Diagnostic accuracy of high-resolution mass spectrometry (hr-ms) in analysis of novel psychoactive substances in biological samples in forensic toxicology practice

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Новые психоактивные вещества (НПВ, new psychoactive substances, NPS) представляют собой синтетические или полусинтетические соединения, цель которых воспроизведение эффектов контролируемых наркотиков и одновременно обход действующих правовых ограничений. Согласно определению Управления ООН по наркотикам и преступности (United Nations Office on Drugs and Crime, UNODC), НПВ не попадают под контроль Конвенции ООН 1961 года о наркотических средствах и Конвенции 1971 года о психотропных веществах, что создает высокие риски для общественного здоровья и здравоохранения [1, 2]. Динамика подпольного рынка характеризуется быстрым обновлением и заменой существующих соединений аналогами, что повышает вероятность пропуска и ошибок при их идентификации [1, 3]. Дополнительным источником аналитических ошибок является структурное перекрытие химических классов (например, между фенэтиламинами, амфетаминами и катинонами), которое повышает риск некорректной дифференциации их аналогов и изомерных форм [1].

Масштаб распространения НПВ отражен в системе раннего предупреждения (EWA) Управления ООН по наркотикам и преступности (UNODC) в которой, согласно последнему обновлению, зарегистрировано более 1396 веществ в 153 странах. Эта тенденция поддерживается отсутствием сертифицированных стандартов, глубоких данных о метаболитах и их распределении в биологических средах, что затрудняет подтверждение результатов и снижает воспроизводимость идентификации [4]. Для стран СНГ особое значение имеет необходимость постоянного обновления диагностических методов и справочных баз данных, так как хроматографические и спектральные параметры новых соединений, чаще всего, неизвестны, так же как и пути их метаболизма и выведения. Это ограничивает возможности обнаружения как исходных молекул, так и их метаболитов при клинических и посмертных исследованиях [5].

В настоящих условиях применение масс-спектрометрии высокого разрешения (ВР-МС, high-resolution mass spectrometry, HRMS) рассматривается в качестве основной платформы для расширенного скрининга НПВ благодаря высокой селективности, чувствительности и возможности широкого охвата аналогов различных веществ в сложных матрицах [6]. Преимуществом ВР-МС является режим независимого сбора данных (data-independent acquisition, DIA), который позволяет накапливать массивы спектральной информации, пригодной для ретроспективного анализа по мере пополнения библиотек и углубления знаний [7]. В рамках систематического токсикологического анализа (systematic toxicological analysis, STA) для достижения наибольшей полноты выявления применяется комбинация методов, включая газовую хроматографию-масс-спектрометрия (GC-MS), жидкостную хроматографию с тандемной масс-спектрометрией (LC-MS/MS) и широкополосный скрининг на основе жидкостной хроматографии-ВР-МС (LC-HRMS), что позволяет минимизировать недостатки анализа [8].

Препятствием для внедрения HRMS в Российской Федерации является отсутствие стандартизации рабочих процессов и развития инфраструктуры данных. Сложность массивов LC-HRMS подразумевает применение многоуровневых алгоритмов обработки, которые позволяют снизить долю ложноположительных и ошибочных результатов при оптимизации трудозатрат [6]. Поддержка актуальности библиотек в условиях низкой распространённости большинства НПВ говорит о необходимости использования постоянно пополняемых источников, одним из которых является краудсорсинговая платформа HighResNPS, которая имеет совместимость с оборудованием основных производителей и обеспечивает идентификацию НПВ как минимум в трёх из четырёх протоколов, даже при отсутствии референсов [9]. Для региональных лабораторий, нуждающихся в постоянном обновлении методик, такие ресурсы являются важным инструментом повышения диагностической точности на системном уровне, а не в рамках отдельного анализа [5, 9].

Целью настоящего обзора является систематизация и анализ существующих данных литературы о диагностической точности ВР-МС при анализе НПВ в биологических образцах в судебной токсикологии и разработка практических рекомендаций для отечественных экспертов на основе полученных данных.

методология поиска источников

Стратегия поиска

Поиск публикаций для настоящего обзора проводился в библиографических базах данных PubMed/Medline, ScienceDirect, в отечественной электронной библиотеке eLibrary, а также в поисковой системе Google Scholar для расширенного поиска потенциально релевантных источников, не индексируемых в основных базах данных. Перед началом поиска были определены ключевые слова и их комбинации для идентификации исследований, посвященных применению масс-спектрометрии высокого разрешения для анализа НПВ в биологических образцах в судебно-токсикологической практике. Финальная стратегия поиска была адаптирована для каждой базы данных с учетом их синтаксиса и включала следующие термины: («new psychoactive substances», «NPS», «designer drugs», «synthetic cannabinoids», «synthetic cathinones», «fentanyl analogues», «novel benzodiazepines», «психоактивные вещества», «НПВ», «дизайнерские наркотики», «синтетические каннабиноиды», «катиноны»), («high-resolution mass spectrometry», «HRMS», «LC-HRMS», «LC-QTOF», «Orbitrap», «suspect screening», «non-targeted analysis», «mass spektrometry», «ВР-МС», «масс-спектрометрия высокого разрешения», «времяпролетный масс-анализатор», «QTof»), («biological samples», «blood», «urine», «hair», «postmortem», «forensic toxicology», «биологические образцы», «кровь», «моча», «судебная токсикология»). В разделе фильтров были определены следующие пункты: Journal Article, Review, Systematic Review, Clinical Trial для полноценного охвата доказательной базы. Авторами также был проведен ручной просмотр источников, отобранных методом «снежного кома», из библиографических списков публикаций для выявления дополнительных исследований. Глубину поиска составили публикации за последние 7 лет в период с 2018 по 2025 годы, с целью отразить наиболее современные тенденции в области аналитической токсикологии. Последний цикл поиска проводился в 16.01.2025 г.

Критерии включения и исключения

Критериями включения для настоящего обзора явились: оригинальные исследования (проспективные и ретроспективные когортные исследования, исследования валидации методов), имеющие в открытом доступе полный текст, систематические обзоры и обзорные статьи, исследования, посвященные применению методов ВР-МСя (QTOF, Orbitrap) с целью идентификации, скрининга или количественного определения НПВ в биологических образцах (кровь, моча, слюна, волосы, ткани), работы, в которых оценивались параметры диагностической точности (чувствительность, специфичность, пределы обнаружения). Включались публикации преимущественно на английском и русском языке.

