基于“AI”算法的Peakintelligence ™模块助力临床质谱数据自动化处理

LC-MS/MS法因为其高灵敏度、特异性等优点已经在临检领域普遍使用，但是也存在一些诸如色谱柱或质谱仪稳定性下降、基质影响增大等因素带来的影响检测结果准确性的问题。为了保证计算结果的准确性，往往需人工核对每个数据的积分结果，必要时需依靠手动积分来修正，这个过程耗时又费力，同时又引入了一定的人为误差；Peakintelligence ™的人工智能算法经过14,000多次熟练操作者的标准积分训练学习，能精准把握各类复杂图谱的色谱积分，在面对基质杂峰干扰时，采用基线分离及垂直分割的自适应智能积分算法，将基质杂峰对目标峰的影响降到最低，自动积分的可靠性大大增强，为高质量得完成MS数据自动化处理工作，提高检测效率，保证质谱数据的可靠性方面提供有力支持。SSL-CA23-220 Excellence in ScienceLCMSMS-791 基于‘“AI”算法的 Peakintelligence TM模 块助力临床质谱数据自动化处理 LCMSMS-791 摘要：液相串联质谱联用技术在医学检验中的应用越来越广泛，质谱数据后处理的准确性直接影响到检测结果的 质量，本文介绍了基于“AI”算法的 Peakintelligence TM数据解析模块的特点及其在临床质谱数据后处理中的应用 优势，包括血清中脂溶维生素检测、儿茶酚胺类化合物检测等易受内源性基质干扰影响的项目。通过加载人工智 能和机器学习的数据处理算法可以有效避免异常积分曲线出现的概率，简化数据后处理流程，提高实验室分析效 率并保证检测结果更准确。 关键词：人工智能AI算法Peakintelligence临床质谱 技术特点： 心利用全球首个Al 积分算法 Peakintelligence TM数据解析模块处理复杂的质谱数据，打破传统质谱数据后处理 复杂参数设置的刻板印象，让LC-MS/MS分析更智能化。 心带有“AI”算法的 PeakintelligenceTM模块可以有效解决异常色谱图积分结果不准确的问题，提高实验室数据质量。 质谱技术已成为化学分析领域和生命科学领域非 常有效的分析工具，在医学检验领域，液相串联质谱 法相比于传统方法具有高特异性、高灵敏度、分析通 量的丰富性，以及对复杂生物基质分析的高耐受性等 特点。 随着质谱技术的深入应用与经验的积累，在面对 复杂基质的生物样本时，仍然会受到基质效应影响、结构类似物干扰、日电荷竞争带来的离子信号不稳定性 等问题，使得色谱峰型出现异常。 PeakintelligenceTM是岛津公司最新推出的全球首 款 “AI”积分处理算法数据解析模块，该模块搭载了 人工智能(AI)和机器学习模型，经过专业色谱分析人 员熟练处理后的 14，000多个数据训练，相比传统的数 据处理机，可以避免色谱积分异常问题。 当使用 Peakintelligence TM数据解析模块对血清中 脂溶维生素检测项目、儿茶酚胺类化合物检测项目和 免疫抑制剂 TDM 等项目进行数据后处理时发现：与传 统数据处理机的积分结果相比， Peakintelligence TM的 积分参数设置简洁易操作，对异常峰型的色谱积分处 理更加合理，从而可以大大较少不必要的人工核对和 修正工作。 关于 Peakintelligence TM Peakintelligence是岛津基于对未来“智能分析”理念推出的一款全新的数据处理算法模块，，它打破了对 传统 MS 数据积分处理的刻板印象，化繁为简，重新定义“自动积分”，将数据后处理的准确性和效率大幅提升。 消除因操作人员熟练程度与分析经验等的差异而产生的偏差 适用机型与软件 仪器装置方面，可搭配岛津全系列液相色谱串联质谱系统，如： LCMS-8040、LCMS-8050、LCMS-8060NX、LCMS-2050等，以 LCMS-8050 参考配置为例： 系统控制器 CBM-20A 脱 气 机：DGU-20A5R 输液泵 LC-30AD自动进样器：SIL-20ACMP 柱温箱：CTO-30A质 谱普 仪：LCMS-8050 软件配置方面，可搭配岛津色谱工作站 Labsolutions Ver.5.113及以上版本使用 ■结果与讨论 基质干扰太强，需要手动积分?试试 PeakintelligenceTM自动积分 血液中儿茶酚胺类激素的检测对质谱仪的检测灵敏度提出了挑战，其分子量小、极性高、往往低浓度点数据易 受基质干扰影响，传统的积分仪难以应对复杂多变的色谱图变化，出现积分偏移、多积分或少积分等问题。 如图1所示， “706”至“710”为具有相同肾上腺素含量的血清样品，经传统积分仪处理发现“707”、 “708”和“709”样品含量异常，核对色谱峰后发现三者积分均出现偏差，切换 Peakintelligence TM模块处理后，三者积 分结果回归理论值，其中“708”的错误识别峰被纠正，实际峰面积极低，与其内标峰的低值相呼应，提示可能为 前处理失误导致。 Survey Compound Details 图1Peakintelligence TM对血清样品中肾上腺素色谱积分的优化 标准曲线低点积分总是不准?—Peakintelligence TM悄悄帮您修复 校准曲线是未知样本定量的基础，而低浓度校准点易受色谱条件稳定性、样品基质干扰等因素出现峰型扰动 并影响色谱积分行为。 如图2所示，传统积分仪会将干扰峰与维生素K1 峰合并积分，使得峰面积大于真实值，最终影响校准曲线相 关性，R值<0.995；切换 Peakintelligence TM处理后，维生素K1 峰与干扰峰采用基线分离准则积分，峰面积接近 真实值，校准曲线拟合相关系数R 值>0.995。 图2 PeakintelligenceTM对维生素 K1 的 LLOQ校准点色谱积分的优化 结论 LC-MS/MS 法因为其高灵敏度、特异性等优点已经在临检领域普遍使用，但是也存在一些诸如色谱柱或质谱 仪稳定性下降、基质影响增大等因素带来的影响检测结果准确性的问题。为了保证计算结果的准确性，往往需 人工核对每个数据的积分结果，必要时需依靠手动积分来修正，这个过程耗时又费力，同时又引入了一定的人 为误差； Peakintelligence TM的人工智能算法经过 14，000 多次熟练操作者的标准积分训练学习，能精准把握各类复杂 图谱的色谱积分，在面对基质杂峰干扰时，采用基线分离及垂直分割的自适应智能积分算法，将基质杂峰对目 标峰的影响降到最低，自动积分的可靠性大大增强，为高质量得完成 MS 数据自动化处理工作，提高检测效率，保证质谱数据的可靠性方面提供有力支持。 岛津应用云