ヒトにおける二重薬物併用の迅速な代謝産物プロファイリングへの新しい高分解能質量分析に基づく分析戦略の応用【Powered by NICT】

Xing Jie; Zang Meitong; Liu Huixiang

文献

J-GLOBAL ID：201702220294670306 整理番号：17A1702745

ヒトにおける二重薬物併用の迅速な代謝産物プロファイリングへの新しい高分解能質量分析に基づく分析戦略の応用【Powered by NICT】

The application of a novel high-resolution mass spectrometry-based analytical strategy to rapid metabolite profiling of a dual drug combination in humans

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巻： 993 ページ： 38-46 発行年： 2017年
JST資料番号： A0394A ISSN： 0003-2670 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

複雑なマトリックス中の配合剤の代謝産物プロファイリングは大きな挑戦である。バックグラウンドマトリックスと複合薬物関連信号の両方からの一親薬物の代謝産物を同時抽出のための効果的なデータマイニング手法の開発は解決策となり得る。本研究では,ヒトにおける併用薬の迅速で包括的な代謝産物同定への新しい高分解能質量分析(HRMS)に基づくデータマイニング戦略を示した。モデル薬物組み合わせはベラパミルイルベサルタン(VER IRB),高血圧の治療のために臨床で広く使用されているた。最初に,標的データマイニングツールとして,質量欠損フィルター(MDF)は類似したMDF値とこれらの代謝産物を除いて効果的に作用した。第二に,非標的データマイニングツールとして,正確な質量に基づく背景減算(BS)であった背景雑音および/または組合せ薬物関連信号に埋め込まれた微量代謝産物を除いてフルスキャンMSデータセットからVER IRBの全ての関連する代謝産物を回収することができた。第三に,新しい環二重結合(RDB構造における元素の価電子値)フィルタは,より高感度なフルスキャンMSクロマトグラムにおける豊富な構造情報を示すことができた;しかし,それは背景雑音を除去する低能力を有し,RDB被覆率を持つ代謝産物を区別するため困難であった。第四,すなわち,非標的BSとそれに続くRDBによる,統合戦略は,VERとIRBの代謝産物の同定,異なるRDB値を有するに有効であった。マトリックス信号の大部分は最初にBSを用いて除去した。各親薬物の代謝産物イオンを親薬剤と選択されたコア構造周辺のプリセットRDB値/範囲の印加により残りのバックグラウンドマトリックスと複合薬物関連信号から分離した。並行して,MDFは類似したRDBと可能性のある代謝産物を回収した。その結果,全部で74種の代謝物は,ヒトの血漿と尿中のVER IRBに見出され,その内の十種の代謝物がヒトにおいて今まで報告されていない。結果は正確な質量に基づく多重データマイニング技術の組み合わせ,すなわち,非標的背景減算に続く標的質量欠損フィルタリングと平行して環二重結合フィルタリングにより,併用薬物の迅速な代謝産物プロファイリングのための価値あるツールであることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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有機化合物の各種分析

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