dados espectrais e padrões de referência internos. Além disso, espera-se que uma parcela significativa dessa fração hidrofílica seja capturada por meio de análise por EM-GC. Em última instância, isso representa uma limitação inerente da área, já que a enorme complexidade do metaboloma exige o uso de múltiplas plataformas analíticas.
A avaliação multiplataforma dos extratos metanólicos demonstra claramente a natureza altamente complementar dos fluxos analíticos de CL e CG, com métricas de desempenho dentro da faixa esperada para um perfil completo de metabolômica. Figura 3A,B mostra a numeração geral das características e a distribuição do RSD% para cada plataforma. A plataforma de CL proporcionou uma ampla cobertura química, resolvendo 4.169 características, o que está de acordo com sua capacidade já estabelecida de capturar uma vasta gama de compostos polares, semipolares e não voláteis. Paralelamente, a plataforma de CG exibiu um subconjunto menor de características, com 187. Isso era esperado, já que a CG só pode detectar compostos voláteis passíveis de derivatização.
Em relação à reprodutibilidade, conforme mostrado no gráfico de violino, a distribuição geral e a dispersão dos valores de RSD% são notavelmente semelhantes entre LC-MS e GC-MS. O %RSD médio foi típico para ambas as plataformas, cerca de 29,7% para LC (2.655 de 4.169 apresentaram %RSD inferior a 30%) e 32,3% para GC (114 de 187 apresentaram %RSD inferior a 30%). Embora um pequeno número de características tenha exibido valores mais altos de RSD em ambos os lados, essa variação é comum e esperada em metabolômica não direcionada. Esses valores mais elevados geralmente pertencem a metabólitos de baixa abundância que estão próximos ao limite de detecção do instrumento. No geral, os perfis de distribuição estreitos confirmam uma reprodutibilidade satisfatória para ambas as configurações analíticas.
O espaço químico dos metabólitos capturado pelo protocolo pode ser considerado pelas anotações dos metabólitos. Vários compostos foram detectados por LC-MS e GC-MS, como esperado dada a complementaridade inerente das duas plataformas. Uma lista completa das anotações de metabólitos para dispositivos VAMS é fornecida na Tabela Suplementar 1 e na Tabela Suplementar 2. No total, 97 metabólitos foram detectados e anotados (níveis 1 e 2, conforme proposto por Sumner et al. (2007)22) por este protocolo por meio das duas técnicas, além de outros compostos caracterizados putativamente em nível 3. As anotações por GC foram ainda confirmadas pela comparação dos índices de retenção experimentais – obtidos por meio da comparação com FAMES – com os valores tabelados23. Figura 4A,B mostra a distribuição por subclasses dos metabólitos anotados para ambos os métodos, enquanto Figura 4C mostra a sobreposição entre as técnicas, destacando sua complementaridade. Poucos metabólitos intermediários-chave podem ser validados por ambas as técnicas, enquanto características estruturalmente únicas ou específicas da plataforma podem preencher lacunas nas vias metabólicas centrais de carbono e secundárias. Embora aminoácidos e peptídeos sejam as principais classes químicas em ambas as análises, apenas alguns metabólitos se sobrepõem entre as técnicas. Muitas classes de metabólitos são específicas do instrumento, como acilcarnitinas na LC-MS e hexoses na GC-MS.
Para demonstrar a eficiência do metanol como solvente de extração em ambas as técnicas, ensaios comparativos foram realizados em amostras de VAMS utilizando diversos sistemas de solventes, seguidos por análises de CL-EM e CG-EM. Três sistemas distintos de solventes foram comparados com metanol em triplicata: acetonitrila pura (ACN), uma mistura de metanol-água (60:40, v/v) e uma mistura de acetonitrila-metanol (70:30, v/v). A seleção desses solventes e misturas baseou-se em experimentos preliminares realizados por nosso grupo, bem como na literatura previamente publicada13,14,24,25. A eficiência de extração de cada sistema foi avaliada utilizando três parâmetros principais: o número total de características detectadas, a intensidade geral das características e a reprodutibilidade das características, expressa como desvio-padrão relativo (RSD, %).
Para o fluxo de trabalho de LC-MS, o maior número de características foi detectado usando MeOH-H2O (60:40, v/v), com uma média de 4.514 características nas triplicatas, seguido de perto por MeOH puro (4.169 características). A mistura ACN–MeOH (70:30, v/v) gerou uma média de 3.502 características, enquanto ACN puro apresentou a menor contagem média de características, 2.836. Uma representação gráfica dessas contagens de características por replicata é ilustrada na Figura 5A.
Para examinar as características de precisão de cada condição de extração, foram analisadas as intensidades das características e os desvios-padrão relativos (RSDs, em %) provenientes de três injeções. Uma comparação da abundância total de características e do %RSD médio por solvente de extração para LC-MS é apresentada na Figura 5A. As distribuições de sinal log2 foram semelhantes para todos os extratos, sendo que MeOH-H2O 60:40 (v/v), ACN e MeOH apresentaram abundâncias ligeiramente superiores em comparação com ACN-MeOH 70:30 (v/v). O MeOH apresentou um %RSD médio geral mais baixo, indicando que a extração foi mais reprodutível com esse solvente.
