Здесь представлены типичные результаты нетаргетированного анализа устройств VAMS, проведенного в соответствии с описанной выше процедурой.
Были проанализированы данные трехкратного анализа объединенного образца, приготовленного из венозной крови 10 человек с использованием VAMS, и представлены характеристики полученных метаболических профилей. Качество данных и полнота информации, полученной с помощью устройств VAMS, оценивались по двум основным критериям: общему количеству обнаруженных химических признаков и воспроизводимости этих признаков (n = 3), выраженной в виде относительного стандартного отклонения в процентах (%RSD). Общее количество признаков использовалось для оценки полноты экстракции и химического охвата растворителя, в то время как %RSD контролировался для обеспечения технической точности и надежности метода; более низкое значение %RSD указывает на высокую воспроизводимость процесса экстракции, что минимизирует аналитический шум.
После извлечения и обработки необработанных данных была получена матрица признаков m/z-времени удерживания (RT) вместе с их интенсивностями. После надлежащей предварительной обработки и этапов фильтрации холостых проб учитывались только те признаки, которые имели детектируемый сигнал в двух из трех повторностей. На рисунке 2A,B представлены графики m/z-в зависимости-от-RT для одного и того же образца, проанализированного в соответствии с описанными протоколами как для ВЭЖХ-МС, так и для ГХ-МС.
Большое количество признаков, элюирующих на ранних этапах при RPLC, объясняется наличием сильно гидрофильных метаболитов, которые были экстрагированы примененным протоколом, но плохо удерживаются на обращенно-фазовой колонке. Несмотря на то что метаболиты с ранним временем элюции создают сложности при идентификации, точная аннотация все равно возможна при использовании данных MS/MS-фрагментации в сочетании со сравнением со спектральными базами данных и внутренними референсными стандартами. Кроме того, ожидается, что значительная часть этой гидрофильной фракции будет зафиксирована с помощью GC-MS анализа. В конечном счете, это представляет собой внутреннее ограничение данной области, так как огромная сложность метаболома требует использования нескольких аналитических платформ.
Многоплатформенная оценка метанольных экстрактов наглядно демонстрирует высокую взаимодополняемость аналитических рабочих процессов ВЭЖХ и ГХ, при этом показатели эффективности находятся в ожидаемом диапазоне для комплексного метаболомного профилирования. На рисунке 3A,B показана общая нумерация признаков и распределение RSD% для каждой платформы. Платформа ВЭЖХ обеспечила широкий охват химических соединений, выявив 4 169 признаков, что соответствует ее признанной способности регистрировать обширный спектр полярных, полуполярных и нелетучих соединений. В то же время платформа ГХ выявила меньшее подмножество признаков — 187. Это было ожидаемо, поскольку ГХ может обнаруживать только летучие соединения, пригодные для дериватизации.
Что касается воспроизводимости, как показано на скрипичной диаграмме, общее распределение и разброс значений RSD% заметно схожи для LC-MS и GC-MS. Среднее значение %RSD было типичным для обеих платформ и составило около 29,7% для LC (2 655 из 4 169 имели %RSD ниже 30%) и 32,3% для GC (114 из 187 имели %RSD ниже 30%). Хотя небольшое количество признаков продемонстрировало более высокие значения RSD в обоих случаях, такая вариабельность является распространенной и ожидаемой в нетаргетном метаболомиксном анализе. Эти более высокие значения обычно относятся к метаболитам с низкой концентрацией, которые близки к пределу обнаружения прибора. В целом, узкие профили распределения подтверждают удовлетворительную воспроизводимость для обеих аналитических установок.
