結果
圖2：伊立替康的MS/MS質譜圖：(a) 線性離子阱采集的碰撞誘導解離MS/MS質譜圖；(b) Orbitrap采集的高能碰撞解離MS/MS質譜圖。
表1.從老鼠肝細胞孵化的10μM伊立替康樣品中鑒別出來的假定代謝物。用不同顏色加亮的部份已經用不同的質量虧損過濾器過濾了。
使用高能碰撞解離和碰撞誘導解離(表2)的同時，結合使用多重質量虧損過濾，可以從孵育樣品中鑒別15種伊立替康代謝物，精確度優于3ppm (表1)。所有的15種代謝物的峰面積均小于母體化合物的1%，并且隱藏在原始的色譜圖中(圖3a)。 應用單次質量虧損過濾后，豐度最高的代謝物的峰變成可見了(圖3b)。然而，目前跟代謝物無關的背景基質離子產生的峰仍然很突出。這是為了僅僅使用一次質量虧損過濾來俘獲所有的代謝物，使用了相對較寬的質量虧損范圍。因此，一部份背景離子在單次質量虧損過濾后仍然會殘留下來。
接下來，四個不同的質量虧損過濾器用Thermo Scientific MetWorks軟件包應用原始數據中。這個軟件包可同時應用六個質量虧損過濾器。處理后的色譜圖更干凈(圖3c)。
圖3：老鼠肝細胞孵育10mM伊立替康的基峰色譜圖：(a)原始的；(b)單次質量虧損過濾；(c)多重質量虧損過濾(MMDF)。
圖4：8.45分鐘位置的全掃描質譜圖：(a)原始的；(b)單次質量虧損過濾；(c)多重質量虧損過濾(MMDF)。
圖4進一步闡明了質量虧損過濾后全掃描質譜圖如何變化的。m/z 603.2805的峰是在8.45分鐘流出的一個羥基化代謝產物(M3)。在原始的全掃描質譜圖中，背景離子占絕對優勢，M3僅僅只有小于15%的相對豐度(圖4a)。經過單次質量虧損過濾后，M3峰變成了基峰。然而，仍然有許多背景峰殘存在譜圖中(圖4b)。經過多重質量虧損過濾后，譜圖中僅有M3峰和痕量的母峰存在，與此同時，幾乎所有的背景離子消失了(圖4c)。
高能碰撞解離和碰撞誘導解離的結合使用，提供了全面的裂解信息。多重質量虧損過濾提供了比單次質量虧損過濾更高的背景鑒別能力，能夠鑒別出峰面積小于母體藥物峰面積1%的代謝物峰。
展望
最近幾年，質譜經歷了長足的發展，正在締造藥物研發公司執行代謝物鑒定研究的美好前景。制藥公司期望儀器能夠實現盡可能少的用戶干涉，提供高能量的分析和高質量的數據。隨著進程的瓶頸轉移到數據處理方面，數據縮減技術必須繼續改進以適應這種挑戰。