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Enregistrement W2764299684 · doi:10.1021/acs.analchem.7b03590

High Throughput Screening Method for Systematic Surveillance of Drugs of Abuse by Multisegment Injection–Capillary Electrophoresis–Mass Spectrometry

2017· article· en· W2764299684 sur OpenAlexafffund
Alicia DiBattista, Dianne Rampersaud, Howard Lee, Marcus Kim, Philip Britz‐McKibbin

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationMcMaster UniversityGenome Canada
Mots-clésChemistryCapillary electrophoresisMass spectrometryChromatographyAnalyteDrugs of abuseDrugPharmacologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New technologies are urgently required for reliable drug screening given a worldwide epidemic of prescription drug abuse and its devastating socioeconomic impacts on public health. Primary screening of drugs of abuse (DoA) currently relies on immunoassays that are prone to bias and are not applicable to detect an alarming array of psychoactive stimulants, tranquilizers, and synthetic opioids. These limitations impact patient safety when monitoring for medication compliance, drug substitution, or misuse/abuse and require follow-up confirmatory testing by more specific yet lower throughput instrumental methods. Herein, we introduce a high throughput platform for nontargeted screening of a broad spectrum of DoA and their metabolites based on multisegment injection-capillary electrophoresis-mass spectrometry (MSI-CE-MS). We demonstrate that MSI-CE-MS enables serial injections of 10 samples within a single run (<3 min/sample) where multiplexed electrophoretic separations are coupled to high resolution MS with full-scan data acquisition. Unambiguous drug identification was achieved by four or more independent parameters, including comigration with a deuterated internal standard or in silico prediction of electromigration behavior together with accurate mass, most likely molecular formula, as well as MS/MS as required for confirmation testing. Acceptable precision was demonstrated for over 50 DoA at 3 concentration levels over 4 days (median coefficient of variance = 13%, n = 117) with minimal ion suppression, isobaric interferences, and sample carry-over (<1%). This approach offers a rapid yet accurate method for simultaneous detection and identification of DoA at their recommended screening cutoff levels in human urine while allowing for systematic surveillance, specimen verification, and retrospective testing of designer drugs that elude conventional drug tests.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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