Критериями исключения стали: описания единичных клинических случаев (за исключением иллюстративных примеров отравлений), редакционные статьи, комментарии и письма в редакцию, тезисы конференций, исследования, в которых анализ НПВ проводился исключительно с использованием низкоразрешающей масс-спектрометрии (GC-MS, LC-MS/MS без режима высокого разрешения) или только на объектах небиологического происхождения (например, изъятые вещественные доказательства), работы, посвященные анализу «классических» наркотических средств без включения НПВ, дубликаты публикаций, статьи, не имеющие в открытом доступе полного текста.
Ввиду специфики тематики и преобладания в литературе работ, в которых проводится валидация методик и обсервационных исследований, критерии включения были расширены за счет включения ретроспективных анализов данных и межлабораторных валидационных исследований.

Процедура отбора публикаций

Решение о включении той или иной публикации в обзор принималось двумя авторами независимо друг от друга. На первом этапе была проведена идентификация всех доступных публикаций в просматриваемых базах данных. Импорт записей проводился в менеджер библиографических ссылок Zotero, где с использованием функционала менеджера, а также вручную, было проведено объединение дубликатов записей и исключение тех, у которых отсутствует в свободном доступе полный текст. На втором этапе проводился скрининг заголовков и аннотаций на предмет соответствия критериям включения. На третьем этапе был проведен анализ полных текстов потенциально релевантных публикаций. Разногласия, возникающие на каждом из этапов отбора между авторами, решались путем привлечения третьего автора или поиском консенсуса. Окончательный список публикаций, по результатам проведения всех этапов, формировался при участии всего коллектива авторов.

Процедура извлечения данных

Из публикаций двумя авторами, независимо друг от друга, извлекались библиометрические данные (авторы, год публикации, страна), характеристика исследуемого метода (тип анализатора - QTOF или Orbitrap, режим регистрации данных - таргетный, suspect-скрининг, нетаргетный, DIA, DDA), анализируемые классы НПВ, тип биологического образца, ключевые параметры валидации (пределы обнаружения, матричные эффекты, точность), основные выводы об эффективности и ограничениях метода.

Данные из включенных исследований обобщались в формате нарративного синтеза, без проведения количественного анализа, что обусловлено высокой гетерогенностью включенных исследований, различиями в используемом оборудовании, протоколах подготовки проб и критериях идентификации, а также преимущественно описательным характером настоящего обзора, целью которого являлся анализ и структурирование существующих данных и доказательств, а не их статистическое объединение. Оценка методологического качества и риска систематической ошибки систематически не проводилась, однако учитывалась при интерпретации результатов отдельных исследований.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Отбор публикаций для проведения настоящего обзора был основан на рекомендациях руководства PRISMA-2020 (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Алгоритм поиска и отбора исследований отображен на рисунке 1.

Поиск проводился в период с октября 2025 по январь 2026 года. Последний цикл поиска проводился 16.01.2026 года. На первом этапе поиска было идентифицировано 2 680 записей в электронных базах данных: 1 120 в PubMed/Medline, 980 в ScienceDirect, 180 в eLibrary и 400 в Google Scholar. Все найденные записи импортировались в менеджер библиографических ссылок Zotero с помощью средства Zotero Connector для дальнейшего анализа и отбора. После автоматического и ручного просмотра было объединено и удалено 980 дубликатов, а также исключено 320 записей, не имеющих открытого доступа к полному тексту статей, после чего, для проведения скрининга по заголовкам и аннотациям было отобрано 1 380 публикаций.

На этапе скрининга записей по названиям и аннотациям было последовательно исключено 1 120 публикаций. Основными причинами исключения на данном этапе явились несоответствие тематике (использование методов без применения ВР-МС, исследования на объектах небиологического происхождения, анализ «классических» наркотических средств) – 520, несоответствие дизайну исследования (описания единичных клинических случаев без методологической ценности, редакционные статьи, комментарии, тезисы конференций) – 280, несоответствие рассматриваемым образцам образцам (исследования на животных, in vitro модели без валидации на биологических материалах человека) - 320. В результате отбора для полнотекстового анализа было выделено 260 публикаций. Полные тексты были извлекались с помощью инструментов Zotero, а также вручную.

После оценки полных текстов было исключено 207 публикаций. Основными причинами исключения на данном этапе явились несоответствие рассматриваемым биологическим образцам – 75, несоответствие изучаемым маркерам - 62, отсутствие искомых результатов - 40 (работы, посвященные исключительно синтезу или химическому профилированию без связи с судебно-токсикологическим анализом), несоответствие требуемому дизайну исследования и дубликаты - 30. В результате анализа полных текстов было включено 53 источника, соответствующих критериям включения и пригодных для проведения нарративного синтеза данных в рамках настоящего обзора.

Методология применения масс-спектрометрии высокого разрешения в анализе новых психоактивных веществ

НПВ представляют собой разнообразную группу рекреационных наркотических средств, созданных для имитации фармакологического действия установленных подконтрольных веществ, таких как амфетамин, кокаин или 3,4-метилендиоксиметамфетамин (MDMA). Их вариабельность, быстрое появление на рынке и низкая степень изученности создают аналитические трудности для судебно-токсикологической их идентификации. Эти задачи делают ВР-МС основной платформой расширенного скрининга, которая позволяет интегрировать данные о точной массе, спектрах фрагментации и хроматографических параметрах [10].

Типы ВР-МС-платформ: QTOF и Orbitrap

В современной судебно-токсикологической практике для анализа НПВ применяются два основных типа анализаторов высокого разрешения: гибридные системы квадруполь-времяпролёт (quadrupole time-of-flight, QTOF) и орбитальные ионные ловушки (Orbitrap) [11 - 15]. Обе конфигурации имеют высокую разрешающую способность и точность измерения отношения массы к заряду (m/z), что важно как для первичного скрининга, так и для последующей верификации и интерпретации результатов [11 - 13, 15].

Выбор между платформами определяется конкретными аналитическими задачами. В протоколе анализа сточных вод, проведенном Chen Y.C. с соавт., успешно был применен гибридный масс-спектрометр Orbitrap Q Exactive Plus, работающий в режиме полного сканирования (full-scan) с разрешением 70 000 FWHM, что позволило реализовать комбинированный таргетный и suspect-подход [11]. Конфигурация UHPLC-QTOF-MS, по данным исследований, является пригодной для рутинного скрининга биологических образцов, в том числе посмертных, а также для ретроспективной обработки ранее собранных массивов данных [12, 13, 15]. Сопоставимая применимость обеих платформ была продемонстрирована в исследовании Morini L. с соавт. в ходе межлабораторной валидации метода высушенных пятен крови (dried blood spots, DBS) для анализа синтетических катинонов, метаболиты которых исследовались с использованием как Orbitrap, так и Q-TOF анализаторов [14].

