软件辅助的自动检测和识别"未知"芬太尼类似物
Eyal Drug1, Dana Marder1, Iris Binyamin2
1Department of Analytical Chemistry, Israel Institute for Biological Research, Ness Ziona, Israel.
Journal of mass spectrometry : JMS
|December 18, 2023
概括
本研究介绍了一种自动化工具,用于检测和识别未知的芬太尼类似物,使用液态染色体质谱法 (LC-MS) 和专用软件. 该方法成功地发现了新型芬太尼的变体,这对公共安全和监管控制至关重要.
科学领域:
- 法医化学 法医化学
- 分析化学 分析化学
- 毒理学 毒理学 毒理学
背景情况:
- 芬太尼及其非药物类型 (NPF) 构成越来越多的非法使用和潜在的滥用风险.
- 新的芬太尼类型的出现使检测和识别工作复杂化.
- 人们对喷雾 fentanyl 类型的潜在武器化存在担忧.
研究的目的:
- 开发和验证用于检测和识别未知芬太尼类同类的自动化工具.
- 为应对新型合成阿片类药物不断出现所带来的挑战.
- 在法医和安全背景下提供快速识别的方法.
主要方法:
- 使用液体色谱-高分辨率质谱 (LC-HRMS) 进行样本分析.
- 采用修改后的"化合物发现器"软件,通过将实验数据与理论分子离子进行比较来实现自动检测.
- 通过自动化MS/MS数据解释进行结构阐明,而不依赖复合库.
主要成果:
- 成功检测和识别了12种基于芬太尼的"未知"类似物,包括修改结构 (例如化,甲基化).
- 在环境土壤矩阵中,在低至1 ng/mL的度下实现了自动检测和识别.
- 证明了该工具在基于结构修改的基础上识别新型化合物的有效性.
结论:
- 开发的自动化LC-HRMS方法对于检测和识别新型芬太尼类 analog 的有效.
- 这种方法为法医实验室和监管机构监测合成阿片类药物提供了宝贵的工具.
- 该方法在没有先前的图书馆数据的情况下识别未知的化合物的能力是一个重大进步.
