WO2010026228A1 - Procédé de mesures de concentrations d'espèces moléculaires au moyen d'un chromatogramme - Google Patents

Procédé de mesures de concentrations d'espèces moléculaires au moyen d'un chromatogramme Download PDF

Info

Publication number
WO2010026228A1
WO2010026228A1 PCT/EP2009/061484 EP2009061484W WO2010026228A1 WO 2010026228 A1 WO2010026228 A1 WO 2010026228A1 EP 2009061484 W EP2009061484 W EP 2009061484W WO 2010026228 A1 WO2010026228 A1 WO 2010026228A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
concentrations
parameters
molecules
determining
molecules according
Prior art date
Application number
PCT/EP2009/061484
Other languages
English (en)
Inventor
Caroline Paulus
Laurent Gerfault
Pierre Grangeat
Original Assignee
Commissariat A L'energie Atomique
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from FR0855979A external-priority patent/FR2935805B1/fr
Application filed by Commissariat A L'energie Atomique filed Critical Commissariat A L'energie Atomique
Priority to EP09782630A priority Critical patent/EP2321639A1/fr
Priority to JP2011525565A priority patent/JP2012502263A/ja
Priority to US13/060,943 priority patent/US20110161062A1/en
Publication of WO2010026228A1 publication Critical patent/WO2010026228A1/fr

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N30/86Signal analysis
    • G01N30/8693Models, e.g. prediction of retention times, method development and validation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N30/62Detectors specially adapted therefor
    • G01N30/72Mass spectrometers
    • G01N30/7233Mass spectrometers interfaced to liquid or supercritical fluid chromatograph

