苏大张真庆课题组Anal. Chem. ：基于色谱拟合和质谱归属校正的“Glycomapping”软件应用于低分子量肝素糖谱分析

英文原题：Glycan Mapping of Low-Molecular-Weight Heparin Using Mass Spectral Correction Based on Chromatography Fitting with “Glycomapping” Software

通讯作者：张真庆，苏州大学；易琳，苏州大学

作者：Na Yan (闫娜), Feifan Song (宋非凡), Yilan Ouyang (欧阳艺兰), Duxin Li (李笃信), He Tian (田禾), Lin Yi (易琳)*, Robert J. Linhardt, Zhenqing Zhang* (张真庆)

背景介绍

肝素及低分子量肝素是一类有着悠久历史的糖类药物，同时也是目前临床上依然广泛使用的重要抗凝药物，其抗凝活性与其分子量分布、寡糖组成、硫酸化位点、硫酸化程度等结构息息相关。然而，其结构分析的难度一直是该领域的难点，在此之前的肝素及低分子量肝素完整结构序列分析方法均有局限，这极大地限制了我们对肝素类药物更深入的了解和应用。

在肝素类药物的一系列分析技术中，色谱和质谱是目前最高效、准确和广泛应用的方法。色谱方法包括反相离子对色谱（IPRP）、亲水相互作用色谱（HILIC）、体积排阻色谱（SEC）等，但这些方法各自有不尽如人意的地方，包括检测器的兼容性较差、色谱分辨率较低等。色谱与在线质谱联用很大程度上突破了单一色谱分析的一些局限，特别是质谱的结构分析，一定程度增加了一个定性分析的维度。由于肝素这类天然多糖组成和结构的复杂性，其质谱的解析往往要依赖数据库策略，包括质谱库搜索、结构库搜索或者从头预测等三类，前两者速度快，操作简单，但是过度依赖于“库”的规模，容易导致组分检索遗漏，“库”中错误结果的存在使“库”的准确性无法保证，这类数据库在与实际实验数据匹配过程中，往往会出现遗漏或者假阴性数据出现；“从头预测的策略”要枚举所有可能的结构，且该策略必须对糖结构的生化规则准确限定，这类数据库为理论数据库，在与实际实验数据匹配过程中，往往会有假阳性数据。

图1.肝素以及依诺肝素钠的结构

文章亮点

近日，苏州大学张真庆教授课题组在Analytical Chemistry上发表了基于色谱拟合和质谱归属校正的“Glycomapping”软件应用于低分子量肝素糖谱分析的研究论文， 该论文最大的亮点是自主开发出“Glycomapping”软件，实现复杂多糖组成和结构的自动分析，并成功应用于系列低分子量肝素中全组分的定性定量分析。

该工作首先利用超高效分子排阻色谱（UPSEC）对以低分子量肝素为代表的糖类药物进行分离；在此基础上利用自主开发的“Glycomapping”软件结合HPSEC色谱行为稳定、可预测的特点，通过重复迭代拟合，优化重构了天然多糖复杂的分离色谱图，使未分离峰、肩膀峰以及隐藏峰全部达到基线分离效果；最后“Glycomapping”软件基于 “从头预测”策略构建的肝素多糖、寡糖理论数据库，利用拟合后不同聚合度寡糖组分的准确色谱保留时间对质谱实验数据与理论数据库的匹配进行限制，识别矫正并去除假阳性质谱信号，完成质谱数据的正确归属。

图2. Glycomapping软件的色谱拟合和质谱校正工作流程

总结/展望

“Glycomapping”软件基于超高效液相-质谱联用技术，可自动化进行寡糖谱分析，实现了低分子量肝素的全组分分离与定性定量分析。该软件成功实现了依诺肝素钠、那屈肝素钙、达肝素钠等系列低分子量肝素糖谱分析；并成功应用于不同来源、不同生产工艺的依诺肝素钠样品质量的一致性评价，为肝素、硫酸软骨素、硫酸化岩藻聚糖等其他复杂多糖的结构解析及全组分定性定量分析提供了新的可行策略。同时，该软件为复杂多糖的自动结构分析提供了可行策略，具有巨大的商业化价值，自动结构分析在制药、食品等行业中的产品一致性评价上具有非常重要的意义和巨大的潜力，期待这种新的结构分析技术的应用和推广，大幅提高产品一致性评价的效率和准确性，为更多新产品的开发提供结构分析的技术支持。

相关论文发表在Analytical Chemistry上，苏州大学硕士研究生闫娜为文章的第一作者，张真庆教授和易琳助理研究员为共同通讯作者。

转自：“ACS美国化学会”微信公众号

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