Analysis of 2-methylcitric acid, methylmalonic acid, and total homocysteine in dried blood spots by LC-MS/MS for application in the newborn screening laboratory: A dual derivatization approach
Notice bibliographique
Résumé
Inborn errors of propionate, cobalamin and methionine metabolism are targets for Newborn Screening (NBS) in most programs world-wide, and are primarily screened by analyzing for propionyl carnitine (C3) and methionine in dried blood spot (DBS) cards using tandem mass spectrometry (MS/MS). Single-tier NBS approaches using C3 and methionine alone lack specificity, which can lead to an increased false-positive rate if conservative cut-offs are applied to minimize the risk of missing cases. Implementation of liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) second-tier testing for 2-methylcitric acid (MCA), methylmalonic acid (MMA), and homocysteine (HCY) from the same DBS card can improve disease screening performance by reducing the false-positive rate and eliminating the need for repeat specimen collection. However, DBS analysis of MCA, MMA, and HCY by LC-MS/MS is challenging due to limited specimen size and analyte characteristics leading to a combination of low MS/MS sensitivity and poor reverse-phase chromatographic retention. Sufficient MS response and analytical performance can be achieved for MCA by amidation using DAABD-AE and by butylation for MMA and HCY. Herein we describe the validation of a second-tier dual derivatization LC-MS/MS approach to detect elevated MCA, MMA, and HCY in DBS cards for NBS. Clinical utility was demonstrated by retrospective analysis of specimens, an interlaboratory method comparison, and assessment of external proficiency samples. Imprecision was <10.8% CV, with analyte recoveries between 90.2 and 109.4%. Workflows and analytical performance characteristics of this second-tier LC-MS/MS approach are amenable to implementation in the NBS laboratory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».