N-グリコシル化の先天性障害（CDG）の診断における質量分析を実装する新しい戦略

目的：N-グリコシル化の先天性障害（CDG）は、タンパク質の最も一般的な翻訳後修飾の欠陥によって引き起こされるまれな代謝障害の大きなグループです。CDGは、非特異的な症状や兆候で明らかにされているため、診断するのが難しいことがよくあります。血清トランスフェリン（TRF）アイソフォームの分析は、CDG患者を特定するために使用される古典的な手順として、N結合グリコシル化プロセスの病理学的ステップを予測できるようにします。 方法：シンプルで高速なサンプル調製を特定のクロマトグラフィッククリーンアップ/分離ステップと質量分散測定と組み合わせることにより、TRFアイソフォームの分析のための液体クロマトグラフィマス分光法（LC-MS）に基づく新しい戦略を考案しました。Quadrupole-MSテクノロジーによって収集された多重充電されたエレクトロスプレーデータの再構築により、単一のTRFアイソフォーム質量が得られました。これにより、20人のCDG患者と100人のコントロールから得られた最初の分析された血清サンプルを報告します。 結果：患者とコントロールについて、デスアル化されたアイソフォームと総TRFの比率が計算されました。CDG型I患者は、コントロール（<5.5％、平均3.9％）と比較して、より多くの量のBi-Sialoアイソフォーム（範囲：6.7-29.6％）を示しました。CDGタイプIIパターンは、トリサジアロアイソフォームのピークの増加を示しました。Tri-Sialo-TRFの平均割合は、コントロールで9.3％（範囲：2.9-12.9％）でした。これは、COG5-CDGとMAN1B1-CDG（18.5および24.5％）の2人の患者から得られたものよりも低かった。日中および日間の不正行為は、それぞれbi-sialo-の場合、それぞれ9％と16％未満であり、Tri-Sialo-TRFでは3および6％未満でした。 結論：このLC-MSベースのアプローチは、診断の精度を改善し、臨床的意思決定をスピードする一方で、日常的な臨床生化学でCDG障害を特徴付けるためのシンプルで高速で高速な分析ツールを提供します。

OBJECTIVES: Congenital disorders of N-glycosylation (CDG) are a large group of rare metabolic disorders caused by defects in the most common post-translational modification of proteins. CDGs are often difficult to diagnose as they are manifested with non-specific symptoms and signs. Analysis of serum transferrin (TRF) isoforms, as the classical procedure used to identify a CDG patient, enables to predict pathological steps in the N-linked glycosylation process. METHODS: We devised a new strategy based on liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) for the analysis of TRF isoforms by combining a simple and fast sample preparation with a specific chromatographic cleanup/separation step followed by mass-spectrometric measurement. Single TRF isoform masses were obtained through reconstruction of multiply charged electrospray data collected by quadrupole-MS technology. Hereby, we report the first analyzed serum samples obtained from 20 CDG patients and 100 controls. RESULTS: The ratio of desialylated isoforms to total TRF was calculated for patients and controls. CDG-Type I patients showed higher amounts of bi-sialo isoform (range: 6.7-29.6%) compared to controls (<5.5%, mean percentage 3.9%). CDG-Type II pattern showed an increased peak of tri-sialo isoforms. The mean percentage of tri-sialo-TRF was 9.3% (range: 2.9-12.9%) in controls, which was lower than that obtained from two patients with COG5-CDG and MAN1B1-CDG (18.5 and 24.5%). Intraday and between-day imprecisions were less than 9 and 16%, respectively, for bi-sialo- and less than 3 and 6% for tri-sialo-TRF. CONCLUSIONS: This LC-MS-based approach provides a simple, sensitive and fast analytical tool for characterizing CDG disorders in a routine clinical biochemistry while improving diagnostic accuracy and speeding clinical decision-making.