計画された診断製品イオンペアフィルタリングとサブストラクチャー認識ベースの戦略を使用して,Venenum Bufonisにおけるブファディエノリドの標的型サブメタボロームプロファイリング

科学分野:

• 自然製品化学
• 分析化学
• 薬理学について

背景:

• Venenum bufonis (VB) は,抗腫瘍性,免疫調節性,および鎮痛性を持つ伝統的な薬である.
• これらの活動は主にブファディエノリドの含有量に起因する.

研究 の 目的:

• VBにおける総合的なブファディエノリドプロファイリングのための新しい標的型サブメタボロミクス戦略を開発し,適用する.
• 先進的な質量スペクトロメトリー技術を用いて,ブファディエノリドの発見と特徴づけを強化する.

主な方法:

• LC-MSプラットフォームでスケジュールされた診断製品イオン (DPI) ペアフィルタリングとサブストラクチャ認識を統合した標的サブメタボローム戦略を使用しました.
• マイナーピーク検出と非結合ブファディエノリドの自動注釈のダイナミック排除による段階的な複数のイオンモニタリング (MIM) を採用した.
• 結合されたブファディエノリドの拡張データベースを確立し,MS/MSの断片化パターンによる非標的スクリーニングと特徴づけを可能にしました.

主要な成果:

• VBで162のブファディエノリドを特定し,特徴づけ,アノテーション率96%を達成した.
• 11つの新しい構造的亜種を含む81の潜在的に新しいブファディエノリドを発見した.
• 複雑な天然製品混合物のプロファイリングにおける戦略の有効性を実証した.

結論:

• 開発された標的型サブメタボローム戦略は,Venenum bufonisにおける既知のブファディエノリドの多様性を大幅に拡大した.
• このアプローチは,自然製品の発見と特徴づけにおける質量スペクトロメトリーの応用を進めます.