Хиральный хроматографический анализ аминокислот с предколоночной модификацией о-фталевым альдегидом: улучшение определения энантиомеров с помощью ион-парных реагентов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Разработка эффективных и доступных методов хирального анализа аминокислот является важной научной и практической задачей. Одной из наиболее распространенных и удобных методик является хроматографическое определение отдельных энантиомеров аминокислот с предварительным превращением энантиомеров в диастереомеры, которые затем можно разделить на обычных ахиральных колонках. Нами показано, что добавление ион-парных реагентов в состав элюента и варьирование их структуры позволяют регулировать эффективность хирального анализа аминокислот, основанного на хроматографическом определении и разделении диастереомерных изоиндолов, полученных при предколоночной модификации аминокислот под действием о-фталевого альдегида в присутствии N-ацетил-L-цистеина. Использование ион-парных реагентов позволяет добиться лучшего разделения пиков диастереомерных изоиндолов, при этом время анализа можно существенно сократить за счет увеличения ионной силы. Таким образом, добавление ион-парных реагентов и оптимизация состава подвижной фазы являются важным подходом в инженерии хирального анализа аминокислот наряду с синтезом новых хиральных SH-соединений и подбором стационарных фаз.

Об авторах

Николай Владимирович Панин

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: panin@belozersky.msu.ru

НИИ физико-химической биологии им. А.Н. Белозерского

Россия, Москва, 119234

Иван Викторович Пирогов

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: ikaesovich@mail.ru

химический факультет

Россия, Москва, 119234

Дорел Феодорович Гуранда

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: dorel@belozersky.msu.ru

НИИ физико-химической биологии им. А.Н. Белозерского

Россия, Москва, 119234

Витаутас Каятоно Швядас

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: vytas@belozersky.msu.ru

НИИ физико-химической биологии им. А.Н. Белозерского; факультет биоинженерии и биоинформатики