Диагностическая точность ВР-МС зависит от возможности использования высокоточной массы для подтверждения элементного состава новых соединений. Для изотонитазена зарегистрированы протонированная и депротонированная формы, которые имеют ошибку массы -3,9807 ppm и -1,4027 ppm соответственно, что позволило выделить его брутто-формулу C23H30N4O3 [16]. В исследовании синтетического каннабимиметика MDMB(N)-073F, проведенном Катаевым С.С. соавт., экспериментально найденная точная масса протонированной молекулы (364,2030 Da) отличалась от теоретической (364,2031 Da) всего на 0,27 ppm, что было интерпретировано как подтверждение корректности предполагаемой формулы C19H27FN3O3 (табл. 1) [17]. Приведенные данные демонстрируют, что критерии допустимой ошибки массы (в ppm) и паттерны фрагментации являются основными элементами методологической верификации при скрининге с помощью ВР-МС [11, 16, 17].

Режимы регистрации ВР-МС: таргетный, suspect-скрининг и нетаргетный анализ

Идентификация НПВ с помощью ВР-МС можно провести взаимодополняющими подходами: таргетным анализом, suspect-скринингом и нетаргетным анализом [11, 13, 18]. Таргетный подход обеспечивает идентификацию заранее заданных аналитов методом сравнения с эталонными стандартами по времени удерживания, точной массе и фрагментации [11, 18]. Suspect-скрининг расширяет охват для поиска соединений, отсутствующих в исходных панелях, но потенциально присутствующих в образце путем сопоставления с библиотечными спектрами и прогнозируемыми характеристиками [11, 13]. Нетаргетный анализ направлен на обнаружение любых соединений, включая новые варианты НПВ без исходной информации [13, 19, 20].

В протоколе UHPLC-HRMS при анализе сточных вод таргетная идентификация выполнялась в режиме параллельного мониторинга реакций (parallel reaction monitoring, PRM), при этом suspect-скрининг проводился в режиме зависимого от данных сбора (data-dependent acquisition, DDA) с использованием листа включения (inclusion list). Критериями для идентификации явились фильтрация по ошибке массы (<3 ppm) и последующее сопоставление MS/MS-спектров с референсными базами (MoNA, mzCloud) при пороге сходства выше 0,7, что соответствовало 2-3-му уровням достоверности. Для достижения 1-го уровня достоверности требовалось также совпадение времени удерживания с эталонным стандартом (ΔRT < 0,2 мин) (рис. 2) (табл. 2) [11].

Одним из главных методов независимого от данных сбора (DIA) является SWATH. Его суть заключается в том, что масс-спектрометр последовательно открывает окна в первом квадруполе, чтобы захватить и разделить все ионы, попадающие в заданные диапазоны. Это позволяет значительно снизить фоновый шум и помехи, но при этом сохранить информацию о точных массах всех веществ в образце. Несмотря на то что SWATH позволяет одновременно обнаруживать как уже известные, так и новые варианты наркотических средств, его широкое применение в судебной токсикологии осложнено обработкой огромных массивов данных. Для надежной работы данного метода необходимы строго определенные критерии для идентификации веществ. К таким критериям относятся допустимая погрешность массы, соответствие изотопных соотношений, точность времени удерживания и пороговые значения совпадения с масс-спектрами, описанными в библиотеках и базах данных [20]. Помимо SWATH, для поиска ранее неизвестных НПВ успешно применяются и другие стратегии, такие как комбинация жидкостной хроматографии с ВР-МС в режиме зависимого от данных сбора (DDA) и метода молекулярного сетевого анализа (MN), которые помогают обнаружить ранее не встречавшиеся аналоги фентанила. Впоследствии их структура окончательно подтверждается с помощью ядерного магнитного резонанса (ЯМР) - одного из самых точных методов определения химического строения [19].

Биологические образцы и их роль в реализации диагностической точности

Выбор образца является важным фактором, который определяет аналитические эффекты (включая матричные интерференции) и выбор оптимальных маркеров (родительское соединение, метаболиты фазы I/II или их комбинация) [10, 17, 21].

Наиболее часто применяемым биологическим образцом является моча. При этом ориентация исключительно на исходное вещество может привести к ложноотрицательным результатам, поскольку многие липофильные НПВ интенсивно метаболизируются перед экскрецией почками [Фрагмент 16]. На примере синтетического каннабимиметика MDMB(N)-073F, в исследовании Катаева С.С. с соавт., продемонстрировано, что основным направлением метаболизма является гидролиз сложноэфирной связи с последующей конъюгацией с глюкуроновой кислотой. Медиана конъюгации маркера в 10 образцах мочи потребителей составила 97,5% (диапазон 0-100%), что указывает на преобладание конъюгированной формы в биологических образцах. При использовании газовой хроматографии с масс-спектрометрией (ГХ-МС, GC-MS) требуется предварительное проведение гидролиза конъюгатов. Жидкостные методы позволяют регистрировать как свободные формы, так и глюкурониды, при этом продукты-ионы (например, m/z 219 и 145 для MDMB(N)-073F) применимы для детекции обеих форм, по данным того же исследования [17]. Учет процесса конъюгации и механизмов фрагментации является необходимым условием предотвращения возникновения ложноотрицательных результатов [17, 21].

Кровь является одним из основных материалов в судебно-медицинской практике, особенно при расследовании случаев вождения в состоянии опьянения (driving under the influence of drugs, DUID) и при посмертной интерпретации [12, 15, 16]. Разработаны и валидированы процедуры выявления более 200 соединений в крови на базе LC-QTOF со сбором данных ионов (All Ions), обеспечивающие идентификацию синтетических каннабиноидов и аналогов фентанила на суб-нг/мл уровнях [15]. Ретроспективный анализ данных UHPLC-QTOF-MS по 13 514 делам DUID за 2014-2020 гг. позволил выделить 16 дизайнерских бензодиазепинов, при этом 43 идентификации не были отражены при первичном разборе, что подтверждает эффективность ретроспективного HRMS-подхода [12].

