多维液相色谱与质谱数据相结合的方法用于快速发现和 鉴定中药复方中的未知化合物

【引言】

由于中药复方中包含大量的化学成分，所以可作为药物发现的一个重要的资源。但是众所周知，阐述中药复方中多且复杂的结构是一件极具有挑战性的事情。近年来，随着高分辨质谱（比如Q-TOF，IT-TOF，LTQ-FTICR-MS和LTQ-Orbitrap）的出现和发展，加上其在中药及复方中的应用，我们可以从中获取多维质谱数据：高分辨率数据（HRMS），MS/MS碎片化数据（MSⁿ），保留时间数据（RT）和同位素强度分布（IID）数据，但是获得的数据量超大，对数据收集后的进一步处理技术提出了新的挑战。本文通过对近年来文献中提到的不同质谱数据处理方法进行优劣势分析，建立了下图（Fig.1）这种基于高分辨质谱各种数据（HRMS,MSⁿ, RT，IID）的新的综合性的分析方法，从而快速地发现和确认中药及复方中的成分。

该方法的大致步骤如下：第一步，运用MTSF技术筛选潜在化合物，即通过计算HRMS和MSⁿ数据的相似性（匹配相似性分数高于200）获得；第二步，运用判别分析（DA）将潜在化合物分类为具有HRMS和RT数据的已知结构类别；第三步，将来自MTSF方法和DA方法的具有一致的子结构信息的化合物作为候选化合物，将其进一步进行鉴定；第三步，借助子结构线索鉴定候选化合物，并通过IID方法检测证实。

【成果简介】

本文通过成功建立一种新分析方法，该方法综合了高分辨质谱中的多维数据，对中药复方二仙汤中未知化学成分进行发现和鉴定。与MTSF方法相比，该团队提出的新分析方法具有高排除效率，即能在1小时内进一步排除了41.7％的子结构不匹配的冗余离子，且具有较低的假阴性率，即实验结果可信度高。另外，该方法能够提供553种潜在化合物的准确结构信息，并鉴定出66种候选物，从而加速和简化未知化合物的发现和鉴定。

【图文导读】

表1  表示了二仙汤中检测到化合物的质谱数据（保留时间、MS/MSⁿ碎片化等）和化学结构。其中上标a列表示的是骨架结构；上标b所在列中L，C，P表示数据库中的化合物，使用多维LC-MS鉴定的化合物和具有其他结构的化合物。

图2（A）异戊烯类黄酮类，（B）苯丙素类和（C）生物碱类三种典型化合物结构的质谱树；（D）通过MTSF方法的相似性匹配分数轮廓图：高相似度匹配分数大致集中在HRMS轴上，随机分散在RT轴上。

图3（A）异戊烯黄酮，（B）苯丙素类和（C）生物碱的RT和HRMS的MLR模型；（D）RT和HRMS的第一和第二主成分分析图；（E）MTSF，DA子结构交叉点，选择MTSF和DA中具有一致性的子结构潜在化合物作为候选物；（F）运用MTSF，DA和M，D-INSS方法发现的三类子结构中的潜在化合物数量。

图4（A）通过MTSF方法和DA方法分类子结构，通过M，D-INSS进行候选物的过滤;（B）对发现的候选物进行IID确认;（C）对IID确认的候选物进行结构鉴定，其中1-3组分别代表异戊烯基黄酮苷，苯丙素和生物碱类化合物的结构。

【全文小结】

在本文中，提出了一种基于多重MTSF/ DA / M，D-INSS/ IID分析方法的策略，可以通过HPLC-HRMS/ MS在二仙汤中进行快速准确的化合物发现和鉴定。采用多维LC-MS数据（MSⁿ，HRMS和RT数据）对中药复方中大量未知化合物进行有效筛选，确保冗余化合物的有效筛除，选出具有一致性的子结构的检测离子并生成相关结构信息，最后采用IID数据确定候选化合物的结构。因此，新策略可以支持中药配方中新型化合物的充分发现和鉴定。

全文链接：

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021967317312712?via%3Dihub