CASMS研讨会第二天，青年学者大放光彩

美国东部时间2022年10月18日，第二届美国华人质谱学会（CASMS）学术研讨会暨展览会在Gather Town继续第二天的进程。本届会议以“Advancing Biological and Pharmaceutical Mass Spectrometry”（推动质谱在生物与药物领域的技术应用发展）为主题，共邀请超过60位来自美国、加拿大、中国、荷兰以及新加坡等国家的科研学界以及工业界的杰出研究人员带来精彩演讲。分析测试百科网作为会议支持媒体全程为您报导。

CMSS特别会议

今日CMSS特别会议上，邀请到北京协和医院Catherine C.L. Wong教授、复旦大学陆豪杰教授和大连化物所许国旺研究员，带了三篇质谱在不同领域研究进展的报告。

报告题目：New version of Glass-Oil-Air-Droplet (GOAD) nano chip device and some applications

报告人：北京协和医院医学研究中心副主任Catherine C.L. Wong教授

Catherine C.L. Wong教授团队很早就建立了GOAD技术，目前该技术更新到3.0版本，不仅可以重复使用纳米芯片、更有效地裂解细胞、更有利于样品自动上样且无样品损失，最重要的一点是GOAD 3.0不会造成液滴蒸发，基于这些特点Catherine C.L. Wong教授团队得以更有效的获得单细胞内蛋白组的详细质谱信息；并将这种方法应用到免疫检测癌症筛查等方面。

报告题目：Novel approaches for analysis of protein glycosylation by mass spectrometr

报告人：复旦大学生物医学研究院和化学系 陆豪杰教授

糖基化蛋白质在细胞识别、细胞间交流和蛋白构象构成上起到至关重要的作用。陆豪杰教授团队专注于基于CE-MS方法对糖蛋白分析，并在此基础上建立了HTiGQs（高通量完整糖肽定量策略）。该方法可以高效测定血清中的糖基化蛋白组；也可用于肝脏疾病中的生物标记物分析。

报告题目：Metabolite annotation in liquid chromatography-high resolution mass spectrometry data by using a targeted extraction strategy

报告人：中国科学院大连化学物理化学研究所 许国旺研究员

当今质谱可以用于分析细胞、组织的代谢组或是脂质组，其同时分析样品中数百种物质，获取整个网络化信息的能力令人惊叹。许国旺团队建立了液相色谱-高分辨质谱方法代替传统的代谢注释方法。在融合了大数据运算、人工智能和智能学习后，许国旺团队建立硅LC-MS数据库，为代谢组学提供更高的覆盖度和可信度，更有利于新的代谢物的注释。

CASMS青年研究员奖项报告

随后，6位获得CASMS青年研究员奖项的杰出青年学者展示了他们的成果。

报告题目：Interrogating Tandem Mass Spectrometry Data for Chemical Compound Identification

报告人：加拿大英属哥伦比亚大学化学系 Huan Tao博士

串联质谱分析技术可在同一次检测中得到多种代谢产物的数据信息，只需要少量样品就可以得到多项数据，可以用于代谢疾病的临床筛查。Huan Tao博士在已有的串联质谱数据库基础上，进一步对质谱数据进行分析得到更深层的信息。

报告题目：Chemistry-driven in-depth structural and quantitative analysis for lipids

报告人：美国德克萨斯州A&M大学化学系 Xin Yan博士

脂质承载着重要的生物任务：细胞膜的构成、能量储存和代谢活动等功能。虽然现在高分辨质谱可以鉴定分析脂质的链长和分子量等信息，但仍不易得到trans/cis等详细结构的表征数据。Xin Yan博士团队采用加速的电子环氧化反应标记脂质的CC双键位置；通过发散级联电化学反应帮助多异构体脂质的表征；利用离子淌度质谱获得trans/cis的结构信息。除此之外，利用同重物质量标签（IMT）精确地完成了脂质的定量分析。

报告题目：Capturing Organelle Dynamics with Multifaceted MS-Omics Strategies

报告人：美国乔治华盛顿大学化学系 Hao Ling博士

溶酶体和线粒体在细胞中负责不同的功能，并且都存在多种的蛋白质，表现出强烈的生物活性。尤其在神经细胞中，两种细胞器的蛋白质组学数据可以得到神经细胞的重要信息。Hao Ling博士团队借助邻近标记质谱方法（PL-MS）分析了神经细胞中溶酶体种蛋白组，并将这种方法用于小鼠脑部组织成像。同时也借助这种手段了解神经退行性病变是由于溶酶体基因突变和溶酶体降解受损造成。

报告题目：Acoustic Ejection Mass Spectrometry for High-Throughput Analysis

报告人：SCIEX Chang Liu博士

现代药理学、ADME和毒理学、大量平行化学反应和图书馆制备对仪器的通量要求越来越高。Sciex开发的声发射质谱（AEMS）拥有开放端口接口可以使液体直接输送入仪器检测，减少了样品损失并且显著的极致稀释可以允许样品直接喷射；声液滴喷射（ADE）可从高密度微孔板进行非结束时的高通量采样实现了高精度和低容量采样；ESI电离质谱采用通用检测器，无特殊标签的样品可高效电离，使结果更具有稳定性和灵敏性。

报告题目：Mining the dark proteome: cyclic immonium ion of lactyllysine reveals widespread lactylation in human

报告人：中国药科大学 Hui Ye博士

乳酸化是组蛋白上的表观遗传标记，可驱动巨噬细胞M1-M2极化。它提供了关于葡萄糖代谢或者乳酸盐调节的新的研究视角。Hui Ye博士受到启发，利用MS/MS表征了乳酸肽库中的Cyclm离子，进一步的从黑暗蛋白组中揭示了乳酸盐异常是如何引发疾病的。