Анализ волос используется для расширения диагностического окна и оценки хронологии употребления веществ, который позволяет выявлять длительное воздействие, так как диагностическое окно определяется длиной волоса. Для определения аналогов фентанила разработан комбинированный таргетный и нетаргетный подход на основе UHPLC-QTOF-HRMS, в котором нетаргетная часть анализа, опирающаяся на ретроспективный анализ, позволяет проводить скрининг без использования аналитических стандартов для всех соединений [13]. Анализ тканей и посмертных образцов биологического материала осложнено ввиду феномена посмертного перераспределения (postmortem redistribution, PMR), в ходе которого концентрации веществ в крови и органах варьируют в зависимости от локализации и времени отбора пробы [22]. PMR в первую очередь затрагивает липофильные препараты с высоким объемом распределения (Vd > 3 л/кг). Для оценки PMR применяются отношения концентраций в центральной крови к периферической (C/P > 1 указывает на перераспределение) и в печени к периферической крови (L/P > 20 - высокая склонность к PMR). Поэтому методологический стандарт проведения аутопсии с помощью ВР-МС-анализа включает отбор нескольких матриц (центральной и периферической крови, ткани печени) и консервативную интерпретацию результатов с учетом посмертных метаболических изменений [22]. Примером комплексного мультиматричного подхода является исследование трех случаев смертельных отравлений изотонитазеном, проведенное Mueller F. с соавт., в котором анализ проводился на 11 различных биологических жидкостях и тканях, включающих кровь, мочу, стекловидное тело, органы и волосы. Авторами было продемонстрировано, что количественные результаты зависят от типа биологического образца [16].

 Специфичность, разрешающая и пропускная способность масс-спектрометрии высокого разрешения в анализе НПВ

Диагностическая точность ВР-МС при судебно-токсикологическом анализе НПВ обеспечивается совокупностью параметров, включающих чувствительность, специфичность, разрешающую и пропускную способностью. В условиях динамичного расширения рынка НПВ, где появление структурных аналогов опережает разработку стандартов их идентификации, специфичность и высокая пропускная способность HRMS имеют важное значение [23, 24].

Специфичность и разрешающая способность: дискриминация изомеров и гомологов

Основным преимуществом HRMS является возможность измерения точной массы ионов с погрешностью менее 5 ppm, что позволяет определять элементный состав и надежно дифференцировать изобары и изомеры, имеющие одинаковую номинальную, но различную точную массу и структуру [23, 25, 26]. Это положение подтверждается в работе Bergström M.A. с соавт. При мультианалитном анализе с применением жидкостной хроматографии и ВР-МС (LC-HRMS) 71 соединения в слюне с применением критериев точной массы, времени удерживания и сечения столкновения (CCS) позволило разделить изобарные аналиты, в том числе пары 3- и 4-хлорметкатинон (3-CMC и 4-CMC), морфин/гидроморфон и кодеин/гидрокодон [25]. В исследовании Wolfe C.E. с соавт. комбинация газовой хроматографии с масс-спектрометрией (ГХ-МС) и сверхвысокоэффективной жидкостной хроматографии с ВР-МС (УВЭЖХ-МСВР) позволила разделить изомеры UR-144 и его пиррольный аналог (UR-144-pyr) в моче, в то время как разделение других изомерных пар, таких как JWH-019 и JWH-122, потребовались дополнительные условия [27].

Высокая разрешающая способность HRMS является основой для использования обширных спектральных библиотек, таких как HighResNPS, содержащих данные о более чем 1000 НПВ. Применение точных масс родительских ионов и их фрагментов позволяет применять стратегию «suspect-скрининга» - идентификацию соединений при отсутствии эталонных стандартов на основе совпадения диагностических фрагментов и прогнозируемого времени удерживания [23, 24]. Эффективность такого подхода подтверждается данными исследования Castle J.W. с соавт., в котором проведена детекция нового дизайнерского бензодиазепина клобромазолама (clobromazolam) в Австралии, которая стала возможной благодаря сочетанию использования данных из библиотеки HighResNPS и анализа в независимом от данных режиме сбора (DIA) [23].

Идентификация неизвестных соединений и метаболитов

Ненаправленный (нетаргетный) анализ на базе HRMS является инструментом обнаружения ранее не описанных НПВ и их метаболитов. В исследовании метаболизма синтетического каннабимиметика 4F-MDMB-BICA, проведенном Катевым С.С. с соавт., в моче с помощью ЖХ-МС/МС идентифицировано 35 соединений, в том числе и исходное вещество, 31 метаболит I и II фаз и 3 артефакта. Из них 16 соединений (15 метаболитов и один артефакт) охарактеризованы впервые, что иллюстрирует потенциал HRMS для расширения панели аналитических маркеров и понимания их метаболических путей [28].

Применение комбинации LC-HRMS в режиме зависимого от данных сбора (DDA) с молекулярным сетевым анализом (MNA) позволило идентифицировать два аналога фентанила (para-fluorofuranylfentanyl и (iso)butyrylfentanyl) в образцах с последующим подтверждением структуры методом ядерного магнитного резонанса (ЯМР). В данном контексте HRMS выполняет функцию первичного скринингового инструмента, который позволяет селективно выделять компоненты, относящиеся к заданному классу соединений, даже при отсутствии информации об их точной структуре [25].

Скорость и пропускная способность: мультикомпонентный скрининг

Современные методы HRMS имеют высокую пропускную способность и обеспечивает одновременный анализ сотен соединений за один хроматографический цикл. Метод FAST-GC/MS-TOF (газовая хроматография с времяпролетным масс-спектрометром) позволяет разделить и идентифицировать более 50 различных НПВ за 10 минут. Использование короткой узкокапиллярной колонки, быстрого сканирования и алгоритмов деконволюции пиков гарантирует высокую надежность идентификации даже при неполном хроматографическом разделении, по данным Dei Cas M. с соавт. [29].

Жидкостные методы имеют сопоставимую эффективность. Метод LC-HRMS в анализе 71 соединения в слюне продемонстрировал общее время анализа 10 минут, с автоматизированной пробоподготовкой, что, теоретически, позволяет обрабатывать более 100 образцов в день и выдавать результат в течение 2 рабочих дней [25]. При токсикологическом анализе посмертных образцов внедрение LC-HRMS-метода, в исследовании Rab E. с соавт., совмещение скрининга и количественного определения 42 соединений в одном анализе, привело к сокращению времени анализа для отдельных соединений на 9-69% (2 дня на случай) и уменьшению требуемого объема образца до 50 мкл [26].

Комбинирование HRMS с традиционными методами также повышает пропускную способность и надежность анализа. Параллельное использование высокочувствительной ГХ-МС и УВЭЖХ-МС-ВР позволяет в рамках одного рабочего процесса анализировать широкий спектр соединений. В исследовании Pellegrini M. с соавт., протокол скрининга синтетических каннабиноидов и их метаболитов, включающий 2-часовой гидролиз, 15-минутную экстракцию, 20-минутный ГХ-МС и 18-минутный УВЭЖХ-МС-ВР анализ, был успешно применен при анализе реальных образцов [30]. Дополнительным фактором повышения эффективности является возможность ретроспективного анализа данных, накопленных в режимах DIA или полного сканирования (full-scan) (рис. 3). При появлении информации о новом НПВ или его метаболите повторная обработка ранее полученных данных исключает необходимость повторного анализа образцов [23, 25, 26].

