Аннотация результатов, полученных в 2021 году
В результате выполнения проекта в отчетном периоде были проведены следующие работы и достигнуты следующие результаты: 1) Был создан Web-сервис PyFragMS, включающий в себя базу данных спектров столкновительной фрагментации для более 1000 соединений после реакции изотопного обмена (H/D и 16О/18О), инструменты для построения деревьев фрагментации, а также инструменты для идентификации молекул используя спектры фрагментации после реакции изотопного обмена. Часть спектров фрагментации была измерена в результате выполнения проекта, а часть взята из литературных данных. Web адрес приложения - https://pyfragms.anvil.app/. Результаты опубликованы в работе Y Kostyukevich, S Sosnin, S Osipenko, O Kovaleva, L Rumyantseva, A Kireev, A Zhrebker, M Fedorov, E Nikolaev PyFragMS─ A Web Tool for the Investigation of the Collision-Induced Fragmentation Pathways //ACS Omega 2022, 7, 11, 9710–9719. 2) Была детально исследована кинетика реакции кислородного обмена (16О/18О) для коллекции стандартных химических соединений. Были сделаны выводы относительно скорости и эффективности реакции кислородного обмена в зависимости от функциональной группы, а также её химического окружения. Был предложен вычислительный метод, использующий экспериментально измеренный спектр фрагментации неизвестного вещества после реакции кислородного обмена для сокращения пространства поиска возможных кандидатов. Результаты опубликованы а работе S Osipenko, A Zherebker, L Rumiantseva, O Kovaleva, EN Nikolaev, Y Kostyukevich, Oxygen Isotope Exchange Reaction for Untargeted LC–MS Analysis // J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2022, 33, 2, 390–398. 3) Проводились исследования по применению метода изотопного обмена для повышения достоверности идентификации химических соединений в сложных биологических матрицах. Было исследовано применение реакции кислородного обмена для повышения достоверности идентификации наркотических препаратов в моче. Было показано, что для проведения реакции возможно использовать ранее описанную методику, подразумевающую упаривание образца до сухого остатка, перерастворение в тяжелой по кислороду воде и инкубирование в запаянной ампуле в течение суток при повышенной температуре. Было показано, что метод кислородного обмена позволяет отлитчать изомерные соединения с близкими спектрами фрагментации. Так, метод кислородного обмена позволил достоверно отличить кодеин от гидрокодона (имеют молекулярную формулу C18H21NO3 и близкие спектры фрагментации). В гидрокодоне один из атомов кислорода подвижный, а в кодеине нет подвижных атомов кислорода. В реальном образце для данного соединения не было обнаружено обменов, что позволило идентифицировать его как кодеин. Аналогично, удалось отличить морфин от гидроморфона. Результаты опубликованы в работе (L Rumiantseva, S Osipenko, II Podolskiy, DA Burmykin, O Kovaleva, E Nikolaev, Y Kostyukevich Increasing the reliability of compound identification in biological samples using 16O/18O-exchange mass spectrometry // Analytical and Bioanalytical Chemistry 414 (8), 2537-2543) 4) Проводилось исследование реакции изотопного обмена (H/D и 16O/18O) для коллекции различных карбогидратов (D-ксилоза, D-глюкоза, D-галактоза, D-рамноза, D-арабиноза, D-манноза, маннит, мальтогексаоза, стахиоза и декстран). Был зарегистрирован ожидаемый обмен кислорода в карбонильной группе (моносахариды могут взаимно преобразовываться через форму с открытой цепью, которая содержит карбонильную группу). Однако, когда время реакции было увеличено, мы наблюдали неожиданный второй обмен, происходящий в гидроксильных группах. Было предложено объяснение дополнительного обмена через реакцию альдозо–кетозной трансформации моносахаридов. Для D-глюкозы после реакции обмена 16O/18O были получены спектры фрагментации CID. Вычисляя деревья фрагментации с помощью программного обеспечения PyFragMS, были исследованы пути фрагментации D-глюкозы. Было достоверно продемонстрировано, что многие