保留时间预测和MRM验证加强了基于LC-MS的脂类药物的生物标志物识别

科学领域:

• 生物化学 生物化学
• 分析化学 分析化学
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 功能障碍的脂质代谢与各种疾病有关.
• 精确的脂质组测量是理解基因-蛋白质-脂质相互作用的关键.
• 保持时间 (RT) 预测对代谢学至关重要,但其对脂管学的影响需要澄清.

研究的目的:

• 开发和验证一种简化的工作流程,用于预测脂组学中的保留时间.
• 评估RT预测在向液体染色学-质谱学 (LC-MS) 脂管学中的有用性.
• 为了研究抗索拉费尼布的肝细胞癌 (HCC) 细胞系的脂质学变化.

主要方法:

• 使用脂肪酸链长度或双键数进行RT预测的简化工作流程.
• 多重反应监测 (MRM) 用于验证和干扰缓解.
• 对抗索拉费尼布的HCC细胞系 (MHCC97H和Hep3B) 的脂组学分析.

主要成果:

• 开发的RT预测模型显示性能与现有软件可比.
• 通过MRM验证,有效地减少了信号干扰.
• 耐药HCC细胞系表现出单不和脂肪酸 (MUFA) 和多不和脂肪酸 (PUFA) 脂的增加.
• 在两个HCC细胞系中,有29种脂质被协同上调,5种脂质被协同下调.
• 通过使用独立数据集验证了七种上调脂质.

结论:

• 拟议的工作流提供了一种简化和有效的方法,用于脂组学中的RT预测.
• 这些发现突出了在HCC中索拉芬尼布耐药性期间脂质代谢的显著变化.
• 鉴定的脂质生物标志物和工作流显示了癌症研究中临床翻译的潜力.