Definitions

  • the different apparatuses may comprise a chromatographic column which can be coupled to a mass spectrometer.
  • a digestion module can be added upstream to break down the proteins into peptides which are easier to study.
  • the chromatographic columns are based on the different speeds taken by the chemical species of a mixture to go through and their subsequent separation.
  • a measured spectrogram is a two-dimensional signal corresponding to the output of the mass spectrometer. One of the dimensions is sensitive to the retention time of the different species in the chromatographic column, the other dimension corresponds to the mass-to-charge ratio associated with each of the species.
  • the area of the peaks which expresses the concentration of the chemical species concerned, may be difficult to assess because of the noise of the device or the fluctuation of the physical parameters of the chromatography column; also, the shape and position of the peak may vary from experiment to experiment due to different characteristics of the chromatographic columns, different measurement conditions or a simple statistical dispersion.
  • These disadvantages are all the more marked as the chemical species are numerous and their concentrations very low, which is the case of proteins in body fluids, where we often look for some rare proteins. This is for example the case of blood markers of cancer, found in the plasma at concentrations of the order of 1 to 1000 picomoles / liter, or 1 to 1000 femtomoles per milliliter of plasma.
  • the simplest of them consists of isolating each peak, evaluating the concentration by measurements of their height over the corresponding elution time (along the axis of the chromatogram) or even by a single measurement of height, and to determine which chemical species it is after the position of the peak on the spectrogram.
  • the aforementioned drawbacks of inaccuracy of the result obtained and even difficulty in correctly identifying the chemical species in the presence of complex mixtures are particularly marked in this rudimentary process.
  • Another method is to use a numerical decomposition of the spectrogram by a factor analysis to isolate the peaks.
  • the peaks of the peptides of interest are obtained from calibrations of samples of known compositions. But the conventional disadvantages are not sufficiently eliminated, for example because of the disparities between the measurement conditions at calibration and the study of the sample, which are difficult to evaluate and correct.
  • the invention relates to an improved method for determining concentrations of molecular species in a solution passed through a chromatographic column and a mass spectrometer.
  • solution is meant a homogeneous mixture, having a single phase, of two or more bodies. It is based on the use of a theoretical local space-time model for the transport of molecules across the chromatographic column to express modeled chromatograms each associated with one of the species, more accurate than with empirical calibration.
  • the model is expressed as a space-state representation, the general form of which will be recalled in the detailed description.
  • Space-state representations are used especially in automatic to predict the evolution of physical systems according to commands introduced there; they are adopted here since they allow a reversal of the system of equations include the results and parameters of the model in a simple and straightforward way to distinguish on the chromatogram the contributions of the different chemical species that make up the sample, and finally to deduce their respective concentrations.
  • a rigorous model is used to express the modeled chromatograms, one can expect a better identification of the peaks of the study chromatogram, thus to a better evaluation of the composition of the sample, and to a better evaluation of the concentrations, d as much as the inversion of the system is done in a simple way.
  • the transport model of the molecules expressing the modeled chromatograms may comprise, for each of the species, an equation of evolution of concentrations of the molecules of said species, along the chromatographic column, with time. This equation derives directly from the chemical reactions of adsorption and desorption of molecules on the solid material of the column, which obeys simple and known laws.
  • This evolution equation can favorably express the concentration at each point of the chromatographic column as a function of concentrations prior to this point and at points neighbors, by a simple combination weighted by coefficients.
  • coefficients can be determined analytically or empirically. They are parameter functions including parameters of the chromatographic column, calibration chromatographic peak parameters and adjustment parameters.
  • the parameters of the chromatographic column optionally comprise a length and a parameter depending on its porosity.
  • the parameters of the calibration chromatographic peaks optionally comprise one or more parameters of peak position and peak shape, determined empirically by a calibration.
  • Adjustment parameters may include spatial sampling steps, along the chromatographic column, and temporal steps.
  • parameters may be added to the model, such as a rate of a solvent in the chromatographic column or parameters describing a change in composition of a solvent with time, when the chromatography is done for example in gradient mode, with a gradual introduction of a solvent stronger than the solvent used originally.
  • the invention will now be described by two main embodiments: a so-called isocratic mode where the composition of the solvent responsible for the movement of the sample through a chromatography column remains constant, and a so-called gradient mode where the composition of the solvent changes , a stronger solvent gradually replacing a solvent of origin.
  • FIG. 1 represents an apparatus
  • FIG. 2 a measured chromatogram signal and a modeled chromatogram signal
  • FIG. 3 is a logic diagram of the process.
  • the operating device may be that of FIG. 1, where a blood sample to be studied, for example, passes through a digestion module 1 which breaks down the proteins into peptides, the measurement and study of which is easier, then by the chromatography column 2 and a mass spectrometer 3.
  • the signal then emitted is a two-dimensional spectrogram; it is provided to a processing module 4 which implements the spectral exploitation method constituting the invention, to deduce the concentrations of the peptides of the sample.
  • a processing module 4 which implements the spectral exploitation method constituting the invention, to deduce the concentrations of the peptides of the sample.
  • it is then possible to establish a chromatogram of the sample by projecting the spectrogram over the retention time dimension or by cutting at a given mass. But the invention naturally applies to a chromatogram directly measured at the output of the chromatography column.
  • an enrichment module which may comprise stages of depletion or affinity capture, upstream of the Digestion module can be added to make a first selection of the proteins of interest.