пики в спектре MS/MS на самом деле являются суперпозицией ионов продуктов различных структур , образованных различными путями фрагментации. Реакция обмена 16O/18O также наблюдалась в олигосахаридах. Была проведена реакция H/D обмена для различных олигосахаридов с использованием новой конструкции ионного источника, обеспечивающей протекание реакции в газовой фазе. Наблюдалось бимодальное распределение дейтерия, доказывающее наличие двух различных конформаций ионов газовой фазы, которые различаются скоростью реакции обмена H/D. Результаты опубликованы в работое (L Rumyantseva, S Osipenko, A Zharikov, A Kireev, EN Nikolaev, Y Kostyukevich Analysis of 16O/18O and H/D Exchange Reactions between Carbohydrates and Heavy Water Using High-Resolution Mass Spectrometry // International Journal of Molecular Sciences 23 (7), 3585). 5) Была разработана Web платформа SkolmiX (свободно доступна по адресу https://skolmix.anvil.app/). Данная платформа интегрирует все разработанные нами ранее программные инструменты и базы данных. В платформу SkolmiX интегрированы инструменты для предсказания хроматографических времен удерживания, инструменты для предсказания метаболизма ксенобиотиков в человеке, открытые инструменты для визуализации молекулярной структуры, инструменты для визуализации молекулярного пространства методом построения гомологических деревьев, а также программное обеспечение PyFragMS. Платформа SkolmiX разрабатывается с целью создания "единого окна" для метаболомных исследований, содержащего все необходимые инструменты и базы данных для идентификации неизвестных соединений. 6) Разработан подход для для повышения достоверности идентификации продуктов метаболизма лекарственных препаратов в микросомальной фракции печени путем проведения реакции в среде насыщенной растворенным кислородом 18О2 с последующим анализом продуктов реакции с использованием ВЭЖХ-МС/МС. 7) Руководителем проекта была защищена диссертация на соискание ученой степени доктора химических наук (см. https://istina.msu.ru/dissertations/435491027/). Основа диссертации - результаты выполнения проекта.

Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В отчетном периоде были проведены следующие работы и достигнуты следующие результаты: 1) Улучшена Web-платформа SkolmiX (свободно доступна по адресу https://skolmix.anvil.app/). В настоящее время платформа содержит необходимый набор инструментов для метаболомных исследований: -база данных спектров фрагментации с описанием условий измерения. -база данных спектров фрагментации после реакции изотопного обмена (H/D и 16О/18О) с описанием условий измерения. -инструменты поиска и фильтрации по указанным базам данных. В том числе инструменты для фильтрации по наличию структурных фрагментов. -инструменты для предсказания времени хроматографического выхода для произвольной молекулы методами машинного обучения. -инструменты для определения числа изотопных обменов в молекуле на основе экспериментально измеренного масс-спектра -прочие инструменты для метаболомных исследований. Показана перспективность применения применению платформы SkolmiX для реальных метаболомных исследований, а также начаты переговоры с индустриальными партнерами об объединении платформы SkolmiX с более развитыми сервисами по использованию машинного обучения и химической информатики для научных и прикладных исследований. . 2) Изучено применение метода Message-Passing Neural Networks (MPNN) для предсказания времен удерживания в жидкостной хроматографии. Получено значение средней ошибки определения времени удерживания 32 секунды, что соответствует экспериментальной погрешности измерений, в которых условиях была получена база данных, использованная для обучения. Показана возможность использования обучения с переносом для повышения точности предсказания времен выхода для более широких экспериментальных условий. Результаты описаны в работе (Osipenko, S.; Nikolaev, E.; Kostyukevich, Y. Retention Time Prediction with Message-Passing Neural Networks. Separations 2022, 9, 291. https://doi.org/10.3390/separations9100291 ). 