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时至今日，代谢组学已经成为生物组学研究领域的重要组成部分。通过检测生物样本中小分子代谢物，使得我们对于各种生物体的代谢系统以及代谢组与基因组、转录组和蛋白质组在生命的分子过程中的相互作用有了深入的理解。
高分辨质谱(HRMS)技术结合生物信息学和统计分析是当前表征生物样本中小分子代谢物的主要手段之一。然而，由于生物体内代谢物的结构复杂、多样，实现生物样本中小分子代谢物的全覆盖鉴定和准确定量分析仍然是本领域的主要挑战。其中，大极性、离子代谢物的检测尤其受到关注。离子色谱主要使用离子交换的分离原理，和常规液相色谱主要基于疏水吸附的反相分离原理形成互补，可以很好分离常规液相色谱难以分离的强极性可电离代谢物。即使是基于亲水相互作用的HILIC色谱可以分离强极性代谢物，但也难以分离强电离代谢物。离子型物质分离，必须使用离子型物质做为流动相，但离子型物质本身与质谱的最佳检测环境并不兼容。因此，我们需要安装膜抑制器作为一个持续工作的脱盐装置，通过膜转移的原理去除对位离子，使酸碱变成纯水，从而实现与质谱兼容。
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图1 不同极性化合物需要不同的色谱分离系统进行分析
分离度
核苷酸、糖类等在代谢通路中存在多个同分异构体，这些同分异构体在细胞代谢中承担着不同且重要的功能。因此，我们不仅需要检出相关化合物，更需要将这些同分异构体代谢物进行有效色谱分离。图2展示了IC与HILIC分析21种极性代谢物对照品的分离效果。大部分化合物在HILIC色谱柱上出峰情况良好，然而，对于磷酸糖类以及顺式、反式丁烯二酸等同分异构体代谢物来说，HILIC的分离效果明显差于IC。在细胞样本的测试中，不同色谱条件下对m/z 259.0224进行提取离子流(图3)。IC色谱条件下检测到了11个色谱峰，检出数量和强度显著高于其他色谱条件。根据精确质荷比信息，推测该系列化合物的元素组成为C6H13O9P，在代谢物数据库中检索，有至少33个代谢物符合该元素组成，其中包括葡萄糖、果糖、半乳糖、甘露糖等多种重要的磷酸单糖。
图2 21种代谢物对照品使用IC和HILIC进行分离的峰形比较
图 3 细胞样本中磷酸单糖化合物在不同色谱条件下的色谱分离比较
灵敏度
在浓度为60 ppb(0.2-0.7 μmol/L)的情况下，使用IC-MS分析极性代谢物对照品。(图2)这些代谢物的信噪比(S/N)约为1000，相当于柱上量0.5-2.5 pmol。其中一半的代谢物可在非常低的浓度下(60 ppt，相当于柱上样量3.4 fmol以下)被检测到，信噪比在3到20之间。最低检测限(LODs)的浓度范围为0.04-0.5 nmol/L(见表1)，展示了超高灵敏度。
表1 21种代谢物在cap IC-Orbitrap平台的最低检测限(LODs)
重现性
在连续6天的日间稳定性考察中，每天平行测试6针对照品混标(600 ppb)，所有化合物的保留时间和响应强度RSD均小于8%，完全适应代谢组学分析要求。(图4)在实际细胞样本测试中，6种细胞中的11种磷酸单糖以及稳定同位素内标马尿酸-d5的色谱保留时间和响应强度同样表现出良好的重现性(n=3)。
图4 日间重现性考察(n=6)
图5 不同细胞样本中11种磷酸单糖的离子流图
代谢通路覆盖度
采用IC-MS的方法进行细胞代谢组学分析，几乎完整地覆盖了糖酵解途径和三羧酸循环(TCA)的主要代谢物。(图6)通过相关测试结果，可以帮助我们有效观察细胞能量代谢、代谢稳态的变化。
图6 糖酵解、TCA代谢途径及细胞样本中相关代谢物含量测试结果
小结
离子抑制技术的发展，特别是连续电解离子抑制技术，使得离子交换色谱与高分辨质谱的结合成为可能，这种组合带来了新的分析机会。IC-MS平台技术的商业化推广使得越来越多的实验室探索了IC-MS的新应用领域，并揭示了超出传统应用领域的成功案例。例如，除了对无机离子的分析外，有机和生物极性和离子分析物已经成功地在广泛的环境和生物样品类型中进行了有针对性的分析和表征。使用离子抑制的IC-MS分析具有产生洗脱剂和极性选择性的组合特性，减少了有效基质复杂性，降低了质谱检测中可能导致分析干扰的基质效应和色谱拥挤。分析物通常已经处于离子形式；因此，通过质谱检测实现高灵敏度分析可以最大程度地减少离子抑制。相比之下，用于离子和高极性分析物表征的其他色谱方法(如RP-MS、HILIC-MS、GC-MS和IP-MS)可能抑制分析物的离子特性(使用低质子溶剂、衍生化等)，以便提供有效的分析条件，这可能导致覆盖范围和信号抑制的偏差。总之，IC-MS已经成为一种有效的互补(或替代)分析工具，表现出高水平的平台稳定性、保留时间重现性、灵敏度和低检测限。迄今为止，大多数应用集中在法医科学、环境科学、技术和制造业以及食品化学领域。然而，在制药科学、临床化学、诊断学、微生物学、代谢组学和细胞生物学等领域的应用越来越多，这些领域还有许多重要的进一步发展和应用的空间(图5)。无论是在复杂基质中还是在高极性或离子分析物中，IC-MS都有新的应用空间。展望未来，我们认为IC-MS的未来应用将包括对复杂生物和环境系统和过程的深入研究，宿主-病原体关系，微生物组代谢，植物与土壤化学之间的关系，药代动力学和药效动力学，以及与疾病的诊断、预后和病因相关的生物标志物研究。从传统意义上讲，这些领域在分析上具有特殊的挑战性，特别是在使用非靶向方法时；因此，IC-MS在发现导向和有针对性应用中有潜力发挥重要作用。
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