Số điện thoại: 024 6683 9670
[Vietnamese]
[English]

Phân tích và giải thích dữ liệu khối phổ

14/07/2015

Douglas Kiehl - Nhà khoa học nghiên cứu chính tại Eli Lilly & Company và hiện đang là người đứng đầu nhóm Quang phổ học và Vật liệu thô. Nhóm của ông thực hiện mô tả đặc điểm và giải thích cấu trúc của các tạp chất, các chất liên quan và các chất gây ô nhiễm cũng như thử nghiệm và xác định tính chất của vật liệu thô xử lý thông qua việc phát triển và thương mại hóa. Thêm nữa, nhóm của ông dẫn dắt chiến lược kỹ thuật của Lilly về đánh giá dịch chiết và dịch lọc gắn với các vật liệu liên quan ngành dược. Ông đã có hơn 30 năm kinh nghiệm với các ứng dụng của khối phổ trong mô tả đặc điểm cấu trúc các phân tử nhỏ.

Nhà khoa học Douglas Kiehl
Nhà khoa học Douglas Kiehl

Hỏi: Ông có thể chia sẻ một chút về những gì nhóm của ông đang thực hiện?

Đáp: Nhóm Quang phổ học và Vật liệu Thô (SRM) bao gồm những cá nhân với chuyên môn sâu trong một số kỹ thuật quang phổ tiên tiến, bao gồm LC-MS, NMR, NIR, FTIR, XRF, Raman, và ICP-OES/ICPMS. Nhóm SRM ứng dụng bộ kỹ thuật - chuyên môn này nhằm giải quyết những vấn đề khó khăn và phức tạp liên quan đến việc mô tả tính chất của các tạp chất lạ, các chất liên quan, sản phẩm thoái hóa và các chất gây ô nhiễm đồng thời hỗ trợ việc xây dựng các chiến lược kiểm soát. Nhóm SRM cũng chịu trách nhiệm với sự phát triển và thiết lập chiến lược kỹ thuật toàn cầu của công ty cho việc đánh giá các hợp chất thôi ra dung môi và rỉ nhiễm vào thuốc gắn với vật liệu đóng gói, thiết bị truyền thuốc, các hệ thống chứa đựng đóng kín, vật liệu tiếp xúc xử lý và các thành phần của hệ thống sử dụng một lần. Ngoài ra, nhóm SRM đánh giá các công nghệ giám sát chuỗi cung ứng vật liệu thô và phát hiện ô nhiễm.

Hỏi: Ông sử dụng khối phổ vào đâu?

Đáp: Chúng tôi thường sử dụng khối phổ có độ phân giải cao như một trong những khả năng chính đi đầu trong giải quyết vấn đề về mô tả đặc tính các hợp chất lạ được phát hiện qua sự phát triển và thương mại hóa các dược phẩm. LC-MS là một kỹ thuật rất phù hợp để mô tả đặc tính các hỗn hợp phức tạp của các phân tử hữu cơ đa dạng liên quan đến dược phẩm. Nhóm của tôi may mắn là được bố trí một số nền tảng khối phổ độ phân giải cao, tinh vi bao gồm FT-ICR và các hệ thống bẫy quỹ đạo LC-MS, thường xuyên có khả năng phân giải >100k (FWHM) và độ chính xác khối dưới -ppm. Điều này cho phép  việc phân tích thành phần nguyên tố các hợp chất lạ đạt độ tin cậy cao và khả năng MSn vốn gắn liền với các hệ thống MS này có thể khám phá ra những đặc điểm cấu trúc mang tính chẩn đoán quan trọng cho phép mô tả đặc điểm những hợp chất chưa biết.

Hỏi: Điều gì là thách thức lớn nhất khi phân tích và giải thích dữ liệu khối phổ?

