《ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY》：Soft ionization by chemical reaction in transfer—high-resolution mass spectrometry for clinical exhaled breath profiling
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呼气分析是一种快速、无创的检测策略，可用于捕捉反映人体代谢和病理过程的挥发性有机化合物（VOCs）。为解决传统方法耗时长、需中间采集设备、化学覆盖度有限等问题，研究人员评估了软电离传递化学反应（SICRIT）接口与高分辨质谱（HRMS）联用技术在临床呼气分析中的可行性。该研究在40名健康志愿者中成功实现了呼气代谢组的高分辨率实时分析，具有高重复性（呼气间中位CV为13%）和广泛的化学覆盖度（检出604个特征，80%匹配HMDB）。结果表明，SICRIT-HRMS是呼气组学研究和未来转化诊断应用的强大工具。
我们每一次呼吸，呼出的气体中不仅仅有二氧化碳和水蒸气，还携带着数以千计、由人体新陈代谢产生的微量化学物质——挥发性有机化合物（Volatile Organic Compounds, VOCs）。这些VOCs就像是人体内部生理和病理状态的“化学指纹”，为疾病的无创、快速诊断带来了巨大希望。想象一下，未来看病或许只需对着仪器吹一口气，就能早期发现疾病、监测病情变化。这并非天方夜谭，正是“呼气组学”（Breathomics）致力实现的目标。
然而，通向这个美好愿景的道路上布满技术挑战。目前，呼气分析的金标准是气相色谱-质谱联用（GC-MS），但它需要将呼气样本收集在袋子或吸附管中，步骤繁琐、耗时，且样品在储存和运输过程中可能发生改变，引入分析偏差。尽管像质子转移反应质谱（PTR-MS）这样的实时在线技术能部分解决这些问题，但其化学覆盖度仍有局限，例如难以有效检测反映氧化应激的烷烃类物质。那么，是否存在一种技术，既能实现实时、无创的在线分析，又能更全面、更精准地捕捉呼气中的化学“暗物质”呢？
近期发表在《ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY》上的一项研究，为我们带来了一种极具潜力的新工具。这项名为“软电离传递化学反应-高分辨率质谱用于临床呼气谱分析”的研究，首次系统性地评估了SICRIT-HRMS（Soft Ionization by Chemical Reaction in Transfer coupled with High-Resolution Mass Spectrometry）技术在健康人群临床呼气分析中的表现。研究人员试图回答几个核心问题：这种新技术在实际应用中是否可行？其分析结果的重复性如何？它究竟能“看见”多少种化学物质？其“视力”是否足够清晰以区分结构相似物？
为了回答这些问题，研究人员在一项前瞻性研究中招募了40名健康志愿者。研究的核心技术方法包括：使用SICRIT电离源与Q Exactive高分辨质谱仪联用进行实时呼气采样与分析；采用定制化的R语言工作流程进行数据处理，包括特征检测、对齐、过滤和背景扣除；利用人类代谢组数据库（HMDB）和人类呼气组学数据库（HBDB）对检测到的质谱特征进行化合物注释；并运用多种统计和生物信息学方法评估分析重复性、进行通路富集分析及探究人口统计学因素的影响。
研究结果
呼气时相与特征检测
研究成功识别了所有参与者的三次呼气时相。经对齐、过滤、背景扣除及同位素去除后，最终从质荷比（m/z）51-294范围内保留了604个特征，其中417个在所有参与者中均被检测到。平均信噪比为45，分辨率高达75,000至130,000。该图展示了四类VOCs在三位代表性参与者三次呼气过程中的动态信号轨迹，直观显示了呼气相的识别和VOCs的实时变化。
个体内重复性
分析显示，三次呼气间的中位变异系数（Coefficient of Variation, CV）为13%，表明个体内跨次呼气的重复性良好。单次呼气期间信号强度的中位CV为44%，这可能与呼气气流波动有关。个体内VOCs谱图之间的余弦相似度中位数高达0.98，说明同一个体的呼气化学谱具有高度的一致性。
个体间重复性
不同个体间VOCs信号强度的平均变异系数为70%，反映了健康的个体间存在固有的生理和代谢差异。
特征注释
在检测到的604个特征中，80%能与人类代谢组数据库（HMDB）条目匹配，56%能与人类呼气组学数据库（HBDB）条目匹配，总计获得了2789个潜在的化合物注释。其中，[M+H]+是观察到的最主要的加合离子形式，占注释化合物的69%。该图叠加展示了同一采集过程中呼气相和背景的总平均谱图，并在m/z 111处的放大视图凸显了该方法的高质量分辨率，这对于区分同量异位素化合物至关重要。
通路分析
通路富集分析揭示了五个显著富集的代谢通路，其中两个与氨基酸代谢相关，一个与脂质和脂肪酸代谢相关，一个与三羧酸循环（TCA循环）相关。富集程度最高的通路是酪氨酸代谢，表明氨基酸和脂质代谢对健康人呼气VOCs谱有显著贡献。
特征相互关系与分子分组
层次聚类分析将604个特征分成了60个高度相关的组（组内平均相关性>0.8），组间最常见的质量差异对应于氧原子（O，Δm/z 15.995）、亚甲基（CH2，Δm/z 14.02）和氢分子（H2，Δm/z 2.016）的质量差，这符合离子加合、同位素峰或源内碎裂的预期模式，但也提示数据中存在较高的信息冗余。
人口统计学与生理变量的影响
研究发现25个VOCs特征与性别显著相关，其中9个可在HBDB中找到注释。此外，有6个特征与禁食时长显著相关。年龄和体重指数（BMI）则未显示出与任何VOCs特征的显著关联。
研究结论与意义
这项研究首次在临床规模上验证了SICRIT-HRMS用于人体呼气分析的可行性。其核心结论是，SICRIT-HRMS能够实现对人类呼气代谢组的高分辨率、实时分析，具有强大的重复性和超越经典VOCs的广泛化学覆盖度。该技术整合了多项关键优势：无需中间样本采集的直接实时分析；采用等离子体电离，可产生多种分子加合物，从而扩展了可检测化合物的化学多样性，例如成功检测到了传统PTR-MS难以分析的烷烃类物质；以及与高分辨质谱联用，能够基于精确质量数解析同量异位素化合物，实现更准确的注释。
研究结果证实，SICRIT-HRMS在健康人群中可重复检测到604个质谱特征，与已发表的GC-MS、SESI-HRMS和PTR-MS研究结果有相当程度的重叠，验证了其捕获人类呼气挥发物组代表性成分的能力。尽管存在呼气气流控制、缺乏绝对定量以及化合物注释仍需二级质谱（MS/MS）进一步确认等挑战，但本研究为SICRIT-HRMS作为呼气组学研究的综合性平台提供了坚实的技术验证。
更重要的是，该技术展现出探测包括可能来自气道微滴的半挥发性氨基酸在内的更广泛化合物的潜力，暗示其不仅能分析气相VOCs，还可能触及一部分以气溶胶形式运输的、极性更高的代谢物。这为从呼气中探索更丰富的生物标志物打开了新窗口。
总之，这项工作将SICRIT-HRMS确立为一个强大且多功能的工具，为其在未来转化诊断应用中的发展铺平了道路。后续在特定疾病人群中的应用研究，将是评估其诊断潜力、推动无创呼吸分析迈向精准医疗的关键一步。
