结果
图2：伊立替康的MS/MS质谱图：(a) 线性离子阱采集的碰撞诱导解离MS/MS质谱图；(b) Orbitrap采集的高能碰撞解离MS/MS质谱图。
表1.从老鼠肝细胞孵化的10μM伊立替康样品中鉴别出来的假定代谢物。用不同颜色加亮的部份已经用不同的质量亏损过滤器过滤了。
使用高能碰撞解离和碰撞诱导解离(表2)的同时，结合使用多重质量亏损过滤，可以从孵育样品中鉴别15种伊立替康代谢物，精确度优于3ppm (表1)。所有的15种代谢物的峰面积均小于母体化合物的1%，并且隐藏在原始的色谱图中(图3a)。 应用单次质量亏损过滤后，丰度最高的代谢物的峰变成可见了(图3b)。然而，目前跟代谢物无关的背景基质离子产生的峰仍然很突出。这是为了仅仅使用一次质量亏损过滤来俘获所有的代谢物，使用了相对较宽的质量亏损范围。因此，一部份背景离子在单次质量亏损过滤后仍然会残留下来。
接下来，四个不同的质量亏损过滤器用Thermo Scientific MetWorks软件包应用原始数据中。这个软件包可同时应用六个质量亏损过滤器。处理后的色谱图更干净(图3c)。
图3：老鼠肝细胞孵育10mM伊立替康的基峰色谱图：(a)原始的；(b)单次质量亏损过滤；(c)多重质量亏损过滤(MMDF)。
图4：8.45分钟位置的全扫描质谱图：(a)原始的；(b)单次质量亏损过滤；(c)多重质量亏损过滤(MMDF)。
图4进一步阐明了质量亏损过滤后全扫描质谱图如何变化的。m/z 603.2805的峰是在8.45分钟流出的一个羟基化代谢产物(M3)。在原始的全扫描质谱图中，背景离子占绝对优势，M3仅仅只有小于15%的相对丰度(图4a)。经过单次质量亏损过滤后，M3峰变成了基峰。然而，仍然有许多背景峰残存在谱图中(图4b)。经过多重质量亏损过滤后，谱图中仅有M3峰和痕量的母峰存在，与此同时，几乎所有的背景离子消失了(图4c)。
高能碰撞解离和碰撞诱导解离的结合使用，提供了全面的裂解信息。多重质量亏损过滤提供了比单次质量亏损过滤更高的背景鉴别能力，能够鉴别出峰面积小于母体药物峰面积1%的代谢物峰。
展望
最近几年，质谱经历了长足的发展，正在缔造药物研发公司执行代谢物鉴定研究的美好前景。制药公司期望仪器能够实现尽可能少的用户干涉，提供高能量的分析和高质量的数据。随着进程的瓶颈转移到数据处理方面，数据缩减技术必须继续改进以适应这种挑战。
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