표적 질량 분석 이미징 (MSI)
전에는 불가능했던 분자 공간 정보에 접근
질량 분석 이미징(MSI)은 샘플의 분자 조성을 in-situ로 파악하는 데 성공적으로 활용되고 있습니다. 그러나 저농도 분석물질의 검출은 샘플의 복잡성, 염의 존재 및 기타 간섭으로 인해 쉽지 않을 수 있습니다.
DESI XS MSI는 일반적으로 조직 절편에서 소분자를 직접 매핑하는 데 활용되며 ToF (time-of-flight) 기반 질량 분석기와 결합될 경우, 비표적 발견 분석에 이상적입니다. 반면 TQ (Tandem Quadrupole) 질량 분석기는 다중 반응 모니터링(MRM) 수집 모드를 사용한 표적 응용 분야에서 우수한 감도, 속도 및 정량적 견고성을 발휘하는 것으로 잘 알려져 있어 약물 정량화에 널리 사용됩니다. 이러한 두 기술을 결합시키면 표면에서 직접 민감하고 빠르며 정량적인 MSI를 수행할 수 있는 놀랍고 특별한 기술이 탄생합니다.
표적 질량 분석 이미징(MSI)
유방암 선별검사의 미래?
Waters는 유방암 검출의 획기적인 진보를 비롯하여 인간의 건강을 개선하기 위해 질량분석기 시스템을 지속적으로 혁신하고 있습니다.
개요
- 표면 분자를 직접 시각화함으로써 쉽고 빠르게 낮은 검출 한계 달성
- 복잡한 전체 스캔 MS 이미징 데이터 세트의 데이터 크기와 해석 부담 감소
- 알려진 바이오마커, API 및 대사산물을 치료 농도 및 낮은 생물학적 농도에서 시각화하고 정량화
- 고 처리량 분석과 감도를 결합하여 대규모 이미징 연구를 효율적으로 처리
- 간소화된 샘플 전처리로 포괄적이고 상세한 공간 정보 획득
- 멀티모달 이미징 워크플로에 MSI 분석을 쉽게 추가
- 대부분의 다른 QQQ 시스템보다 전기와 가스를 50% 적게 사용하고 열을 50% 적게 방출하는 MSI 시스템으로 환경적인 지속 가능성을 개선하고 실험실 운영 비용 절감
권장 용도: 알려진 화합물, 바이오마커, API 및 대사산물을 치료 농도 및 낮은 농도에서 빠르게 시각화하고 정량화합니다.
기능 헤더
전에는 불가능했던 성분의 위치 시각화
MS 이미징은 in situ 방식으로 세포 및 분자 수준에서 직접 검출, 시각화 및 정량화할 수 있는 기능을 제공하여 생물학적 시스템과 재료 과학에 대한 이해 증진을 위한 엄청난 가능성을 열어줍니다. 조직 또는 물질 표면에서 직접 MS 분석하므로 특정 분자의 검출에서 문제를 일으킬 수 있는 화합물별 샘플 전처리가 필요 없습니다. Waters 표적 MS 이미징 시스템은 발견을 위한 HRMS MS 이미징 시스템보다 5배 이상 민감하여 전보다 낮은 수준에서 화합물을 검출하거나, 최초로 시각화하는 것도 가능합니다. 고감도 이미징은 레이저 캡처 미세해부 LC-MS와 같은 후속 분석의 필요성을 줄여 분석 시간과 비용을 절약해 줍니다. 독보적인 감도로 분자를 정확히 검출하여 신뢰도 확보
단편이 아닌 전체적인 그림 보기
Xevo TQ Absolute에서 빠른 표적 MSI 분석 속도 덕분에 더 많은 군집 이미지를 적시에 수집할 수 있습니다. 제약 워크플로의 데이터를 이제 전체 연구에서 반복적인 생물학적 분석을 통해 수집할 수 있으므로 소규모의 단편적 연구에 비해 결과의 통계적 신뢰도가 높아집니다.
뛰어난 선택성의 힘 발휘
다중 반응 모니터링(MRM)은 감도와 선택성이 뛰어난 표적 질량 분석(MS) 방법으로, precursor-조각 이온 전이에 의해 특정된 분자만 측정하고 정량화합니다. DESI XS 지원 TQ 질량 분석기에서 수집한 MRM 기반 이미징 데이터는 데이터 필요량을 최소로 유지하면서 처리량을 증가시켜 데이터 분석과 보관 비용을 낮춥니다.
MS 이미징 정량화
조직 단편에서 화합물이 있는 위치를 시각적으로 표현하면 바이오마커의 관련성이나 약물 또는 대사산물의 독성에 대한 강력한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 정상 또는 안전한 양에 비해 얼마나 많은 양이 있는지를 파악하는 것이 그 다음 과정입니다.
Tandem quadrupole은 LC-MS 분석법을 통해 정확하고 민감한 정량화를 수행하기 위한 업계 표준 솔루션입니다. DESI XS, Xevo TQ Absolute와 결합된 MSI Quantify MicroApp의 뛰어난 감도, 직선성 및 동적 범위를 활용하면 이제 질량 분석 기반 이미징에서 보다 원활한 정량화 워크플로가 가능해집니다.
