Целевое метаболомное профилирование плазмы крови методом ВЭЖХ–МС/МС: оптимизация пробоподготовки и автоматизация обработки данных

Abstract

Multitargeted metabolomic analysis is an effective tool for clinical diagnostics, which allows simultaneous profiling of a wide range of metabolites. The aim of the present study was developing and validating a method for targeted metabolomic profiling of blood plasma samples using HPLC-MS/MS and MS/MS methods. Sample preparation, derivatization conditions, and chromatographic–mass spectrometric detection parameters were optimized. Validation of the method was performed in accordance with the Guidelines for Interstate Standardization RMG 61-2010 and the ICH M10 Guideline on Bioanalytical Method Validation for Endogenous Compounds. A software application, Metaboscan AI, was developed to enhance the reliability of processing results of multitargeted data analysis. This tool automates data handling, including peak integration, concentration calculation, and quality control. For cohort studies, the application also supports comparative statistical analysis. The use of tools like multiple linear regression allows the assessment of the effect of biological cofactors (sex and age), thereby improving the interpretability of the results.Keywords: metabolomic analysis, HPLC-MS/MS, validation, surrogate matrixМультитаргетный метаболомный анализ является эффективным инструментом для клинической диагностики, который позволяет одновременно профилировать широкий спектр метаболитов. Целью данной работы являлась разработка и валидация методики целевого метаболомного профилирования образцов плазмы крови методами ВЭЖХ-МС/МС и МС/МС. Оптимизированы условия подготовки пробы, дериватизации, а также параметры хромато-масс-спектрометрического детектирования. Валидацию методики осуществляли в соответствии с Рекомендациями по межгосударственной стандартизации РМГ 61-2010 и Руководством для проведения валидации биоаналитических методик ICH M10. Для повышения надежности обработки результатов мультитаргетного анализа было разработано приложение Metaboscan AI, которое автоматизирует обработку данных, включая интегрирование пиков, расчет концентраций и контроль качества анализа.  При проведении когортных исследований в рамках данного приложения можно также осуществлять сравнительный статистический анализ. Применение таких инструментов как множественная линейная регрессия позволяет учесть влияние биологических кофакторов (пол, возраст) на полученные результаты, что повышает интерпретируемость результатов.Ключевые слова: метаболомный анализ, ВЭЖХ-МС/МС, валидация, суррогатная матриц