Flujo de trabajo integrado GC-EI-HRMS y LC-ESI-HRMS junto con redes moleculares para la identificación no dirigida de...

Área de la Ciencia:

• Química Analítica La Química Analítica es un campo de estudio de la química analítica.
• Toxicología Toxicología.
• La Metabolomía es una parte de la Metabolomía.

Sus antecedentes:

• El cribado toxicológico no dirigido (UTS) se enfrenta a desafíos debido a la diversidad xenobiótica y las limitaciones de la plataforma analítica.
• La espectrometría de masas de cromatografía líquida de alta resolución (LC-HRMS) carece de bases de datos espectrales completas para los xenobióticos, incluidas las nuevas sustancias psicoactivas (NPS).
• La espectrometría de masas de cromatografía de gases (GC-MS) tiene amplias bibliotecas espectrales, pero una sensibilidad limitada en matrices complejas debido a la desconvolución de la unidad de masa.

Objetivo del estudio:

• Implementar y evaluar un flujo de trabajo integrador que combine GC-EI-HRMS y LC-ESI-HRMS con redes moleculares (MN) para mejorar la identificación de xenobióticos.
• Aprovechar las mediciones de masa de alta resolución para mejorar la selectividad de desconvolución y la coincidencia exacta de espectros de EI de masa.
• Utilizar LC-ESI-HRMS para el análisis de espectros de iones precursores y MS/MS, permitiendo la confirmación de la estructura y la anotación de metabolitos.

Principales métodos:

• Integración de los flujos de trabajo GC-EI-HRMS y LC-ESI-HRMS.
• Aplicación de redes moleculares (RM) para la organización y el análisis de datos.
• Aprovechando la espectrometría de masas de alta resolución para la desconvolución selectiva y la correspondencia espectral.
• Análisis de casos de envenenamiento relacionados con las arilciclohexilaminas y las catinononas.

Principales resultados:

• Las mediciones de masa de alta resolución mejoraron la selectividad de desconvolución y permitieron la coincidencia directa con las bibliotecas espectrales.
• El flujo de trabajo integrador confirmó las estructuras propuestas y permitió la anotación de metabolitos de las fases I y II.
• Las redes moleculares construidas a partir de los datos GC-HRMS refinaron las coincidencias espectrales, mejoraron la consistencia de la anotación e identificaron nuevos metabolitos en casos de envenenamiento.

Conclusiones:

• La estrategia de doble plataforma supera las limitaciones de los flujos de trabajo de solo LC-HRMS para la identificación de xenobióticos.
• La integración de redes moleculares basadas en GC y LC aumenta la confianza en la identificación de xenobióticos.
• Este enfoque ofrece nuevas perspectivas para amplias aplicaciones exposómicas y cribado toxicológico.