Uma avaliação semelhante da eficiência do sistema de solvente de extração foi realizada com base nos dados de GC-EM. Mais uma vez, para a avaliação do número de características, foram consideradas apenas aquelas com sinal detectado em pelo menos dois dos três replicados. O solvente que proporcionou o maior número de características foi ACN-MeOH 70:30 (v/v) (216 características), seguido de perto por MeOH (187 características). Uma ilustração gráfica do número de características detectadas por solvente de extração e BµS é apresentada na Figura 5B.
Quanto à abundância geral das características detectadas, o MeOH mostrou-se o mais eficiente, proporcionando maior abundância, conforme mostrado na Figura 5B. O MeOH-H₂O 60:40 (v/v) foi o segundo melhor, seguido pelo ACN-MeOH 70:30 (v/v). O ACN foi o solvente menos eficaz. Em relação ao %RSD das características, o MeOH-H₂O 60:40 (v/v) apresentou os menores RSDs para VAMS (RSD = 38,57%), seguido de perto pelo ACN (42,65%), MeOH (44,14%) e ACN-MeOH 70:30 (v/v) (49,14%). Esses valores estão representados na Figura 5B.
Os resultados acima estão de acordo com a literatura previamente publicada. Couacault et al. (2026)19 relataram um número comparável de características na análise por RP-LC-MS de DBS e VAMS utilizando uma composição semelhante de solvente de extração (reidratação com 80 µL de água, seguida pela adição de 320 µL de MeOH). De forma semelhante, Cala et al. (2017)11 detectaram uma contagem comparável de características (153) por meio da análise por GC-MS das pontas de VAMS. Embora a maioria dos estudos existentes não tenha avaliado a precisão das análises desses dispositivos, nossos resultados gerais estão de acordo com o esperado para uma análise não direcionada. Além disso, os resultados de LC concordam com os relatados por Bossi et al. (2025)26 para a análise HILIC de microamostras de DBS e qDBS, na qual a maioria das características detectadas apresentou RSDs < 30%.
No geral, esses resultados demonstram que a extração baseada em metanol fornece um equilíbrio robusto entre contagem de características, intensidade e precisão (RSD médio, %) para análises por LC-MS e GC-MS de amostras VAMS. Portanto, um único protocolo de extração com metanol pode simplificar a preparação dupla de amostras, facilitar a aquisição paralela de perfis metabólicos complementares e maximizar a quantidade de informações obtidas.

Figura 1: Esquemas do protocolo mostrando (A) Protocolo de extração de amostra, (B) Reconstituição para LC-MS e (C) Derivatização para GC-MS/MS. Criado no BioRender. Marques, D. (2026) https://BioRender.com/dprdv18, https://biorender.com/xu2qh34, https://biorender.com/7ztz2qv. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Figura 2: comparações de m/z e rt de uma amostra representativa para (A) análise por LC-MS e (B) análise por GC-MS. Cada ponto representa um sinal individual antes de ser agrupado em características. As cores representam a intensidade do sinal MS1 para uma determinada característica, aumentando de azul para vermelho. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Figura 3: Cobertura de características e reprodutibilidade entre plataformas analíticas. (A) Cobertura de Características: Número total de características únicas detectadas por CL (azul-esverdeado) e CG (laranja), com as contagens exatas indicadas acima de cada barra. (B) Reprodutibilidade de Características: Gráficos de violino mostrando a densidade da distribuição dos desvios-padrão relativos (RSD%) para todas as características. Os gráficos de caixa inseridos indicam a mediana e os intervalos interquartis; os pontos de dados individuais foram omitidos para maior clareza visual. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Figura 4: Histogramas mostrando o número de compostos das diferentes classes químicas detectados por (A) LC-MS e (B) GC-MS. (C) Sobreposição de metabólitos anotados nos níveis 1 e 2 entre as plataformas. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Figura 5: Resultados do solvente de extração nas análises por LC-MS (A) e GC-MS (B) de dispositivos VAMS. Os gráficos de barras na parte superior da figura representam o número de características obtidas com cada solvente de extração aplicado aos dispositivos VAMS por replicata. Os gráficos na parte inferior da figura mostram a soma das intensidades e o RSD médio (%) para cada solvente de extração utilizado com o dispositivo VAMS. O tamanho dos círculos representa a intensidade total somada das características detectadas em escala log2, refletindo a eficiência de extração. O gradiente de cor indica a precisão analítica, expressa como Desvio Padrão Relativo (RSD), em que o amarelo representa maior precisão e o vermelho indica maior variabilidade. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
Tabela 1: Tabela de solução de problemas. Visão geral dos problemas comuns de coleta, suas causas e soluções ao utilizar dispositivos VAMS. Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela 2: Eluentes de RP e soluções de lavagem. Visão geral das composições das fases móveis, solução de lavagem do selo, solvente de purgação e solvente de lavagem utilizadas para análise cromatográfica. Clique aqui para baixar este arquivo.
Arquivo Suplementar 1: Detalhes Experimentais Adicionais. Parâmetros de LC-MS e GC-MS. Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela Suplementar 1: Anotações por LC-MS. Compostos identificados com o protocolo atual na plataforma de LC-MS. Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela Suplementar 2: Anotações de GC-EM. Compostos identificados com o protocolo atual na plataforma de GC-EM. Clique aqui para baixar este arquivo.