It is time for a paradigm shift in drug discovery bioanalysis: from SRM to HRMS
Notice bibliographique
Résumé
It can be argued that the last true paradigm shift in the bioanalytical (BA) arena was the shift from high-performance liquid chromatography (HPLC) with ultraviolet (UV) detection to HPLC with tandem mass spectrometry (MS/MS) detection after the commercialization of the triple quadrupole mass spectrometer in the 1990s. HPLC-MS/MS analysis based on selected reaction monitoring (SRM) has become the gold standard for BA assays and is used by all the major pharmaceutical companies for the quantitative analysis of new drug entities (NCEs) as part of the new drug discovery and development process. While LC-MS/MS continues to be the best tool for drug discovery bioanalysis, a new paradigm involving high-resolution mass spectrometry (HRMS) and ultrahigh-pressure liquid chromatography (uHPLC) is starting to make inroads into the pharmaceutical industry. The ability to collect full scan spectra, with excellent mass accuracy, mass resolution, 10-250 ms scan speeds and no NCE-related MS parameter optimization, makes the uHPLC-HRMS techniques suitable for quantitative analysis of NCEs while preserving maximum qualitative information about other drug-related and endogenous components such as metabolites, degradants, biomarkers and formulation materials. In this perspective article, we provide some insight into the evolution of the hybrid quadrupole-time-of-flight (Qq-TOF) mass spectrometer and propose some of the desirable specifications that such HRMS systems should have to be integrated into the drug discovery bioanalytical workflow for performing integrated qualitative and quantitative bioanalysis of drugs and related components.
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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 | 0,028 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».