数以万计的外源性暴露物在人体中蓄积和代谢，不仅种类繁多，而且化学性质各异，难以实现人体中暴露物的高覆盖筛查。近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员许国旺团队，在血清中外源暴露物的高覆盖筛查方面取得新进展。团队利用二维液相色谱结合高分辨质谱信息非依赖采集技术，提出了一种可以同时进行血清中1210种农药、兽药（部分人畜共用药物）、其他化学污染物及其代谢物的高覆盖筛查的方法。相关成果发表在《环境污染》上。

目前，一维色谱—质谱是暴露组学分析的主流方法，但是面临着单根色谱柱的分离性能有限、单次分析只能局限于某几类暴露物等挑战，往往需要多种方法、多次分析才能实现人体中上千种暴露物的筛查。因此，需要发展高覆盖筛查的新技术。

针对上述难题，团队提出了一种基于二维液相色谱，结合高分辨质谱信息非依赖采集的非靶向筛查策略。研究人员通过预分离色谱柱，将目标分析物切割为具有不同极性的两组馏分，每组馏分再通过相应的定制极性的色谱系统进行分离检测，该方法将暴露物中的油水分配系数范围扩大到了-8至12。并且，结合自建数据库中的一级母离子、二级特征碎片离子和保留时间，实现了对血清中1210种农、兽药（部分人畜共用药物）、其他化学污染物及代谢物的高覆盖筛查。

研究证实，该方法稳定可靠，适用于大规模血液样本的暴露组筛查。

相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.envpol.2023.121914