Химическое пространство метаболитов, зарегистрированных с помощью данного протокола, может быть проанализировано по аннотациям метаболитов. С помощью ЖХ-МС и ГХ-МС были обнаружены различные соединения, что было ожидаемо, учитывая внутреннюю взаимодополняемость этих двух платформ. Полный список аннотаций метаболитов для устройств VAMS представлен в Дополнительной таблице 1 и Дополнительной таблице 2. В общей сложности с помощью данного протокола и двух методов было обнаружено и аннотировано 97 метаболитов (уровни 1 и 2, согласно предложению Sumner et al. (2007)22), помимо других предположительно охарактеризованных соединений 3-го уровня. Аннотации ГХ были дополнительно подтверждены путем сравнения экспериментальных индексов удерживания, полученных путем сравнения с FAMES, с табличными данными23. На Рисунке 4A,B показано распределение подклассов аннотированных метаболитов для обоих методов, а на Рисунке 4C показано перекрытие между методами, что подчеркивает их взаимодополняемость. Несколько ключевых промежуточных метаболитов могут быть перекрестно подтверждены обоими методами, в то время как структурно уникальные или специфичные для платформы признаки могут восполнить пробелы в центральном углеродном и вторичном метаболических путях. Хотя аминокислоты и пептиды являются основными химическими классами в обоих анализах, лишь немногие метаболиты перекрываются между методами. Многие классы метаболитов специфичны для конкретного прибора, такие как ацилкарнитины в ЖХ-МС и гексозы в ГХ-МС.
Для демонстрации эффективности метанола в качестве экстракционного растворителя для обоих методов были проведены сравнительные испытания образцов VAMS с использованием различных систем растворителей с последующим анализом методами LC-MS и GC-MS. В трехкратной повторности метанол сравнивали с тремя различными системами растворителей: чистым ацетонитрилом (ACN), смесью метанол–вода (60:40, об/об) и смесью ацетонитрил–метанол (70:30, об/об). Выбор этих растворителей и смесей был основан на предварительных экспериментах, проведенных нашей группой, а также на ранее опубликованной литературе13,14,24,25. Эффективность экстракции каждой системы оценивали по трем ключевым параметрам: общему количеству обнаруженных признаков, общей интенсивности признаков и воспроизводимости признаков, выраженной как относительное стандартное отклонение (RSD, %).
Для рабочего процесса LC-MS наибольшее количество признаков было обнаружено при использовании MeOH-H2O (60:40, v/v) — в среднем 4 514 признаков в трех повторностях, за которым следовал чистый MeOH (4 169 признаков). Смесь ACN–MeOH (70:30, v/v) обеспечила в среднем 3 502 признака, в то время как чистый ACN дал самое низкое среднее количество признаков — 2 836. Графическое представление этих показателей количества признаков для каждой повторности показано на Рисунке 5A.
Для изучения характеристик прецизионности для каждого условия экстракции были проанализированы интенсивности признаков и значения RSD (%) по результатам трехкратных инъекций. Сравнение общего содержания признаков и среднего значения %RSD для каждого экстракционного растворителя при использовании LC-MS показано на Рисунке 5A. Распределения сигналов log2 были схожими для всех экстрактов, при этом MeOH-H2O 60:40 (v/v), ACN и MeOH обеспечивали несколько более высокое содержание, чем ACN-MeOH 70:30 (v/v). MeOH показал более низкое общее среднее значение %RSD, что указывает на более высокую воспроизводимость экстракции с этим растворителем.
Аналогичная оценка эффективности системы экстракционных растворителей была проведена для данных ГХ-МС. Для оценки количества признаков вновь учитывались только те из них, сигнал которых был зафиксирован как минимум в двух из трех повторностей. Наибольшее количество признаков было получено при использовании смеси ACN-MeOH 70:30 (v/v) (216 признаков), за которой следовал MeOH (187 признаков). Графическое представление количества обнаруженных признаков в зависимости от экстракционного растворителя и BµS показано на Рисунке 5B.
Что касается общего содержания выявленных признаков, MeOH оказался наиболее эффективным, обеспечив наибольшее содержание, как показано на рисунке 5B. Вторым по эффективности был MeOH-H₂O 60:40 (v/v), за которым следовал ACN-MeOH 70:30 (v/v). ACN оказался наименее эффективным растворителем. Относительно %RSD признаков, MeOH-H₂O 60:40 (v/v) обеспечил самые низкие значения RSD для VAMS (RSD = 38.57%), за ним следовал ACN (42.65%), MeOH (44.14%) и ACN-MeOH 70:30 (v/v) (49.14%). Эти значения представлены на рисунке 5B.
