随着科技的不断发展，人工智能（AI）在许多领域都展现出了强大的能力。人工智能大火，你有没有想过，AI与质谱检测深度结合会是什么样的场景呢？本文将为你揭开这个话题的神秘面纱，探讨AI在质谱检测中的应用以及未来的相关机遇。
人工智能结合蛋白组学与基因组学揭示器官衰老特征
12月初，一篇发表在Nature的名为“Organ aging signatures in the plasma proteome track health and disease”引起行业热议。该篇文章出自斯坦福大学的 Tony Wyss-Coray 团队，他们开发一个机器学习的人工智能算法——LASSO，然后利用质谱分析、RNA测序等技术，应用蛋白组学、基因组学结合人工智能分析了5676名成年人在生命周期中11个主要器官的老化情况。最终得出“个体的所有器官在衰老时会略微的同步，但大多数时候，各个器官的衰老路径是不同的”，也就是说不同人的器官衰老速度并不相同。当一个人的某个器官的生理年龄远超其他同龄人时，这个人患与该器官相关疾病和死亡的风险就会更高。
由此可见，AI + 质谱组合在健康领域扮演着重要角色，可以帮助科研人员更好地了解个体器官的老化情况，预测患病风险，为个性化医疗和健康管理提供更精准的数据支持。
结构鉴定
人工智能（AI）与质谱检测结合有非常大的前景，并且在某些领域已经取得了一定的进展。质谱技术产生的数据通常庞大而复杂，需要进行高效的解析和处理。而AI可以通过机器学习和深度学习方法，对大规模的质谱数据进行分析和解释，快速准确地识别和定量分析各种化合物，从根本上提高数据处理的效率和准确度。
在质谱技术中，结构鉴定是一个重要的环节，但解释和推断化合物的结构仍然是一个挑战。AI可以利用图像识别、模式匹配等算法，辅助质谱数据的解释和结构鉴定，提供更精确的结果和更快的速度。
另外，针对不同样本和目标物质的方法开发和优化是质谱检测中的一项关键工作。AI可以通过分析历史数据和模拟实验，辅助实验设计和方法优化，从而提高质谱检测的效率和可靠性。
数据解析与处理
我们知道质谱技术产生的数据庞大而复杂，需要进行高效的解析和处理。传统的质谱数据处理通常需要人工设定各种参数，如阈值、窗函数等，但这些参数的设定往往依赖于实验者的经验和判断，主观性较强。而且，质谱数据往往包含大量的噪声和冗余信息，如何有效处理这些数据，提取有价值的信息，一直是困扰科研人员的难题。而AI的引入，为这个问题的解决提供了新的思路。
AI在质谱数据处理中的首要应用就是在数据预处理阶段。AI可以通过机器学习和深度学习方法，可以做到自动优化参数信息，对大规模的质谱数据进行分析和解释，能快速地识别和定量分析各种化合物，使得数据预处理更加准确和高效。
方法优化和快速筛选
质谱技术在新药研发、环境监测等领域中广泛应用，但针对不同样本和目标物质的方法开发和优化仍然费时费力。AI可以通过分析历史数据和模拟实验，辅助实验设计和方法优化，提高质谱检测的效率和可靠性。
AI+质谱领域的先行者
根据官方报道，Peakintelligence将在食品安全，临床研究，组学研究，药物分析，环境安全领域大展拳脚。
蛋壳研究院曾在2023临床质谱趋势与前景分析报告中将基于LC-MS的临床质谱一站式解决方案分为3个不同阶段：1.0阶段，厂商为医院提供硬件、耗材、软件、技术支持，主要聚焦于常规检测应用提供服务；2.0阶段，厂商的服务范围进一步扩大，在特检项目上为医院提供更多支持；3.0阶段，仪器更通用，人工智能技术渗透到质谱全流程中，医院开展质谱检测的门槛大幅降低，能够应用质谱仪迅速开发方法学。目前正处于1.0阶段，正在向2.0阶段过渡。