Đáp: Tôi đã may mắn có cơ hội được làm việc với nhiều hệ thống khối phổ. Đã có bước nhảy lớn trong cải tiến phần cứng, đóng góp rất lớn cho việc cải thiện độ phân giải, độ nhạy, tính chính xác khối, sự đa dạng của các phương tiện nhằm đạt được sự ion hóa các phân tử đa dạng và kỹ thuật kích hoạt ion sáng tạo cho phân mảnh mang tính chẩn đoán cấu trúc. Tuy nhiên, tôi có chứng kiến là các cải tiến phần cứng trong lịch sử đã vượt qua khả năng phần mềm và xử lý dữ liệu. Các tiến bộ phần cứng tăng trưởng có thể dẫn đến việc mở rộng không cân đối trong sự đa dạng và lượng dữ liệu thu được và do đó phải được phân tích và giải thích. Một trong những thách thức lớn nhất của chúng tôi là phát triển hay tìm được một biện pháp hữu hiệu để xử lý và giải thích dữ liệu từ rất nhiều nền tảng thiết bị, và sau đó báo cáo kết quả theo một cách có ý nghĩa. Các lựa chọn của chúng tôi bao gồm phát triển một giải pháp nội bộ hoặc đánh giá và sử dụng một giải pháp thương mại có sẵn để xử lý dữ liệu từ nhiều hệ thống khối phổ chúng tôi có.

Hỏi: Ông còn cách nào để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này?                        

Đáp: Ngoài việc khám phá một trong hai lựa chọn tùy chỉnh hay thương mại để giải quyết số lượng lớn dữ liệu thô có được, chúng tôi đang tìm kiếm cách để tự động hóa các quy trình làm việc nhiều nhất có thể, cụ thể là trong quá trình chuẩn bị mẫu và lựa chọn điều kiện phân tách đa sắc ký để thu được dữ liệu một cách nhanh và hiệu quả nhất có thể. Tập trung vào tự động hóa và các giải pháp xử lý, phân tích, giải thích dữ liệu sáng tạo, cho phép phòng thí nghiệm của chúng tôi giải quyết các vấn đề khó nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Hỏi: Đâu là những thay đổi quan trọng nhất mà ông đã chứng kiến trong việc phân tích và giải thích dữ liệu khối phổ trong vài năm qua?

Đáp: Tôi sẽ nhấn mạnh rằng do tiến bộ phần cứng đã tạo điều kiện cho sự phát triển và thương mại hóa của hệ thống thiết bị khối phổ tinh vi, phần mềm và các ứng dụng xử lý dữ liệu phải đối mặt với một thử thách là quản lý sao cho hiệu quả các bộ dữ liệu được tạo ra. Có những giải pháp thương mại rất tốt có sẵn để giải quyết trước mắt các khó khăn của việc lấy lượng lớn dữ liệu được tạo ra bởi các phòng thí nghiệm phân tích hiện nay và giúp chúng trở thành những thông tin hữu ích, từ đó các quyết định có thể được đưa ra và các vấn để được giải quyết.

Hỏi: Những công cụ/phần mềm mới nhất để giải thích dữ liệu khối phổ là gì và ông nghĩ gì về những công cụ đó?

Đáp: Có một số công cụ và phần mềm thương mại hấp dẫn có sẵn để xử lý và giải thích dữ liệu khối phổ. Một trong những đặc tính hấp dẫn của vài gói phần mềm là chúng có thể lấy được dữ liệu từ nhiều nền tảng nhà cung cấp khối phổ và chuyển thành một định dạng trung lập. Chúng có thể cung cấp một giải pháp thống nhất để thấy được nhiều dòng dữ liệu khối phổ theo chỉ một định dạng. Sau đó, có cơ hội để áp dụng những công cụ bổ sung vào việc giải thích dữ liệu này, như các thư viện quang phổ và các thông số xử lý phổ biến. Ngoài ra còn có khả năng tổ chức và báo cáo kết quả theo một cách hữu hiệu và hiệu quả nhất. 