Чувствительность масс-спектрометрии высокого разрешения: анализ достигнутых пределов обнаружения и их соответствие задачам судебно-токсикологической практики

Применимость аналитического метода при проведении судебно-токсикологического анализа определяется его чувствительностью, оцениваемой по пределам обнаружения (LOD) и количественного определения (LOQ). Для методов на основе ВР-МС и тандемной масс-спектрометрии МС/МС характерны низкие пределы обнаружения, обеспечивающие решение широкого спектра диагностических задач, начиная от выявления острых отравлений с высокими концентрациями ксенобиотиков до детекции следовых количеств веществ [31 - 35].

Пределы обнаружения для различных классов НПВ

Согласно данным литературы, современные аналитические методы на основе жидкостной и газовой хромато-масс-спектрометрии (ЖХ-МС/МС и ГХ-МС/МС) обеспечивают пределы обнаружения на уровне суб-нг/мл и единиц нг/мл в цельной крови и других биологических матрицах. В исследовании Giorgetti A. с соавт. с использованием УВЭЖХ-МС/МС для определения 182 НПВ в цельной крови выявлены пределы количественного определения (LOQ), которые составили 0,25–10 нг/мл для синтетических каннабиноидов и 0,25–25 нг/мл для веществ других классов. Для подавляющего большинства соединений LOQ были ниже 0,50 нг/мл [31]. Между тем, по данным Woźniak M.K. с соавт., метод анализа на основе ГХ-МС/МС, использованный для одновременного количественного определения 45 вариантов амфетамина и синтетических катинонов в цельной крови были выявлены пределы обнаружения (LOD), которые варьировали от 0,02 до 0,72 нг/мл при LOQ 1 или 2,5 нг/мл [32]. Для количественного определения 4-хлорметкатинона (4-CMC) в крови с помощью ГХ-МС, в свою очередь, были установлены LOD и LOQ на уровне 0,3 и 1 нг/мл соответственно, по данным Tomczak E. с соавт. [33].

Методы, основанные на применении ВР-МС (включая времяпролетные анализаторы (TOF) и орбитальные ловушки (Orbitrap)), также имеют высокую чувствительность. При анализе 18 распространенных наркотических средств и их метаболитов в высушенных пятнах крови (DBS) методом УВЭЖХ-МСВР экспериментальный LOD, по данным Ververi C. с соавт., составил 0,5 нг/мл для большинства аналитов и 1 нг/мл для норбупренорфина, Δ9-тетрагидроканнабинола (ТГК) и его метаболита 11-гидрокси-ТГК (OH-THC). LOQ для всех соединений был установлен на уровне 1 нг/мл [34]. В посмертном анализе волос применение ЖХ-МС/МС, в свою очередь, позволяет достичь LOD в диапазоне 3–14 пг/мг для 58 НПВ. При анализе крови на карфентанил с помощью ЖХ-МС/МС установлены LOD 0,05 нг/мл и LOQ 0,1 нг/мл, согласно данным Solbeck P. с соавт. и Niebel A. с соавт. [35, 36].

Соответствие чувствительности задачам судебно-токсикологического анализа

Выявленные пределы обнаружения соответствуют задачам современной судебно-токсикологической практики. Чувствительность разработанных методов достаточна для диагностики острых отравлений и летальных исходов, при которых концентрации НПВ могут достигать сотен и тысяч нг/мл [Фрагмент 2, 3, 6]. В исследовании Tomczak E. с соавт., в котором рассмотрены 15 случаев отравлений 4-CMC, концентрации веществ в крови при нелетальных исходах составили 1,3-75,3 нг/мл, а при летальных 56,2–1870 нг/мл, что значительно превышает LOQ метода (1 нг/мл) [33]. Концентрации карфентанила в 160 летальных случаях, в исследовании Solbeck P. с соавт., варьировали от <0,1 до 9,2 нг/мл, что также укладывается в диапазон количественного определения метода (LOQ 0,1 нг/мл) [35]. Высокая чувствительность методов важна для детекции следовых количеств веществ. Выявление употребления высокопотентных опиоидов (например, карфентанила) или ретроспективный анализ волос, в которых концентрации НПВ у ранее не употреблявших НПВ могут находиться в пикограммовом диапазоне, который требует LOD на уровне 0,05 нг/мл и ниже [35, 36]. Аналогичные требования предъявляются к анализу в процессах о DUID, в которых концентрации карфентанила в крови могут составлять 0,01-1,4 нг/мл [35].

Достигнутые пределы обнаружения соответствуют и даже превосходят установленные требования. В исследовании Ververi C. с соавт., в котором изучались DBS методом УВЭЖХ-МСВР, был определен LOD (0,5 нг/мл), соответствующий рекомендациям Группы итальянских судебных токсикологов (GTFI) для распространенных наркотических средств в цельной крови (2 нг/мл). Метод также продемонстрировал LOQ для ТГК на уровне 1 нг/мл, что отвечает минимальным требованиям к подтверждающему анализу, при этом, достижение предела 0,1 нг/мл для OH-THC при малом объеме образца (10 мкл) все еще остается задачей для дальнейшего анализа [34]. Исходя из описания приведенных данных, современные методы масс-спектрометрии (тандемная и высокого разрешения) обладают чувствительностью, достаточной для решения большинства задач судебно-токсикологической практики в отношении НПВ, начиная от выявления острых интоксикаций до детекции следовых количеств веществ при ретроспективном скрининге на предмет употребления.

Матричные эффекты и прецизионность

Диагностическая точность масс-спектрометрических методов при количественном анализе НПВ в биологических материалах определяется матричными эффектами. Матричный эффект (МЭ, matrix effect, ME) представляет собой изменение эффективности ионизации аналита (подавление или усиление сигнала), обусловленное коэлюирующими компонентами пробы [37 - 39]. Данное явление влияет на воспроизводимость, линейность, точность и чувствительность метода, что обусловливает необходимость его оценки и минимизации в рамках проведения валидации процедуры [39].

