Determination of human insulin and its analogues in human blood using liquid chromatography coupled to ion mobility mass spectrometry (LC‐IM‐MS)
Notice bibliographique
Résumé
The qualitative and quantitative determination of insulin from human blood samples is an emerging topic in doping controls as well as in other related disciplines (e.g. forensics). Beside the therapeutic use, insulin represents a prohibited, performance enhancing substance in sports drug testing. In both cases accurate, sensitive, specific, and unambiguous determination of the target peptide is of the utmost importance. The challenges concerning identifying insulins in blood by liquid chromatography coupled to ion mobility mass spectrometry (LC-IM-MS) are detecting the basal concentrations of approximately 0.2 ng/mL and covering the hyperinsulinaemic clamps at > 3 ng/mL simultaneously using up to 200 μL of plasma or serum. This is achieved by immunoaffinity purification of the insulins with magnetic beads and subsequent separation by micro-scale liquid chromatography coupled to ion mobility / high resolution mass spectrometry. The method includes human insulin as well as the synthetic or animal analogues insulin aspart, glulisine, glargine, detemir, lispro, bovine, and porcine insulin. The method validation shows reliable results considering specificity, limit of detection (0.2 ng/mL except for detemir: 0.8 ng/mL), limit of quantification (0.5 ng/mL for human insulin), precision (CV < 20%), linearity (r > 0.99), recovery, accuracy (>90%), robustness (plasma/serum), and ion suppression. For quantification of human insulin a labelled internal standard ([[(2) H10 ]-Leu(B6,B11,B15,B17) ] - human Insulin) is introduced. By means of the additional ion mobility separation of the different analogues, the chromatographic run time is shortened to 8 min without losing specificity. As proof-of-concept, the procedure was successfully applied to different blood specimens from diabetic patients receiving recombinant synthetic analogues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».