Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Semiquantification based on ionization efficiency for human exposure leveraging ion mobility separation

Opis projektu

Półilościowa analiza ekspozomiczna z wykorzystaniem separacji opartej na ruchliwości jonów

W próbkach pochodzących od ludzi coraz częściej wykrywa się zanieczyszczenia środowiskowe, w tym chemikalia przemysłowe, substancje farmaceutyczne oraz tak zwane „chemikalia wieczne”. Samo ich wykrycie nie wystarczy – niezbędna jest bowiem kwantyfikacja, aby zapewnić, że ich stężenia pozostają poniżej progów związanych z niekorzystnymi skutkami zdrowotnymi. Połączenie chromatografii cieczowej i spektrometrii masowej o wysokiej rozdzielczości (LC-HRMS) okazało się przydatne w tym zakresie, ale wymaga standardów odniesienia, które nie zawsze są dostępne w przypadku badań przesiewowych nieukierunkowanych na konkretne cele. Zespół projektu semiQ2, realizowanego przy wsparciu z działań „Maria Skłodowska-Curie”, opracuje nowe podejście do ilościowego badania przesiewowego bez określonych celów, łącząc LC-HRMS z separacją opartą na ruchliwości uwięzionych jonów (LC-TIMS-HRMS). Metoda TIMS zapewnia dalszą separację cząsteczek, potencjalnie zmniejszając złożoność matrycy w próbkach pochodzenia ludzkiego i poprawiając dokładność półilościowego oznaczania. Rozwiązanie to ułatwi ocenę ryzyka i ustalenie priorytetów w odniesieniu do nowo wykrytych zanieczyszczeń.

Cel

Exposomics has revolutionized our understanding of how environmental factors influence diseases such as asthma, cancer, Alzheimer’s, Parkinson’s, and undiagnosed conditions. Exposure characterization enables epidemiologists to link biological pathways to disease outcomes. Contaminants of Emerging Concern (CECs), including industrial chemicals, pharmaceuticals, and persistent “forever chemicals,” are now commonly found in the environment and human samples. Detecting these compounds in biological matrices is not enough; quantification is essential to ensure their levels stay below thresholds associated with adverse health effects. Advances in liquid chromatography high-resolution mass spectrometry (LC-HRMS) have enhanced the targeted detection and quantification of CECs. However, this method depends on access to reference standards, which is impractical for non-target screening, where standards may be unavailable. Quantitative non-target screening (q-NTS) provides an alternative by offering concentration data for unknown compounds, enabling data interpretation beyond simple relative peak areas. We propose a new q-NTS approach optimized for human samples, using ion mobility separation to resolve co-elution issues. Employing LC-trapped ion mobility separation-HRMS (LC-TIMS-HRMS) and covering a broad range of CECs, our goal is to develop an LC-mobility resolved ionization efficiency (IE) model for both negative and positive electrospray ionization. These models will consider chemical structure, LC conditions (mobile phase and pH), adduct types, and signal areas from mobility versus intensity. TIMS is expected to reduce matrix complexity in biological samples, improving IE model accuracy and semiquantification. We will test the accuracy of these models using urine and blood samples from a prospective cohort of at least 60 participants (30 healthy and 30 patients). Risk assessment and prioritization of the detected CECs will utilize the generated semiquantitative data.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2025-PF

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Wkład UE netto
€ 209 914,56
Koszt całkowity
Brak danych