Приведенные данные хорошо согласуются с ранее опубликованной литературой. Couacault et al. (2026)19 сообщили о сопоставимом количестве признаков при анализе DBS и VAMS методом RP-LC-MS с использованием аналогичного состава экстракционного растворителя (регидратация 80 µL воды с последующим добавлением 320 µL MeOH). Аналогичным образом Cala et al. (2017)11 обнаружили сопоставимое количество признаков (153) при анализе наконечников VAMS методом GC-MS. Хотя в большинстве существующих исследований точность анализа с использованием этих устройств не оценивалась, наши общие результаты соответствуют ожиданиям для нетаргетного анализа. Кроме того, результаты LC согласуются с данными, опубликованными Bossi et al. (2025)26 для HILIC-анализа микрообразцов DBS и qDBS, в котором большинство обнаруженных признаков имели RSD < 30%.
В целом, эти результаты демонстрируют, что экстракция на основе метанола обеспечивает оптимальный баланс между количеством определяемых признаков, интенсивностью сигнала и точностью (среднее значение RSD, %) при анализе образцов VAMS методами LC-MS и GC-MS. Таким образом, единый протокол экстракции метанолом позволяет оптимизировать двойную подготовку проб, облегчить параллельное получение взаимодополняющих метаболических профилей и максимизировать объем извлекаемой информации.

Рисунок 1: Схемы протоколов, демонстрирующие (A) протокол экстракции проб, (B) реконституцию для LC-MS и (C) дериватизацию для GC-MS/MS. Создано в BioRender. Marques, D. (2026) https://BioRender.com/dprdv18, https://biorender.com/xu2qh34, https://biorender.com/7ztz2qv. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть этот рисунок в большем размере.

Рисунок 2сравнение значений m/z и rt для репрезентативного образца (A) ВЭЖХ-МС и (B) ГХ-МС анализ. Каждая точка представляет собой отдельный сигнал до его объединения в признаки. Цвета отражают интенсивность сигнала MS1 для данного признака, при этом интенсивность увеличивается от синего к красному. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 3: Охват признаков и воспроизводимость на различных аналитических платформах. (A) Охват признаков: общее количество уникальных признаков, обнаруженных с помощью ВЭЖХ (бирюзовый) и ГХ (оранжевый), с указанием точного количества над каждым столбцом. (B) Воспроизводимость признаков: скрипичные графики, показывающие плотность распределения относительных стандартных отклонений (RSD%) для всех признаков. Встроенные диаграммы размаха указывают медиану и межквартильный размах; отдельные точки данных опущены для наглядности. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 4: Гистограммы, показывающие количество соединений различных химических классов, обнаруженных с помощью (A) LC-MS и (B) GC-MS. (C) Перекрытие метаболитов, аннотированных по уровням 1 и 2, между платформами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 5: Результаты экстракции растворителями по данным LC-MS (A) и GC-MS (B>) анализа устройств VAMS. Столбчатые диаграммы в верхней части рисунка отображают количество признаков, полученных при использовании каждого растворителя для экстракции из устройств VAMS на одну реплику. Графики в нижней части рисунка показывают сумму интенсивностей и среднее значение RSD (%) для каждого растворителя, использованного с устройством VAMS. Размер круга соответствует общей сумме интенсивностей обнаруженных признаков в логарифмической шкале log2, что отражает эффективность экстракции. Цветовой градиент указывает на аналитическую прецизионность, выраженную как относительное стандартное отклонение (RSD), где желтый цвет соответствует более высокой прецизионности, а красный — большей вариабельности. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Таблица 1: Руководство по поиску и устранению неисправностей. Обзор распространенных проблем, их причин и способов решения при отборе проб с использованием устройств VAMS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Таблица 2: Элюенты и промывочные растворы для обращенно-фазовой (RP) хроматографии. Обзор состава подвижных фаз, раствора для промывки уплотнений, продувочного растворителя и промывочного растворителя, используемых для хроматографического анализа. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительный файл 1: Дополнительные экспериментальные данные. Параметры LC-MS и GC-MS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительная таблица 1: Аннотации LC-MS. Соединения, идентифицированные с помощью данного протокола на платформе LC-MS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительная таблица 2: Аннотации ГХ-МС. Соединения, идентифицированные с помощью данного протокола на платформе ГХ-МС. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.