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创新应用精选Ⅱ | 质谱创新技术与人工智能（一）
发布时间：
2024-03-04
责任编辑：
科迈恩官网
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编者按：质谱技术创新应用
科迈恩科技作为国内领先的化学计量学与仪器分析人工智能解决方案开发者，依靠技术创新能力以及专业的研发团队，对标中药、制药、食品、快消品、石化、环保、汽车等行业智能分析与数字化转型的迫切需要，不断推出针对行业特点的人工智能创新应用解决方案。从而助力以大数据、人工智能为特点的新一代检测技术的行业落地，同时为企业高质量发展实现提质增效。
质谱技术作为分析化学科学皇冠上的明珠，其应用范围非常广泛，涉及医药、生物、环保、食品安全、精准医学、司法鉴定、石油化工、材料科学等诸多领域。本期将向您系统介绍由科迈恩科技近年来所主导及参与开发的一系列与质谱创新技术有关的相关标准化产品及合作项目，展示随着现代质谱技术的不断推陈出新，该领域愈发异彩纷呈的创新应用场景及其蕴含的巨大潜力。
1.1 质谱成像与空间代谢组学
1.2 高分子聚合物的高分辨质谱精细表征
1.3 GCMS与LCMS质谱智能解卷积技术
《质谱成像与原位代谢组学AI分析工作站》
质谱成像是一种结合质谱分析与影像可视化特点的分子成像技术，具有免标记、时间短、耗费低等优点。该技术可同时对多达上千种的目标（已知）和非目标性（未知）分子同时进行成像分析。具有不需要任何特异性标记、可针对生物组织样品进行多点检测及多维数据获取的特点，实现了从包括小分子（代谢物）、生物大分子（蛋白与脂质体），以及无机物（痕量元素）等多种不同分子的高灵敏度同步检测，并能够直接提供目标化合物的空间分布和分子结构信息。
Masslmager
由中国医学科学院、北京协和医学院药物研究所再帕尔·阿不力孜研究员团队与科迈恩科技联合开发的Masslmager软件，是一款专为MALDI-MSI、DESI-MSI及AFAI-MSI等质谱成像技术所开发的新一代高性能成像与原位代谢组学工作站软件。其充分采用了基于高分辨质谱图像的高通量并行处理技术，并融合当前大数据和人工智能技术，具有功能强大、可视化效果丰富、兼容各仪器厂家数据格式、操作简便直观等特点，特别是提供了质谱成像大数据挖掘和模式识别功能。
Masslmager结合高性能的质谱成像分析，通过发现动物体内药物代谢和作用规律，为药物的靶向作用机制和毒性评价等提供整体、全面、原位的分子信息；通过发现原位生物标志物，了解其在疾病发生发展中的变化规律，在新药研发、原位生物标志物发现、医学临床病理诊断，以及精准医疗等领域具有非常广阔的应用前景。
相关工作已发表在《Analyuca Chimica Acta》，详见：He J , Huang L , Tian R ,et al.MassImager: A software for interactive and in-depth analysis of mass spectrometry imaging data[J].Analytica Chimica Acta, 2018:50.
DOI:10.1016/j.aca.2018.02.030.
《药用辅料自动化智能分析软件及数据库系统》
由中国医学科学院协和药物所张金兰研究员团队、安捷伦科技与科迈恩科技合作开发的Polymer Studio ，是专为复杂药用辅料成分及其相关杂质精细表征与鉴定所开发的自动化智能分析软件及数据库系统，由Poly Pattern 检索软件、Poly Builder数据库编辑软件及聚合类药用辅料系列高分辨质谱数据库构成。通过深度挖掘高分辨质谱数据结合可扩展的聚合型药用辅料数据库，对复杂药用辅料成分组成及其相关杂质进行一键式、自动化的精细轮廓表征，实现半定量分布比例计算、聚合度分析、酯化度分析等功能，提供分析报告及丰富的可视化效果，最终实现批间差异分析、一致性分析以及风险物质分析。
Polymer Studio
Polymer Studio提供包括聚山梨酯（吐温）类、脂肪酸山梨坦（司盘）类、甘油酯类（结构性甘油三酯、大豆油、橄榄油等）、磷脂（蛋黄卵磷脂、大豆磷脂）等药用辅料及其制剂中2万余种聚合型化合物的可扩展数据库，并将继续建设成为药物分析领域最全面的高附加值药用辅料及相关高分子聚合物的质量评价体系。Polymer Studio是药用辅料检测技术及质量控制方法的新突破，代表了更加严格的药品质量和安全性控制及一致性评价的未来发展趋势。目前该系统已在mRNA疫苗稳定性与仿制药原辅料一致性评价等领域获得了广泛应用。
Polymer Studio化合物检索分布散点图
相关工作已发表在《Journal of chromatography》，详见：Wang Z , Wang Y , Tie C ,et al.A fast strategy for profiling and identifying pharmaceutic excipient polysorbates by ultra-high performance liquid chromatography coupled with high-resolution mass spectrometry[J].Journal of chromatography. A, 2020, 1609:460450.
DOI:10.1016/j.chroma.2019.460450.
《ChemPattern GCMS与LCMS质谱解卷积分析与化合物鉴定技术》
由科迈恩科技所开发的ChemPattern质谱解卷积软件模块，通过质谱信号分解系列算法将未获得良好色谱分离的组分间相互重叠与干扰严重的色谱和质谱信号进行自动拆分，能够提高分辨率并还原真实的组分质谱信息，从而极大提升定性分析与NIST数据库检索的准确性，适用于复杂和极端复杂体系样品的精细表征与定性分析。
质谱解卷积技术在较大程度上弥补了色谱法的分离性能以及柱容量的限制，可完整表征和利用质谱数据所携带的全部信息，解决了色谱联用等技术所获得数据中携带的海量化合物信息不能充分提取和利用的问题。可作为研究药物代谢、靶向代谢组学和蛋白质组学、药物分析、食品安全、环境监测等领域的工具，为分析工作者开展基于灰色复杂体系样本的风味感官分析、化学指纹图谱、代谢组学、痕量分析，以及各类非目标分析任务提供有力工具。
相关工作已发表在《Analytical Chemistry》，详见：Gao Y , Zhang R , Bai J ,et al.Targeted Data-Independent Acquisition and Mining Strategy for Trace Drug Metabolite Identification Using Liquid Chromatography Coupled with Tandem Mass Spectrometry[J].Analytical Chemistry, 2015, 87(15):7535-7539.
DOI:10.1021/acs.analchem.5b01205.
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