Природа и оценка матричных эффектов

МЭ являются следствием присутствия в биологических образцах эндогенных соединений, таких как липиды, белки, соли или экзогенных веществ, примеси лекарственных препаратов, различных метаболитов, конкурирующих с аналитами за заряд в источнике ионизации электрораспылением (ESI) [37, 38, 40]. Выраженность МЭ варьирует в зависимости от типа биологического образца, метода подготовки пробы и хроматографических условий. При разработке метода жидкостной хроматографии с тандемной масс-спектрометрией (ЖХ-МС/МС) для 94 НПВ и их метаболитов в моче, ионное подавление/усиление было определено в диапазоне от 81,6% до 159,1% в исследовании Goh E.M.L. с соавт. [41]. Между тем, в исследовании Bates M.N. с соавт., при скрининге 35 наркотических средств в цельной крови с использованием жидкостной хроматографии и времяпролетной масс-спектрометрии (LC–QTOF-MS) вариация при ионизация аналитов составила от 30,1% до 267,6% на низких концентрациях и от 8,6% до 383,5% на высоких [42]. При анализе 37 соединений в слюне (oral fluid, OF) в работе Tan J. с соавт. также наблюдались МЭ различной степени, которые компенсировались применением изотопно-меченых внутренних стандартов (internal standards, IS). Общая эффективность процесса после коррекции с использованием IS составила 100,7-119,1% с коэффициентом вариации (CV%) ≤ 10,8% для всех соединений [43]. При определении кетамина и его метаболитов в слюне МЭ не превышали 10,6%, по данным Oliveira J.R.I.L. с соавт. [44].

Характер и выраженность МЭ варьирует в зависимости от типа исследуемого биологического материала, а наиболее сложные или нестандартные образцы, такие как DBS или аутопсийная кровь, имеют наибольшую вариабельность результатов. В работе Tusiewicz K. с соавт. при анализе 12 психоактивных веществ в высушенных пятнах мочи (DUS) МЭ оценены как незначительные, однако авторы отмечают снижение показателей при экстракции минимальных концентраций, что указывает на потенциальные ограничения метода [45]. В противоположность этому, согласно данным исследования Rossi B. с соавт., определение фентанила и семи его аналогов в аутопсийной крови, продемонстрировало приемлемый уровень МЭ, не превышающий 19,7%, что наоборот свидетельствует о надежности метода для посмертной диагностики даже в сложных биологических образцах [46].

Помимо типа образца, выраженное влияние на ионизацию могут оказывать и компоненты, непреднамеренно попавшие в пробу. В исследовании Huppertz B. с соавт. установлено, что присутствие полиэтиленгликоля (ПЭГ) при анализе наркотических средств методом ЖХ-МС/МС имеет сильную корреляцию между временем его удержания и подавления сигнала искомых соединений. При этом, при низких концентрациях ПЭГ МЭ могут иметь большое значение и составлять менее 60%, однако использование внутренних стандартов позволяет эффективно нивелировать это влияние, сводя погрешности количественного определения к величине, равной 15% [40]. Оценка МЭ является обязательным этапом валидации даже для специфических образцов, при этом количественные данные в исследованиях публикуются не всегда, что снижает доказательность описанных данных и является ограничением для дальнейшей их интерпретации. В рамках валидированного метода определения 137 новых психоактивных веществ (НПВ) в меконии, проведенного López-Rabuñal Á. С соавт., данный параметр хоть и оценивался, однако его числовые значения не были представлены авторами [47], что затрудняет сравнительный анализ эффективности метода с другими стратегиями и является ограничением приведенных данных.

Стратегии минимизации и компенсации матричных эффектов

Для обеспечения надежности количественного анализа применяются стратегии, направленные на минимизацию и/или компенсацию МЭ [39]. Минимизация достигается оптимизацией параметров масс-спектрометра, условий хроматографии и разработкой эффективных методов подготовки проб для удаления фоновых компонентов (твердофазная экстракция (SPE), жидкость-жидкостная экстракция (LLE), экстракция с высаливанием (SALLE)) [39, 43]. Однако полное устранение МЭ достигается редко, что обусловливает необходимость применения методов компенсации.

Наиболее эффективным методом компенсации является применение изотопно-меченых внутренних стандартов (ИМ-ВС), которые, благодаря идентичным физико-химическим свойствам, формируют аналогичное подавление или усиление ионизации [37, 39, 43, 48]. Однако выбор типа метки требует особой осторожности. Сравнительный анализ дейтерированного (²H) и недейтерированного (¹³C) стандартов для определения метилгиппуровых кислот в моче продемонстрировал, что использование ²Н-меченого аналога приводит к систематическому занижению результатов в среднем на 38,4% вследствие наличия изотопных эффектов, вызывающих различие во времени удерживания. Применение ¹³С-меченого стандарта значимого смещения, при этом, не вызывает [48].

Альтернативой при отсутствии или высокой стоимости ИМ-ВС является постколоночная инфузия стандарта (PCIS). Данный метод позволяет отслеживать флуктуации ионизации в реальном времени. В уже упомянутом ранее исследовании 8 эндоканнабиноидов применение PCIS улучшило показатели МЭ, прецизионности и линейности для шести из восьми аналитов до приемлемых значений, а в ряде случаев обеспечило более высокую точность по сравнению с ИМ-ВС [37]. Для идентификации подходящих PCIS в нецелевом метаболомном анализе существует метод, основанный на формировании искусственного матричного эффекта (МЭart), эффективность которого подтверждается в 89% случаев при сопоставлении с реальными биологическими образцами [38]. Дополнительные методы включают использование матрично-калибровочных стандартов и методов стандартных добавок [39].

Прецизионность методов в контексте матричных эффектов

Выраженные МЭ могут также приводить к снижению прецизионности (рис. 4). В уже упомянутом анализе 35 наркотических средств, выделенных из цельной крови вариабельность (CV), характеризующая прецизионность, составила в среднем 36,5% при низких и 21,7% при высоких концентрациях, что связано с высокой вариабельностью процесса ионизации [42]. При использовании валидированных методов, применяющих стратегию компенсации МЭ, достигаются более приемлемые показатели прецизионности. При определении 94 НПВ в моче, по данным Goh E.M.L. с соавт., точность и прецизионность подтверждены на установленных пороговых уровнях [41]. Для 37 соединений в слюне прецизионность составила ≤ 14,8% при скрининговом методе и ≤ 8,5% для подтверждающего анализа, согласно данным Tan J. с соавт. [43]. В анализе синтетических каннабиноидов в слюне внутри- и межсерийная прецизионность были выше 16% [49], между тем, при определении фентанила в аутопсийной крови отмечается прецизионность ниже 19,7% [46], а для кетамина в слюне относительное стандартное отклонение составляет менее 8,2% [44]. Анализируя приведенные данные, можно сделать вывод о том, что матричные эффекты являются важным фактором при количественном анализе НПВ методом ЖХ-МС. Применение оптимизированного метода подготовки проб, адекватных хроматографических условий и соответствующих стратегий компенсации позволяет достичь приемлемых показателей точности и прецизионности, необходимых для судебно-токсикологического анализа. Важное значение имеет предварительная валидация методов с обязательной оценкой МЭ и выбором адекватных внутренних стандартов с учетом возможных изотопных эффектов, особенно при использовании дейтерированных аналогов.

