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随着人类疾病增多，PFAS 与疾病的关联备受关注。研究人员针对 PFAS 分析信息有限的问题，构建多维数据集测定 175 种 PFAS 及 281 种离子类型的相关参数。这为 PFAS 分析评估及机器学习训练提供关键数据，推动相关研究发展。
在现代生活中，各种化学物质与我们的生活紧密交织。其中，全氟和多氟烷基物质（PFAS）因其特殊的化学和物理性质，被广泛应用于众多产品中，像快餐包装、化妆品、防水衣物以及灭火泡沫等。然而，PFAS 就像一把双刃剑，它的优点显著，但危害也不容小觑。部分 PFAS 难以在环境中降解，还会在生物体内积累，人们通过饮水、吸入室内灰尘等途径接触到它，使得 PFAS 在人体血清、母乳和其他生物组织中都能被检测到 。更令人担忧的是，多项研究表明，接触 PFAS 与多种不良健康影响存在关联，比如免疫功能下降、脂质代谢失调、产前产后发育问题，甚至可能引发癌症。所以，PFAS 被欧盟认定为具有持久性、迁移性和毒性（PMT）的化合物，以及极持久极迁移（vPvM）的物质。
尽管 PFAS 对健康存在潜在威胁，且在环境中广泛存在，但美国目前仅对六种 PFAS 在饮用水中的浓度进行监管。在分析检测方面，常用的液相色谱 - 质谱（LC - MS）平台通常只能检测不到 50 种 PFAS，难以满足日益增长的 PFAS 种类和复杂化学结构的分析需求。非靶向分析方法虽有所应用，但因 PFAS 与其他分子质量相似、存在同分异构体等问题，在鉴定上存在局限性。因此，开发更全面、更精准的分析技术迫在眉睫。
为了解决这些问题，来自美国北卡罗来纳大学教堂山分校、德州农工大学等多个研究机构的研究人员开展了相关研究。他们的研究成果发表在《Scientific Data》上，为 PFAS 的研究带来了新的突破。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先是液相色谱 - 漂移管离子迁移谱 - 高分辨率质谱（LC - DTIMS - HRMS）平台，该平台结合了反相液相色谱（RPLC）、电喷雾电离（ESI）或大气压化学电离（APCI）、漂移管离子迁移谱（IMS）和质谱（MS）技术。利用这个平台，研究人员能够测定所有分析物的保留时间、碰撞截面（CCS）值和质荷比（m/z）。同时，通过对标准品的稀释、进样分析，以及对仪器的校准和数据处理，构建了一个公开可用的多维数据集。
下面来看看具体的研究结果：
- 多维数据集构建：研究人员对 175 种 PFAS 标准品进行实验，检测到 281 种离子类型，其中包括首次报道的 30 种分析物的 CCS 值。数据集涵盖了多种离子类型，如 [M - H]-、[M - H - CO2]-、[M + Cl]- 等，还包含相关多聚体。并且记录了每种物质的 RPLC 保留时间、前体 m/z 值和 CCS 值等信息。
- 技术方法的可靠性：通过多种方式验证了实验数据的可靠性。在质谱分析中，所有鉴定出的离子在所有重复实验中的质量误差均小于 10 ppm，在仪器预期误差范围内。使用单场方法计算的 CCS 值在三次重复进样中的相对标准偏差小于 0.3%，也符合该平台的预期误差范围 。此外，对于通过 ESI 和 APCI 两种电离方式形成相同加合物的分子，其 CCS 值在负模式下的差异小于 0.5%，在正模式下小于 0.25%。
- 不同离子类型及多聚体分析：研究发现 15 种 PFAS 分析物在负模式下会形成多聚体，部分甚至能形成五聚体。通过分析碱金属加合物的模式，可更准确地确定观察到的信号与加合物公式的对应关系，例如 5H - PFPeA 的二聚体、三聚体和四聚体的确定。
- 不同电离源及 LC 方法的影响：评估了 APCI 电离源的作用，发现有三种离子仅在 APCI 中被观察到。虽然 APCI 校准物在负模式下的 CCS 值缺乏验证，但研究人员利用阶梯场方法计算出了相应值。并且研究表明，LC 方法的改变对 CCS 值影响不大，不同的 LC 溶剂虽可能影响保留时间和洗脱顺序，但对 CCS 值的影响小于 0.5%，在 IMS 分析平台的预期误差范围内。
综合上述研究，研究人员成功构建了包含 175 种 PFAS 和 281 种 PFAS 离子的多维数据集，提供了丰富的 LC、DTIMS 和 MS 特征信息。这一成果意义重大，为科学界提供了 PFAS 分析评估的重要特征数据，有助于更准确地检测和鉴定环境、生物样本中的 PFAS。同时，这些数据可用于扩充机器学习训练集，助力发现新的 PFAS，为深入研究 PFAS 的环境行为、健康风险以及制定更有效的监管措施提供了有力支持。