3) Для соединений, внесенных в центральную аналитическую базу Организации по запрещению Химического оружия, была исследована точность предсказания индексов удерживания в газовой хроматографии, используя методы глубокого обучения и метод молекулярных пар. Было показано, что методы глубокого обучения позволяют достичь точности предсказания 0.5–2.2%, в то время как для узких гомологических рядов, когда известны значения индексов удерживания для значительного числа гомологов, метод молекулярных пар позволяет достигать точности 0.1–0.2%, что сравнимо с экспериментальной точность определения индексов удерживания. Развита концепция использования гомологических деревьев для визуализации химического пространства, а также для изучения тенденции изменения индексов удерживая при инкрементном изменении структуры. Результаты описаны в работе ( Kireev, A.; Osipenko, S.; Mallard, G.; Nikolaev, E.; Kostyukevich, Y. Comparative Prediction of Gas Chromatographic Retention Indices for GC/MS Identification of Chemicals Related to Chemical Weapons Convention by Incremental and Machine Learning Methods. Separations 2022, 9, 265. https://doi.org/10.3390/separations9100265 ). Сервис для построения гомологических деревьев для произвольного химического пространства интегрирован в платформу SkolmiX. 4) Разработан и валидирован метод количественного определения маркера употребления алкоголя - липида фосфатидилэтанола PEth 16:0/18:1, используя сочетание ВЭЖХ-МС/МС и и метода сухого пятна крови. Показано, что синтез фосфатидилэтанола в присутствии фермента фосфолипазы D, присутствующего в крови, может происходить в сухих пятнах крови при инкубировании их в парах этанола, что может служить возможными причинами ложно положительных результатов измерений. Обнаружено, что инкубация сухих пятен крови в присутствии паров метанола и изопропанола приводит к синтезу соответствующих производных данного липида. Результаты опубликованы в работе ( Bashilov, A.; Osipenko, S.; Ikonnikova, K.; Kovaleva, O.; Izotov, B.; Nikolaev, E.; Kostyukevich, Y. False Positive Results of Phosphatidylethanol (PEth) Quantitation in Dried Blood Spots (DBS): The Influence of Alcohol Vapors. Separations 2022, 9, 250. https://doi.org/10.3390/separations9090250) 5) Разработан подход к повышению информативности идентификации метаболитов лекарственных препаратов, получаемых в результате ферментативного гидролиза белками Цитохром P450 в микросомальной фракции печени путем сочетания проведения реакции ферментативного окисления в изотопно обогащенной среде (в присутствии растворенного кислорода-18, в D2O и H218O) и анализа продуктов методом хромато-масс-спектрометрии сверхвысокого разрешения. Удалось добиться синтеза метаболитов, где в составе встраиваемой гидроксильной группы (-ОН) оказывался изотоп кислорода-18. Было обнаружено более 20 новых ранее не описанных метаболитов лекарственного препарата бупивакаина. Результаты опубликованы в работе ( Tupertsev, B.; Osipenko, S.; Kireev, A.; Nikolaev, E.; Kostyukevich, Y. Simple In Vitro 18O Labeling for Improved Mass Spectrometry-Based Drug Metabolites Identification: Deep Drug Metabolism Study. Int. J. Mol. Sci. 2023, 24, 4569. https://doi.org/10.3390/ijms24054569 ) 6) Изучены особенности реакции дейтеро-водородного обмена в источнике ионизации электроспрей. Показано, что добавление в источник ионизации паров летучих аминов позволяет повысить эффективность реакции обмена. Разработан специализированный источник, обеспечивающий устойчивую подачу паров тяжелой воды в течении длительного времени. Показано, что добавка н-бутиламина позволяет достигать глубины обмена при комнатной температуре десольватирующего капилляра аналогичную той, которая достигается для чистой тяжелой воды при температуре 300 оС. Результаты опубликованы в работе (Osipenko, Sergey, Eugene Nikolaev, and Yury Kostyukevich. "Amine additives for improved in-ESI H/D exchange." Analyst 147.14 (2022): 3180-3185.)