обсуждение

Представленные в ходе обзора данные демонстрируют, что ВР-МС является наиболее информативным инструментом для решения задач судебно-токсикологического анализа НПВ и их идентификации в условиях постоянно обновляющегося списка наркотических средств. Основное преимущество ВР-МС заключается в высокой чувствительности, которая зачастую сопоставима с тандемной МС/МС (достигая суб-нг/мл концентраций в крови [31-33, 35, 36]), а также в специфичности и возможности ретроспективного анализа данных, получаемых в режиме полного сканирования (full-scan). Способность приборов QTOF и Orbitrap измерять массу ионов с точностью до 5 ppm позволяет не только дифференцировать изомеры (например, пары 3-CMC/4-CMC [25]), но и с высокой достоверностью устанавливать брутто-формулы ранее неизвестных соединений. Это делает ВР-МС платформой, на которой suspect-скрининг и нетаргетный скрининг [11, 13, 19] являются отправной точкой для обнаружения новых наркотических средств и их метаболитов [23, 28]. В рассматриваемом контексте наблюдаемый компромисс между максимальной информативностью full-scan ВР-МС и пикосекционной чувствительностью тандемной МС/МС в режиме мониторинга множественных реакций (MRM) нивелируется возможностью ретроспективной обработки данных. Для вновь обнаруженного вещества (например, клобромазолама [23]) появляются эталонные стандарты, которые вносятся в библиотеку, ранее полученные хромато-масс-спектрометрические данные могут быть перепроанализированы без повторного исследования образца [12, 23, 25, 26].

Сравнение с альтернативными методами

Традиционная двухэтапная стратегия «иммуноанализ (ИФА) - подтверждающий метод (ГХ-МС или ЖХ-МС/МС)» постепенно устаревает, тем самым освобождая место одноэтапным протоколам на базе ВР-МС. Данные литературы, приведенные в настоящем обзоре, демонстрируют ограничения иммунохимических методов, включая высокую частоту ложноположительных (до 8% [50]) и ложноотрицательных результатов ввиду перекрестной реактивности антител. Классическим примером является ложноположительный скрининг фентанила в присутствии метамфетамина в моче около 40 мкг/мл, по данным Abbott D.L. с соавт. [51], а также ложноотрицательные результаты теста на наличие оксикодона при использовании опиатных тест-систем, по данным Swanson D.M. с соавт. [50].

В то время как ГХ-МС все еще остается надежным методом, особенно для анализа летучих соединений [29, 32, 33], метод часто требует трудоемкой дериватизации (например, для анализа глюкуронидов метаболитов каннабимиметиков [17]) и неэффективна для термолабильных и полярных соединений. МС/МС (ЖХ-МС/МС в режиме MRM обеспечивает наиболее высокую чувствительность для таргетного анализа [31, 36], однако к веществам, не включенным в метод на этапе его разработки, она мало применима. ВР-МС, напротив, является универсальным методом, способным регистрировать все ионизируемые компоненты пробы, что дает методу эффективность для анализа НПВ.

Практические рекомендации для внедрения в Российской Федерации

Внедрение ВР-МС в работу судебно-медицинских (СМЭ) и химико-токсикологических лабораторий РФ требует учета нескольких факторов. Учитывая высокую стоимость оборудования, рациональным методом является создание региональных или федеральных центров на базе крупных бюро СМЭ. Это позволит собирать потоки образцов для сложных случаев (смертельные отравления, ДТП с участием водителей в состоянии опьянения), в которых требуется глубокая детекция новых НПВ. Методологическая работа должна быть направлена на унификацию критериев идентификации с международными стандартами (использование точной массы с погрешностью <5 ppm, времени удерживания и соответствия МС/МС-спектров [11]), что соответствует требованиям доказательности, предъявляемыми УПК РФ. Необходимо также учитывать рекомендации по валидации биоаналитических методов, изложенных в нормативных документах ЕАЭС и ГФ РФ [52], адаптируя их для проведения процедур suspect-скрининга и нетаргетного скрининга.

Основным риском при использовании ВР-МС является получение ложноположительных результатов при идентификации только на основе точной массы исходного иона и времени удерживания. Исследование с N-ацетилтирамином, проведенное Stammer V.C. с соавт. [53] наглядно демонстрирует, что изомерный MDA метаболит дает ложноположительный результат при скрининге в режиме полного сканирования. Это говорит о необходимости использования тандемной МС (МС/МС) или анализа спектров фрагментации (МС/МС) для достижения приемлемого уровня достоверности (уровень 1 по Schymanski [11]). В противном случае, результаты должны интерпретироваться как предварительные.

Несмотря на высокую стоимость оборудования (приборы группы С по классификации USP [52]), применение ВР-МС формирует долгосрочную экономическую выгоду. Отказ от закупки реагентов для ИФА [50] и части аналитических стандартов для скрининга (благодаря suspect-подходу и библиотекам типа HighResNPS [23, 24]) позволяет перераспределить бюджет. Помимо этого, возможность ретроспективного анализа данных снижает потребность в повторных исследованиях биоматериала при появлении данных о новых НПВ.

Ограничения и пробелы

Настоящий анализ имеет ряд ограничений. Представленные литературные данные демонстрируют результаты, полученные на разном оборудовании (QTOF, Orbitrap) с использованием различных протоколов подготовки проб и их валидации, что не позволяет провести полноценный количественный анализ и требует осторожности при прямом сравнении численных значений (например, пределов обнаружения). В литературе наблюдается публикационное смещение, поскольку рассматриваются опубликованные данные об успешных случаях применения ВР-МС, при этом данные о систематических ошибках, связанных с МЭ в сложных образцах [22, 42] или трудностями дифференциального анализа изомеров [27] освещаются в меньшей степени. Несмотря на мощность метода ВР-МС, окончательное подтверждение структуры сложных или новых соединений по-прежнему требует применения ЯМР [19], который является малодоступным для рутинной практики.

Заключение

ВР-МС представляет собой эффективный и перспективный метод, актуальный для аналитической токсикологии НПВ. Способность метода сочетать высокочувствительный таргетный анализ с высоким потенциалом нетаргетного скрининга и ретроспективной обработки данных делает стратегию практически единственной, способной решать современные задачи в области судебно-токсикологической практики. Внедрение ВР-МС в настоящую практику в Российской Федерации сопряжено с развитием нормативной базы и требует подготовки квалифицированных специалистов, что является важным важным шагом для повышения качества и доказательности экспертиз, а также для эффективного мониторинга ситуации с рынком наркотических средств в стране.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Вклад авторов.

