近年来，可以检测生物样本(如血液)中药物量的质谱过程已成为帮助医疗专业人员识别和监测患者治疗药物水平的有力诊断工具，这些药物可能导致不必要的或危险的副作用。

这种技术(称为液相色谱串联质谱或简称LC-MS/MS)阻碍了它，因为它通常需要相对较大的生物样品和许多复杂的步骤，必须手工完成以制备用于分析的样品。

在布朗大学，一个生物医学工程师团队一直在努力使这个耗时的过程更简单，更加自动化，这是临床医生广泛采用该技术的关键因素。研究人员在6月<>日星期一的《科学报告》上分享了他们的结果。

在这项研究中，他们提出了一种强大的新方法，用于准确测量和鉴定女性最常用的八种抗抑郁药：安非他酮，西酞普兰，地昔帕明，丙咪嗪，米那普仑，奥氮平，舍曲林和维拉佐酮。

这种方法正是研究人员所希望的。它能够从小生物样本中识别和监测这些药物 - 每个20微升，这大约相当于从刺中取出的血液。该方法也几乎完全可以由大多数临床质谱实验室中的液体处理机器人完成。

“我们设计了我们的方法并将试剂盒放在一起，以便一旦收集了样品，就可以将它们放入机器人液体处理器的计算机程序中，所有用户基本上要做的就是取下盖子，按下一些按钮，它将从头到尾，”主要作者Ramisa Fariha说， 布朗博士生在布朗教授Anubhav Tripathi领导的微流体诊断和生物医学工程实验室工作。

一旦样品准备好，用户将它们通过质谱仪，质谱仪将样品分解成微小的碎片，其中包含他们正在寻找的药物的迹象。该方法的准确度可与其他基于LC-MS/MS的技术相媲美，但具有样品量小得多的优点，并且能够使用液体处理器在很大程度上实现自动化。

这些创新使该系统具有广泛转化为临床环境的直接潜力，以帮助监测为被诊断患有抑郁症的患者(包括患有产后抑郁症的妇女)开具的药物的影响。

“我们已经迈出了非常大的一步，”布朗工程学教授Tripathi说，他是该实验室的首席研究员，也是该研究的作者。“对于临床实验室的适应，您希望减少人为的错误。自动化程度越高，您获得的稳健性就越强，医生的信任就越多。

抑郁症是一个日益严重的全球危机，女性面临的诊断率高于男性。研究人员在研究中写道，在过去二十年中，服用抗抑郁药的患者比例增加了两倍，临床医生发现自己处于寻找适合患者的合适药物和监测体内丰度之间的十字路口。

研究人员指出，目前，美国没有商业产品可以帮助临床医生直接监测这些药物在患者中的含量。临床医生通常最终依赖更定性的方法，如调查，因为质谱方法在样本量方面对患者来说是多么突兀，而且为机器准备样本的耗时性。

Tripathi和他实验室的同事在被要求评估一种使用LC-MS / MS检测人类药物的商业欧洲试剂盒后，于2021年开始研究这种潜在的解决方案。这项工作在很大程度上是在实验室工作的布朗研究生和本科生合作的结果。

由法里哈领导的研究人员决定尝试设计自己的试剂盒，该试剂盒可以同样准确但更简单。他们首先确定了几种最常用的抑制剂，然后努力改进LC-MS/MS技术如何识别药物，包括需要多少样本，并建立对照组可以对实际样本进行对照。

在进行了一系列质量控制检查，调整和测试在不同条件下测量样品的不同方法之后，研究人员采用了制备样品的整个过程并将其分解，以便可以将其编程到可以处理液体制备的机器中。

布朗大学的研究人员在他们的工作中使用了JANUS G3机器人液体处理器，但表示临床医生可以使用更简单或更先进的机器。该团队详细介绍了他们如何以其他人可以用自己的设备轻松复制的方式对机器进行编程。

“每次我们的实验室和我们的团队发表论文时，我们都会深入细节，以便我们的结果可以很容易地被其他人复制，”法里哈说。

该团队还创建了可以发送给临床医生的原型试剂盒，以便他们可以在实验室中实施该方法。这些试剂盒包括所需的化学品和溶剂，以及一本详细的说明手册，根据临床医生自己的经验和他们在质量控制过程中所做的众多调整，列出了他们应该注意的内容。

该团队 - 在实验室内被称为临床诊断和自动化团队 - 计划下一步致力于肿瘤学的自动化项目，例如设计一种可以检测卵巢癌的试剂盒。

自动化团队有许多本科生参与其中——这是布朗学生如何相互合作以及与教师合作解决现实世界问题的一个例子。艾玛·罗斯科普夫(Emma Rothkopf)是生物医学工程专业的大四学生，也是该论文的作者之一，她说，这段经历对于帮助她直接将她在学术环境中学到的概念与实验室联系起来至关重要。

“我会发现自己在看数据或做某些步骤，然后想，'哦，我的天哪，我在课堂上学到了这一点，'”罗斯科普夫说。