Một khái niệm thú vị trong xử lý thông tin phòng thí nghiệm là một ý tưởng gọi là phương pháp tiếp cận “Trí thông minh phòng thí nghiệm thống nhất”, cho phép các phòng thí nghiệm phân tích làm cho dữ liệu có thể được tiếp cận nhanh chóng, cập nhật, và sử dụng lại được. Ví dụ, ở phòng thí nghiệm của tôi, chúng tôi có trang thiết bị từ nhiều nhà cung cấp khác nhau và mỗi loại có phần mềm và định dạng dữ liệu độc quyền riêng. Nếu tôi muốn sử dụng các thông tin  trước đây để giúp nhận biết một hợp chất lạ, tôi thường phải tự tìm trên vài cơ sở dữ liệu và kho tài liệu. Với phương pháp này, dữ liệu phân tích từ những nền tảng thiết bị và nhà cung cấp khác nhau, và thậm chí các kỹ thuật quang phổ khác nhau có thể được đồng nhất dưới một dịnh dạng trung lập trong chỉ một nền tảng phần mềm. Tôi có thể tìm kiếm khối phổ cho một hợp chất lạ trên cơ sở dữ liệu để nhanh chóng xác định được nếu thứ này đã được xác định trước đó, hoặc xác định những mảnh cấu trúc dựa vào so sánh các mẫu phân mảnh. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn có ý nghĩa là các dữ liệu được tạo ra hàng ngày sẽ được cập nhật vào không gian tổng thể của chúng tôi. Ngoài ra, có dữ liệu thô và kết quả có thể truy xuất dễ dàng từ một kho dữ liệu chung là quan trọng với một môi trường được điều chỉnh, quản lý như chúng tôi.

Hỏi: Có những nguồn nào khác để giải thích dữ liệu khối phổ mà ông thấy hữu ích nhất?

Đáp: Có một số nguồn hữu ích có sẵn trực tuyến trong phát triển giải thích dữ liệu khối phổ cho cả phân tử lớn và nhỏ. Một số là miễn phí và một số phải trả tiền. Nhiều nỗ lực đang được tiến hành để phát triển những giải pháp đám mây mở và toàn diện, thứ mà tôi cho rằng sẽ cung cấp một sự đầy đủ cho các thông tin quang học hữu ích trong nhiều ngành nghề và lĩnh vực. Tính hữu ích và giá trị của thông tin này dĩ nhiên sẽ dựa vào chất lượng dữ liệu cư trú trong cơ sở dữ liệu, và điều này thể hiện thách thức riêng cho người quản lý thông tin. Cũng có một số sách và tạp chí có sẵn với các thông tin tham khảo tuyệt vời, tuy nhiên các giải pháp trên web hay giải pháp điện tử đã phổ biến trong những năm gần đây đã trở nên ngaỳ càng hấp dẫn,

Hỏi: Ông thấy việc phân tích và giải thích dữ liệu khối phổ sẽ đi đến đâu trong tương lai?

Đáp: Những tiến bộ gần đây trong cả phần cứng và phần mềm đã dẫn đến đến khả năng tạo ra một lượng lớn dữ liệu khối phổ chất lượng cao, cụ thể là khối lượng chính các và dữ liệu MSn. Khả năng hội tụ chính xác trong quá khứ là một thứ xa xỉ, nhưng  với những tiến bộ gần đây trong thiết bị và việc phổ biến khả năng hội tụ chính xác xuyên suốt các nền tảng thiết bị cung cấp, dữ liệu khối chính xác bây giờ đã trở thành thông thường thay vì xa xỉ. Điều này đã tạo ra những cơ hội thú vị cho sự phát triển của những công cụ phần mềm cao cấp nhằm tạo ra thông tin ý nghĩa từ những bộ dữ liệu khối phổ phức tạp của nhiều nhà cung cấp, bao gồm việc ra quyết định sáng tạo và năng lực hình ảnh hoá. Tôi rất quan tâm đến tìm hiểu các giải pháp đã được phát triển đặc biệt để giải thích những bộ dữ liệu phức tạp cho các ứng dụng đa dạng không chỉ riêng đối với dược phẩm. Ví dụ, chúng tôi đang làm việc với cộng tác viên phát triển giải pháp phần mềm cho xăng dầu, nhiên liệu, và các ngành công nghiệp quốc phòng để thấy được làm thế nào chúng tôi có khả năng sử dụng những khái niệm phong phú để giải thích và hiểu được dữ liệu.

Nam Dương dịch

Theo www.labmanager.com

Tin bài khác