研讨会：定量糖蛋白组学的临床应用

报告题目：Structural analyses of site-specific N-glycans using StrucGP software

报告人：西北大学 孙士生博士

糖基化研究的分析难度大、糖链合成调控机制仍不清楚且糖基化验证困难，基于这些难点糖基化研究仍存在困难。孙士生团队采用NGAG方法综合分析N-糖蛋白，并获得了大量糖基化数据，再用StrucGP分析了实验得到的糖基化数据，挖掘出新的信息。StrucGP有可识别聚糖异构体、有助于发现新的糖基等特点。

报告题目：Glycan database-independent peptide matching and in-depth characterization of site-specific N-glycosylation enabled by Glyco-Decipher

报告人：大连理工大学 董铭铭副教授

糖肽的识别策略已经有包括去糖肽数据库辅助策略、变量修改、聚糖数据迭代等方法。董铭铭团队创建了Glyco-Decipher 实现了与聚糖数据库无关的肽匹配和位点特异性 N-糖基化的深入表征，其可以识别蛋白模式和实现频谱识别；甘氨酸数据库独立策略允许意想不到的糖基识别；且可以基于MS进行无标记的量化分析测试。

报告题目：Mass spectrometry-based glycoproteomics for proteogenomic characterization of tumors

报告人：美国巴尔的摩约翰霍普金斯大学研究助理 Yingwei Hu

糖蛋白组学可以帮助了解糖基化形成过程中的肽链序列、糖基结构和系统范围内的修改等生物过程。Yingwei Hu介绍了自己工作中用到的蛋白组学工具，如CPTAC、PDAC等糖蛋白数据库。借助这些肿瘤糖蛋白数据库可以区分肿瘤种类并确定分型，并确定了N-糖基链与肿瘤亚型之间的关系，为糖基化蛋白的研究带来了更多的潜在临床价值。

专题研讨会：药物研究中的质谱新应用

报告题目：Label-free imaging at Merck: enabling rapid tissue distribution of drugs, metabolites, and biomarkers in drug discovery and development

报告人：默沙东公司临床前开发部 Bingming Chen博士

默沙东公司有多种质谱成像工具，其中MALDI-MS和SepQuant DropletProbe^TM是重要的无标质成像手段。Bingming Chen用质谱研究了胆汁酸在肝内的分布和BS EP抑制和敲减机制的研究，并借助SepQuant DropletProbe^TM对组织内检测、代谢物鉴定和治疗药物的相对含量进行测定。

报告题目：Implementing machine learning for decision finding in automated LC-MS of in vivo sample processing in early drug discovery

报告人：Boehringer Ingelheim制药药物发现科学部 Tim Häbe博士

德国“工业4.0”对工业化提出了更高的要求，尤其在机械学习和人工智能方面提出了自我构建、自我诊断、自我优化等重要的指标。Tim Häbe从目前实验室3.0的硬件和软件入手，拆解现阶段的LC-MS在药物发现中的步骤，并将每一步骤与机器学习相结合。

报告题目：Antisense oligonucleotides protein binding determination in plasma, brain and CSF using hybridization LC-MS/MS

报告人：Biogen药物代谢和药代动力学系 Long Yuan博士

反义寡核苷酸（ASO）是一类通过序列特异地与靶基因DNA或mRNA结合而抑制该基因表达，在基因水平调控的分子药物。其血浆蛋白结合对研究药物靶点，尤其在血浆、脑和脑脊液中的fu测试起到重要作用。Long Yuan所在的Biogen借助LC-MS/MS系统对ASO建立了一系列的工作流程。

报告题目：Workflow for quantifying protein synthesis in rat tissue with 2H metabolic labeling using Orbitrap and Q-TOF MS

报告人：Spring House生物分析探索和科学发展  Yifan Shi博士

Yifan Shi衡量了2H取代的氨基酸和水在代谢中的优势与劣势，并介绍了氘标记小鼠实验的流程以及分析了测量蛋白质周转率的研究设计和所需数据；进一步介绍了在Orbitrap和TOF MS测定蛋白质的周转率的实验过程。

报告题目：mARC1 protein quantitative analysis in human, cynomolgus, and mouse livers using regent free-automatic high pH fractionation enrichment (RF-auto HpH) and LC-MS

报告人：Amgen药物动力学和药物代谢 Xue Dong博士

mARC1是线粒体氨氧化还原组分1，其的错义变异可能有利于阻止或逆转NASH向肝硬化的发展，因此其作为肝硬化治疗中的一个潜在治疗方法受到关注。Xue Dong使用免疫亲和分析方法借助LC-MS对mARC1进行了定量分析研究，自动分馏方法也提高了稳定性和通量。该方法成功用于非人灵长类的药理学分析，并揭示了mARC1的剂量依赖性效应在蛋白水平上沉默肝脏。

报告题目：Evaluating a hybrid LC-MS/MS approach for the quantification of siRNA analytes

报告人：Spring House 临床前安全和转化科学 Karan Agrawal博士

目前已经有许多用于寡核苷酸分析的生物分析平台。Karan Agrawal 关注LC-MS/MS分析ASO分析物，并对原有的杂交siRNA LC-MS分析工作流程进行进一步的优化，包括对捕获探针类型的调整、siRNA链变性温度调整等。该工作流程可用于未来生物分析研究，以便更高的选择性和特异性量化siRNA分析物。