Россия, Москва, 119234

Список литературы

  1. Knol MGE, Wulfmeyer VC, Müller RU, Rinschen ММ. Amino acid metabolism in kidney health and disease. Nature Reviews Nephrology. 2024;20:771–788. https://doi.org/10.1038/s41581-024-00872- 8.
  2. Chen J, Cui L, Lu S, Xu S. Amino acid metabolism in tumor biology and therapy. Cell Death and Disease. 2024;15:42. https://doi.org/10.1038/s41419-024-06435-w.
  3. Gałęzowska G, Ratajczyk J, Wolska L. Determination of amino acids in human biological fluids by high-performance liquid chromatography: Critical review. Amino Acids. 2021;53:993–1009. https://doi.org/10.1007/s00726-021-03002-x.
  4. Ksenofontov AL, Boyko AI, Mkrtchyan GV, Tashlitsky VN, Timofeeva AV, Graf AV, Bunik VI, Baratova LA. Analysis of free amino acids in mammalian brain extracts. Biochemistry Moscow. 2017;82(10):1183–1192. https://doi.org/10.1134/S000629791710011X.
  5. Pereira V, Pontes M, Câmara JS, Marques JC. Simultaneous analysis of free amino acids and biogenic amines in honey and wine samples using in loop orthophthalaldehyde derivatization procedure. J. Chromatogr A. 2008;1189(1–2):435–443. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2007.12.014.
  6. Cuchiaro H, Laurens LML. Total Protein Analysis in Algae via Bulk Amino Acid Detection: Optimization of Amino Acid Derivatization after Hydrolysis with O-Phthalaldehyde 3-Mercaptopropionic Acid (OPA-3MPA). J. Agric. Food Chem. 2019;67(19):5672–5679. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.9b00884.
  7. Hall AE, Moraru CI. Comparative effects of high pressure processing and heat treatment on in vitro digestibility of pea protein and starch. Science of Food. 2022;6(1):1–12. https://doi.org/10.1038/s41538-021-00116-0.
  8. Tanwar S, Bhushan R. Enantioresolution of Amino Acids: A Decade’s Perspective, Prospects and Challenges. Chromatographia. 2015;78:1113–1134. https://doi.org/10.1007/s10337-015-2933-8.
  9. Ilisz I, Péter A, Lindner W. State-of-the-art enantioseparations of natural and unnatural amino acids by high-performance liquid chromatography. Trends Anal. Chem. 2016;81:11–22. https://doi.org/10.1016/j.trac.2016.01.016.
  10. Grishin DV, Zhdanov DD, Pokrovskaya MV, Sokolov NN. D-amino acids in nature, agriculture and biomedicine. All Life. 2019;13(1):11–22. https://doi.org/10.1080/21553769.2019.1622596.
  11. Uifălean A, Iacobescu M, Salantă LC, Heghes SC, Moldovan R-C, Iuga C-A. Biological and Analytical Perspectives on D-Amino Acids in Cancer Diagnosis and Therapy. Pharmaceuticals. 2025;18:705. https://doi.org/10.3390/ph18050705.
  12. Pollegioni L, Kustrimovic N, Piubelli L, Rosini E, Rabattoni V, Sacchi S. d-amino acids: new functional insights. The FEBS Journal. 2025. doi: 10.1111/febs.70083.
  13. Nemoto A, Horie M, Imai EI, Honda H, Hatori K, Matsuno K. Enantiomeric Excess of Amino Acids in Hydrothermal Environments. Orig. Life Evol. Biosph. 2005;35:167–174. https://doi.org/10.1007/s11084-005-0638-y.
  14. Jiang L, Dziedzic P, Spacil Z, Zhao GL, Nilsson L, Ilag LL, Córdova A. Abiotic synthesis of amino acids and self-crystallization under prebiotic conditions. Scientific Reports. 2014;4:1–6. https://doi.org/10.1038/srep06769.
  15. Kimura T, Hamase K, Miyoshi Y, Yamamoto R, Yasuda K, Mita M, Rakugi H, Hayashi T, Isaka Y. Chiral amino acid metabolomics for novel biomarker screening in the prognosis of chronic kidney disease. Scientific Reports. 2016;6:26137. https://doi.org/10.1038/srep26137.
  16. Chang X, Zhang Y, Chen X, Li S, Mei H, Xiao H, Ma X, Liu Z, Li R. Gut microbiome and serum amino acid metabolome alterations in autism spectrum disorder. Scientific Reports. 2024;14:4037. https://doi.org/10.1038/s41598-024-54717-2.
  17. Lella C, Nestor L, De Bundel D, Vander Heyden Y, Van Eeckhaut A. Targeted Chiral Metabolomics of D-Amino Acids: Their Emerging Role as Potential Biomarkers in Neurological Diseases with a Focus on Their Liquid Chromatography–Mass Spectrometry Analysis upon Chiral Derivatization. Int. J. Mol. Sci. 2024;25(22):12410. https://doi.org/10.3390/ijms252212410.
  18. Nimura N, Kinoshita T. o-Phthalaldehyde - N-acetyl-L-cysteine as a chiral derivatization reagent for liquid chromatographic optical resolution of amino acid enantiomers and its application to conventional amino acid analysis. J Chromatogr A. 1986;352:169–177. https://doi.org/10.1016/S0021-9673(01)83377-X.
