TK 样品的代谢产物鉴定

发布时间:2025-06-23 08:38:41 阅读量:1 作者:生物检测中心

TK 样品的代谢产物鉴定:解析生物转化的复杂网络

在药物研发、环境毒理学以及临床药理学等核心领域,理解外源性化合物(如候选药物、环境污染物)在生物体内的命运至关重要。TK(毒代动力学/Toxicokinetics 或 组织动力学/Tissue Kinetics)样品中代谢产物的鉴定是这一过程的核心环节。它揭示了母体化合物经历的生物转化过程及其生成物的化学本质,为深入理解其活性、毒性、清除机制以及潜在的药物-药物相互作用提供了不可或缺的分子基础。

一、 代谢产物鉴定的核心目标与意义

  • 揭示生物转化路径: 系统性地阐明化合物在生物体内(肝、肠、肾等)经历的主要和次要代谢反应(如氧化、还原、水解、结合反应)。
  • 识别关键代谢物: 发现并确认具有潜在药理活性或毒理学意义的代谢产物(活性代谢物、毒性代谢物)。
  • 阐明清除机制: 理解化合物及其代谢物如何被机体清除(胆汁排泄、尿液排泄等)。
  • 评估种属差异: 比较不同实验动物或人体模型中的代谢差异,为外推至人体提供依据。
  • 支持安全性与有效性评价: 为药物的临床前和临床安全性评价(如遗传毒性、器官毒性评估)以及药效学研究提供关键数据。
  • 优化化合物设计: 指导化学家设计代谢稳定性更高、安全性更佳的候选分子。

二、 TK样品来源与前期处理

TK 研究通常涉及收集不同时间点的血浆/血清、尿液、胆汁、粪便以及特定靶组织匀浆。这些样品蕴含着母体化合物及其代谢产物的复杂混合物。

  • 样品制备:
    • 蛋白沉淀: 常用乙腈、甲醇或酸化有机溶剂沉淀血浆/血清或组织匀浆中的蛋白质,释放结合的分析物,并减少基质干扰。
    • 液液萃取: 利用分析物在不同极性溶剂中的分配系数差异进行萃取富集和净化。
    • 固相萃取: 基于分析物与固定相(C18, 亲水-亲脂平衡柱等)的相互作用(疏水、离子交换、极性)进行选择性吸附、洗涤和洗脱,是净化复杂基质(如尿液、胆汁)和提高检测灵敏度的常用方法。
    • 衍生化: 对于某些难以电离或检测的代谢物(如某些II相结合物),可通过化学反应引入特定基团以提高其质谱响应或色谱行为。

三、 核心分析技术:色谱与质谱联用

代谢产物鉴定高度依赖强大的分离与结构解析技术。

  1. 色谱分离技术:

    • 高效液相色谱: 最常用。反相色谱柱(如C18)根据化合物疏水性差异进行分离。优化流动相(水、甲醇、乙腈,常加入甲酸或甲酸铵调节pH和离子强度)和梯度程序是关键。
    • 超高效液相色谱: 使用亚2μm粒径填料和更高系统压力,显著提高分离度、速度和灵敏度,是当前主流。
    • 亲水作用色谱: 适用于分离极性很强的代谢物(如早期洗脱的极性代谢物、葡萄糖醛酸结合物)。
    • 气相色谱: 适用于挥发性或经衍生化后具挥发性的代谢物分析。
  2. 质谱检测与结构解析技术:

    • 高分辨质谱: 是现代代谢产物鉴定的基石。
      • 轨道阱、飞行时间、傅里叶变换离子回旋共振质谱: 提供高质量精度(通常< 5 ppm,甚至< 1 ppm)的精确分子量信息。测定代谢物的元素组成
      • 数据处理: 通过比较给药样品与空白样品的全扫描质谱图,利用质量亏损过滤、同位素模式匹配、质量色谱峰提取等技术自动识别潜在的代谢物离子峰
    • 串联质谱:
      • 碰撞诱导解离: 最常用。选择母离子,在碰撞池中与惰性气体碰撞产生特征碎片离子谱图。MS/MS谱图是推断代谢物化学结构的关键。
      • 产物离子扫描、母离子扫描、中性丢失扫描、多反应监测/选择反应监测: 特定扫描模式用于靶向筛选已知代谢途径产生的碎片(如中性丢失176 Da提示葡萄糖醛酸结合物,中性丢失80 Da提示硫酸结合物)。
    • 质谱数据采集策略:
      • 数据依赖性采集: 根据第一级质谱全扫描中检测到的离子强度,自动选择排名靠前的离子进行MS/MS碎裂。高效、覆盖面广,适用于未知代谢物筛查。
      • 数据非依赖性采集: 对特定质量范围内的所有离子进行无差别碎裂(如SWATH, MSe, AIF)。提供近乎完整的MS/MS信息,减少离子选择偏差,有利于低丰度代谢物检测和回顾性分析。
      • 离子淌度质谱: 在质谱分析前增加一个气相分离维度,基于离子在电场中的迁移率(与离子的形状、尺寸和电荷有关)进行分离。显著提高分离能力,有效区分同分异构体和共流出色谱峰,提供碰撞截面积信息辅助结构确证。