А.А. Лутфуллина - определение концепции, методология, пересмотр и редактирование рукописи;

М.Э. Иванова - работа с данными, анализ данных, написание черновика рукописи;

М.Р. Александрова - работа с данными, валидация, пересмотр и редактирование рукописи;

С.Э. Чубанова - работа с данными, визуализация;

А.А. Савельева – анализ данных, визуализация, написание черновика рукописи;

А.О. Поварова - работа с данными, валидация;

А.Д. Маллаева - методология, анализ данных;

А.А. Туварджиев - пересмотр и редактирование рукописи, визуализация;

Д.В. Шалунц - работа с данными, анализ данных;

С.А. Милюкова - пересмотр и редактирование рукописи, валидация;

Е.А. Лесная  - написание черновика рукописи, методология;

А.Р. Хасаева - работа с данными, пересмотр и редактирование рукописи.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи. Авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочитали и одобрили финальную версию перед публикацией).

Источники финансирования. Отсутствуют.

Раскрытие интересов. Авторы заявляют об отсутствии отношений, деятельности и интересов за последние три года, связанных с третьими лицами (коммерческими и некоммерческими), интересы которых могут быть затронуты содержанием статьи.

Оригинальность. При проведении исследования и создании настоящей работы авторы не использовали ранее опубликованные сведения (текст, иллюстрации, данные).

Доступ к данным. Редакционная политика в отношении совместного использования данных к настоящей работе не применима.

Генеративный искусственный интеллект. При создании настоящей статьи технологии генеративного искусственного интеллекта не использовались.

Рассмотрение и рецензирование. Рукопись направлена в редакцию в инициативном порядке.

 

SUPPLEMENTARY INFORMATION

 

Authors' Contribution. Azaliya A. Lutfullina- conceptualization, methodology, review and editing of the manuscript;

Marina E. Ivanova- data curation, formal analysis, Writing – original draft;

Maria R. Aleksandrova- data curation, validation, manuscript review;

Sofiya E. Chubanova- data curation, visualization;

Anastasia A. Saveleva - formal analysis, visualization, Writing – original draft;

Alisa O. Povarova - data curation, validation;

Amina D. Mallaeva - methodology, formal analysis;

Avdey A. Tuvardzhiev - review and editing of the manuscript, visualization;

Diana V. Shalunts - data curation, formal analysis.

Sofya A. Milyukova - review and editing of the manuscript, validation;

Eleonora A. Lesnaya - Writing – original draft, methodology;

Amina R. Khasaeva - data curation, review and editing of the manuscript. The authors confirm the compliance of their authorship with the international ICMJE criteria (all authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work).

Funding Sources. None.

Disclosure of Interests. The authors declare that over the past three years, they have had no relationships, activities, or interests, related to third parties (commercial and non-commercial), whose interests could be affected by the content of the article.

Originality. When conducting the research and creating this work, the authors did not use previously published information (text, illustrations, data).

Data Availability. The data sharing policy is not applicable to this work.

Generative Artificial Intelligence. Generative artificial intelligence technologies were not used in the creation of this article.

Consideration and Peer Review. The manuscript was submitted to the editorial office on the authors' own initiative.

Таблицы

 

Таблица 1. Примеры точности массы в HRMS

 

Примеры точности массы в HRMS
Ошибки массы (ppm) и точные/теоретические массы (Da), где указано
Соединение	Ионная форма	Ошибка массы (ppm)	Точная масса (Da)	Теоретическая масса (Da)	Брутто-формула
Изотонитазен	Протонированная	-3.9807	—	—	C23H30N4O3
Изотонитазен	Депротонированная	-1.4027	—	—	C23H30N4O3
MDMB(N)-073F	Протонированная	0.2700	364.2030	364.2031	C19H27FN3O3

 

Таблица 2. Критерии идентификации НПВ в протоколе UHPLC-HRMS

 

Критерии идентификации в UHPLC-HRMS протоколе
Пороговые значения для фильтрации и верификации
Критерий	Порог (как в тексте)	Число	Ед.
Ошибка массы (фильтр)	< 3	3.0	ppm
MS/MS similarity (MoNA/mzCloud)	> 0.7	0.7	a.u.
ΔRT для уровня 1	< 0.2	0.2	мин

Рисунки

Рисунок 1. Алгоритм поиска и отбора источников

Figure 1. Search and selection algorithm

Рисунок 2. Алгоритм HRMS скрининга НПВ

Figure 2. HRMS screening algorithm for NPS

About the authors

Azaliya A. Lutfullina

I.N. Ulyanov Chuvash State University

Author for correspondence.
Email: aza.luti@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-0066-6486

student

Russian Federation

Marina E. Ivanova

I.N. Ulyanov Chuvash State University

Email: ivanova859966@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-5818-107X

student

Russian Federation

Maria R. Aleksandrova

I.N. Ulyanov Chuvash State University

Email: alexandrovamariafor@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-2690-4756

student

Russian Federation

Sofiya E. Chubanova

Ryazan State Medical University named after Academician I.P. Pavlov

Email: s.chubanova@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-4389-2474

student

Russian Federation

Anastasia A. Saveleva

Ryazan State Medical University named after Academician I.P. Pavlov

Email: nsavaaal@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-4422-3341

student

Russian Federation

Alisa O. Povarova

Ryazan State Medical University named after Academician I.P. Pavlov

Email: povarova.2003@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-7716-9479

student

Russian Federation

Amina D. Mallaeva

Stavropol State Medical University

Email: aminamallaevaaa@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-9669-5784

student

Russian Federation

Avdey A. Tuvardzhiev

Rostov State Medical University

Email: Adik.tuvardzhiev25@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0001-5101-1530

student

Russian Federation

Diana= V. Shalunts

Rostov State Medical University

Email: dshalunts@icloud.com
ORCID iD: 0009-0003-4874-8464

student

Russian Federation

Sofya A. Milyukova

Rostov State Medical University

Email: Miliukovas2005@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-0849-9664

student

Russian Federation

Eleonora A. Lesnaya

Rostov State Medical University

Email: elya.lesnaya31052002@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-7425-5184

student

Russian Federation

Amina R. Khasaeva

Kuban State Medical University

Email: khasayeva@bk.ru
ORCID iD: 0009-0004-1063-1348

student

Russian Federation

References

Supplementary files