今回紹介するのは、肝細胞がんにおけるフコシル化テトラ型グリコフォーム（fucosylated tetra glycoforms）を対象に、NanoLC-PRM-MS/MSと機械学習を組み合わせて統合解析した研究です。ナノスケールのLCとPRMベースのMS/MSにより、標的とするグリコフォームの選択的検出・定量データを取得し、その多次元情報を機械学習で統合・解析してパターンや特徴量を抽出する設計が示されています。

主な成果として、フコシル化テトラ型グリコフォームのプロファイルを体系的に描き出し、機械学習により肝細胞がんに関連する情報を含む特徴を抽出できることを示しています。これにより、フコシル化グリコフォーム変動の把握に基づくバイオマーカー探索や病態理解に向けた実験・計算融合型ワークフローの有用性が示唆されます。MS機種名や特定のLCメソッド、Evosepの使用有無は本情報からは明らかではありません。

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