四、 代谢物结构解析的关键步骤

  1. 精确分子量测定: 利用HRMS获得代谢物的精确分子量,结合可能的生物转化途径(加氧、脱氢、脱甲基、葡萄糖醛酸化、硫酸化等),推测其元素组成和相对于母体化合物的质量偏移,从而初步推断代谢反应类型。
  2. MS/MS碎片谱图分析:
    • 将代谢物的MS/MS谱图与母体化合物的MS/MS谱图进行详细比对
    • 识别保留的和改变的碎片离子。保留的碎片指示代谢位点远离该碎片结构;新出现的碎片或质量偏移的碎片可指向修饰发生的具体位置。
    • 特定的中性丢失(如H2O, NH3, CH3OH,HCOOH, 结合物特有的丢失)提供重要结构线索。
    • 碎片模式需符合有机质谱碎裂规律(如苄基断裂、α-断裂、McLafferty重排等)。
  3. 色谱行为分析: 代谢物的保留时间变化(通常极性增加导致保留时间缩短)有助于佐证代谢反应的类型(如羟基化通常增加极性,结合反应显著增加极性)。
  4. 利用对照品确证: 如果有合成的或分离纯化的标准品,通过比对保留时间、精确分子量和MS/MS谱图(以及UV光谱、CCS值等,如果可获得),可以确证代谢物的结构。这是最可靠的鉴定方式。
  5. 高级结构表征技术:
    • 核磁共振波谱: 对于未知结构或结构极为复杂的代谢物,特别是需要确定异构体位点时,NMR(1H, 13C, 2D NMR如COSY, HSQC, HMBC)是最终的“金标准”鉴定手段。通常需要从生物基质中大量制备、分离和纯化代谢物。
    • 化学衍生化: 特定衍生化反应结合质谱分析,可帮助确定功能团(如羟基、羰基)的位置。
    • 酶解: 对II相结合物(如葡醛酸苷、硫酸酯),使用特异性酶(β-葡醛酸苷酶、芳基硫酸酯酶)水解后,通过鉴定释放的苷元来确认结合位点。

五、 数据整合与生物转化路径推断

将鉴定出的所有代谢物信息(分子量、元素组成、可能的分子结构、保留时间、相对丰度)进行整合分析:

  • 绘制化合物的生物转化途径图,清晰展示母体化合物经历的主要和次要代谢反应序列。
  • 评估不同代谢途径的相对贡献(通常通过色谱峰面积或响应值进行半定量比较)。
  • 识别主要清除途径相关的代谢物(如尿液或胆汁中的主要成分)。
  • 结合体外代谢研究(肝微粒体、肝细胞、重组酶)结果,推断参与代谢的主要代谢酶(CYP450, UGT, SULT等)。

六、 挑战与质量保证

  • 挑战:
    • 基质的复杂性: 生物样品基质干扰严重,影响低丰度代谢物的检测和鉴定。
    • 代谢物的低丰度: 许多代谢物含量极低,接近仪器检测限。
    • 结构多样性: 存在多种同分异构体(如羟基化位置异构体),区分困难。
    • II相结合物的稳定性: 某些结合物(如N-氧化物)在样品处理或质谱分析中可能不稳定。
    • 未知代谢物的结构确证: 高级结构表征(如NMR)通常需要大量纯品,获得困难。
  • 质量保证:
    • 严格的数据采集参数优化与系统适用性测试。
    • 使用空白基质和添加已知浓度标准品的样品进行方法学验证(提取回收率、基质效应等)。
    • 设置适当的质控样品。
    • 采用严格的代谢物识别标准(如精确质量偏差、同位素丰度匹配度、MS/MS谱图匹配度、色谱保留合理性)。
    • 清晰区分“推定结构”和“确证结构”。
    • 数据管理和流程的规范化和可追溯性。

七、 结论

TK样品中代谢产物的鉴定是一项高度复杂且技术密集的系统工程。它依赖于先进的色谱分离技术、高分辨及串联质谱的强大解析能力,结合严谨的数据处理逻辑和深入的谱图解析知识。通过系统地鉴定和表征代谢产物,研究者能够透彻理解化合物在生物体内的命运图谱——其如何被转化、活化和清除。这些信息是评估药物安全性和有效性的基石,是解释种属差异和个体差异的关键,并为预测潜在的药物相互作用提供科学依据。最终,代谢产物鉴定数据为候选药物的优化筛选、临床研究的剂量设计以及上市后药物的安全性监测提供了不可或缺的分子层面的洞察力,在推动创新疗法发展和保障公众健康中扮演着至关重要的角色。

参考文献:

  1. Annesley, T. M. (2003). Ion suppression in mass spectrometry. Clinical Chemistry49(7), 1041–1044.
  2. Ma, S., & Chowdhury, S. K. (2013). Data acquisition and data mining techniques for metabolite identification. Current Drug Metabolism14(1), 102–114.
  3. Prakash, C., Shaffer, C. L., & Nedderman, A. (2007). Analytical strategies for identifying drug metabolites. Mass Spectrometry Reviews26(3), 340–369.
  4. Rousu, T., Pelkonen, O., & Tolonen, A. (2009). Rapid detection of labile reactive metabolites and reactive oxygen species in CYP-mediated incubations. Toxicology in Vitro23(5), 789–796.
  5. Zhu, M., Zhang, D., & Humphreys, W. G. (Eds.). (2011). Drug Metabolism in Drug Design and Development: Basic Concepts and Practice. John Wiley & Sons.
  6. Viant, M. R., Ebbels, T. M., Beger, R. D., Ekman, D. R., Epps, D. J., Kamp, H., ... & Warth, B. (2019). Use cases, best practice and reporting standards for metabolomics in regulatory toxicology. Nature Communications10(1), 1-10.
  7. Paglia, G., & Astarita, G. (2017). Metabolomics and lipidomics using traveling-wave ion mobility mass spectrometry. Nature Protocols12(4), 797–813.