揮発性および半揮発性有機化合物（VOC/sVOCs）は、代謝プロセスにおいて重要な役割を果たし、潜在的な疾病バイオマーカーとして機能します。臨床的重要性にもかかわらず、ヒトの呼気と血漿で検出されたVOC/sVOCsの直接的な比較は限られています。呼気分析は、従来の血液ベースの診断に対する非侵襲的な代替手段を提供する可能性がありますが、これら2つのマトリックス間の相関関係を確立するには、最適化された分析ワークフローが必要です。本研究は、二次エレクトロスプレーイオン化質量分析（SESI-MS）と液体クロマトグラフィー質量分析（LC-MS）を用いてヒトの呼気と血漿中のVOC/sVOCsを比較することを目的としています。血漿メタボロミクスで一般的なサンプル調製法を呼気および血漿データに比較し、データ処理ワークフローのパラメータを批判的に評価して、これらのデータセットへの影響を determine します。ヒトコホートからの呼気および血漿サンプルを分析して、共有および独自のVOC/sVOCsを特定しました。血漿代謝物は、呼気の特徴との重複を最適化するために標準的なメタボロミクスの乾燥ステップを用いた複数の抽出システムを使用して抽出され、LC-MSを用いて分析されました。呼気分析にはリアルタイムのSESI-MSが使用され、データは専用の高解像度呼気分析ワークフローである新しいBreathXplorerパイプラインを通じて処理されました。以前の内部処理方法とBreathXplorerを比較してデータ品質を評価しました。呼気と血漿間の化合物マッチングを行い、各々のユニークな特徴リストを生成しました。乾燥ステップを含む100%メタノール抽出が、呼気と血漿間で最も重複するVOC/sVOC特徴を生成しました。BreathXplorerは、以前の内部ワークフローと比較して、より多くの特徴を検出しました。11の化合物が呼気と血漿の両方で検出され、共有特徴の潜在的な診断能力を示唆しましたが、呼気専用および血漿専用の特徴リストはマトリックス特有の特徴分布を強調しました。これらの発見は、血液と呼気の特徴関係の限られた分野を拡大し、バイオマーカー発見のための呼気ベースの診断の可能性を進展させます。最適化されたサンプル準備およびデータ処理ワークフローは、VOC/sVOC分析における再現性と感度を大幅に向上させます。今後の研究では、これらの注釈された特徴をより大きなコホートで検証し、呼気と血漿の両方に共通する特徴間の関係を探究し続けるべきです。該当なし。
Palmisanoら（Mon、）はこの問題を研究しました。