  19. García Alvarez-Coque MC, Medina Hernández MJ, Villanueva Camañas RM, Mongay Fernández C. Studies on the formation and stability of isoindoles derived from amino acids, o-phthalaldehyde and N-acetyl-L-cysteine. Anal. Biochem. 1989;180(1):172–176. https://doi.org/10.1016/0003-2697(89)90107-3.
  20. Švedas VJK, Galaev IJ, Borisov IL, Berezin IV. The interaction of amino acids with o-phthaldialdehyde: a kinetic study and spectrophotometric assay of the reaction product, Anal. Biochem. 1980;101:188–195. http://dx.doi.org/10.1016/ 0003-2697(80)90059-7.
  21. Meyer MW, Meyer VR, Ramseyer S. The kinetics of diastereomeric amino acids with o-phthaldialdehyde. Chirality. 1991;3(6):471–475. https://doi.org/10.1002/chir.530030611.
  22. Brückner H, Westhauser T, Godel H. Liquid chromatographic determination of d- and l-amino acids by derivatization with o-phthaldialdehyde and N-isobutyryl-L-cysteine applications with reference to the analysis of peptidic antibiotics, toxins, drugs and pharmaceutically used amino acids. J Chromatogr A. 1995;711(1):201–215. https://doi.org/10.1016/0021-9673(95)00158-J.
  23. Nimura N, Fujiwara T, Watanabe A, Sekine M, Furuchi T, Yohda M, Yamagishi A, Oshima T, Homma H. A novel chiral thiol reagent for automated precolumn derivatization and high-performance liquid chromatographic enantioseparation of amino acids and its application to the aspartate racemase assay, Anal. Biochem. 2003;315:262–269. https://doi.org/10.1016/S0003-2697(02)00705-4.
  24. Buck RH, Krummen K. High-performance liquid chromatographic determination of enantiomeric amino acids and amino alcohols after derivatization with ophthaldialdehyde and various chiral mercaptans. J Chromatogr A. 1987;387:255–265. http://dx.doi.org/10.1016/S0021-9673(01)94529-7.
  25. Шаповалова ИВ, Гуранда ДТ, Швядас ВК. Новое N-ацильное производное (S)-цистеина для количественного определения энантиомеров аминосоединений методом ВЭЖХ с предколоночной модификацией орто-фталевым альдегидом. Биоорганическая химия. 2004;30(5):451–457.
  26. Guranda DT, Kudryavtsev PA, Khimiuk AY, Švedas VK. Efficient enantiomeric analysis of primary amines and amino alcohols by high-performance liquid chromatography with precolumn derivatization using novel chiral SH-reagent N-(R)-mandelyl-(S)-cysteine. J Chromatogr A. 2005;1095(1–2):89–93. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2005.07.125.
  27. Chernobrovkin MG, Shapovalova EN, Guranda DT, Kudryavtsev PA, Švedas VK, Shpigun OA. Chiral high-performance liquid chromatography analysis of α-amino acid mixtures using a novel SH reagent-N-R-mandelyl-L-cysteine and traditional enantiomeric thiols for precolumn derivatization. J Chromatogr A. 2007;1175(1):89–95. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2007.10.034.
  28. Lkhagva A, Tai H-C. Dimethylcysteine (DiCys)/o-Phthalaldehyde Derivatization for Chiral Metabolite Analyses: Cross-Comparison of Six Chiral Thiols. Molecules. 2021;26(24):7416. https://doi.org/10.3390/molecules26247416.
  29. Naghashian-Haghig A, Hemmateenejad B, Shamsipur M. Determination of enantiomeric excess of some amino acids by second-order calibration of kinetic-fluorescence data. Anal. Biochem. 2018;550:15–26. https://doi.org/10.1016/j.ab.2018.04.004.
  30. Сычев КС. Практическое руководство по жидкостной хроматографии. Москва: Техносфера; 2010:192–197.
  31. Cecchi T. Ion Pairing Chromatography. Crit. Rev. Anal. Chem. 2008;38(3):161−213. https://doi.org/10.1080/10408340802038882.
  32. Sagi-Kiss V, Li Y, Carey MR, Grover SJ, Siems K, Cirulli F, Berry A, Musillo C, Wilson ID, Want EJ, Bundy JG. Ion-Pairing Chromatography and Amine Derivatization Provide Complementary Approaches for the Targeted LC-MS Analysis of the Polar Metabolome. J. Proteome Res. 2022;21:1428−1437. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.2c00030.
  33. Сапрыкин ЛВ, Сапрыкина ЛВ. Некоторые аспекты практического применения динамического модифицирования в ВЭЖХ на силикагелевых сорбентах. Сорбционные и хроматографические процессы. 2006;6(2):284–301.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Панин Н.В., Пирогов И.В., Гуранда Д.Ф., Швядас В.К., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».