  • the digestion module 1 is optional: the signal arriving at the processing module 4 would be analogous but representative of proteins rather than peptides, so that the invention would be applied without change to give the concentrations of these proteins.
  • the mass spectrometer 3 can have different modes of operation, this does not influence the processing of the module 4.
  • the conventional mode called MS (Mass Spectrometry) mode where a mass range is studied can be replaced by the MS-mode.
  • MS where one carries out a refraction of the peptides of certain masses or the mode MRM (Multiple Reaction Monitoring) where the analysis is made for only some predefined masses.
  • MRM Multiple Reaction Monitoring
  • the mass spectrometer 3 is also optional, and the signal from the chromatograph 2 and processed by the processing module 4 would be a one-dimensional spectrum that would be treated in the same way.
  • the invention could also be applied to other kinds of samples or products to be measured.
  • the processing module 4 works by performing a digital inversion of the signal it receives to give the concentrations of the peptides, or in general of the products measured by the device. It is based on a signal modeling according to the various parameters, including said concentrations and other parameters, known by a calibration or another measurement, or unknown.
  • Figure 3 gives a general representation of the process. Models of the chromatographic column 2 (El), the solvent (E2) and the solute (E3) are designed to describe the flow in the chromatographic column 2, the adsorption of the solute by said column and the feed law. the solvent.
  • Equation (1) An element of the model results from the gradual transport of solutes such as proteins in the chromatographic column.
  • the transport can be represented by equation (1) below, which gives the concentration of the adsorbed solute q on the stationary phase (ion exchange resin) of the column relative to the concentration of the solute in the mobile phase c at the same location (abscissa z) and at the same instant (t): dc ( z, t)
  • dc u (z, t) D ⁇ d 2 c (z, t) dt dz dz Us l dz 2
  • F is the ratio of the volumes occupied by the mobile phase and the stationary phase (porosity factor), u s the solvent propagation rate, and D 1 a factor representing the dispersion which contributes to the spreading of the chromatography peaks (called diffusion factor).
  • Another characteristic of the state of the chromatographic column concerns the adsorption of the solute on the stationary phase of the column, that is to say the interaction of the molecules of the mobile phase with the stationary phase.
  • a modeling can be done, for example for a steady state, what is called isothermal, at equilibrium.
  • the weak solvent is water, and initially predominant or even unique (100% of the total concentration in the solution); and the strong solvent ⁇ is the methanol or acetonitrile, which is introduced gradually.
  • the solvent injection front is identical (in flow and composition) from the beginning to the end of the column at a propagation delay close.
  • ⁇ x , k is a calibration gain (obtained by using an external calibration for a sample of proteins at the known concentration ( d , k ), yi, k (n, p) is the response of chromatograph 2 for peptide i belonging to protein k, according to the state model shown below.
  • noises which can be modeled independently, for example by Gaussian random process realizations of zero mean (corresponding to a white noise) and of variance These noises are, for example, noise due to the random nature of the interactions in the chemical reactions. It may also be electronic noise, p corresponds to the set of parameters of the model: it may be column-specific or column-to-peptide specific parameters, known or determined experimentally, p also includes numerical parameters chosen to ensure the stability of the model. These parameters will be defined in the rest of the text.
  • equations (3) and (4) The first-order and second-order derivatives of equation (1) encountered above can be given by equations (3) and (4):
  • x (t) is a state vector
  • p represents the physical parameters of the system
  • u represents the input signal in the system (the injection function)
  • y (t) the output of the system (model of the chromatographic column for a given peptide to be estimated)
  • n a time sampling of 1 to nt
  • A is a state matrix
  • B is an input matrix
  • C is an output matrix
  • D is a direct control matrix
  • the system can be developed as follows:
  • D (p) is here a matrix that can be chosen at will, or be zero, which is assumed here.
  • X (O) X 0 (P) which differs from the previous one in that the matrices A, B, C and D depend on the time n.
  • I (i, n, p) At (l + Fk w e s ⁇ n> y
  • a (n, p) K (i, n, p) J (i, n, p) I (i, n, p)
  • k represent respectively the retention time and the statistical variance (representing the spread) of the peak of the peptide in a chromatogram.
  • ⁇ t and ⁇ z of the third category are sampling steps in time and in length, chosen arbitrarily for respect the resolution stability constraints of the digital system.
  • This coefficient of minimization can be determined according to the confidence that can be granted to the initial physical parameters p 0 : the more we trust in the determination of the initial parameters p 0 , the more this coefficient ⁇ will be strong, so as to minimize the variations of the physical parameters p during the minimization step.
  • this minimization step will act mainly on the adjustment of the calibration factors ⁇ ij, k. Only the physical parameters p that suffer from inaccuracy of evaluation are reevaluated, the precisely determined physical parameters being then fixed. This calculation can not, however, be undertaken if there is no calibration peptide; then the coefficients ⁇ i, D , k are assumed all equal to 1.
  • calibration samples comprise molecular species, for example proteins or peptides whose concentration is known.
  • the fact of using an internal standard allows the adjustment of all or part of the coefficients ⁇ i, D , k or parameters of the column p, simultaneously with the study of the sample. This is particularly suitable when using said device unstable, that is to say, for which the coefficients ⁇ i, D , k or p parameters can vary from one experience to another.
  • the invention therefore makes it possible to estimate parameters specific to the chromatography column (parameters p) as well as the calibration gain for a peptide i (coefficient ⁇ i, D , k) simultaneously with the realization of measurement experiments, which is one of the advantages of the invention. This is notably made possible by a representation of the model by a space-state system, the resolution of which makes it possible to estimate the output function of the system (function y) as a function of the parameters p of the chromatography column.
  • I (i, n, p) At (l + Fk w e- S ⁇ M YV 1 r
  • K (i, n, p) At (l + Fk w e- S ⁇ M Y r

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

Un modèle espace-état d'évolution de signal d'une colonne chromatographique est formé, puis inversé en fonction de signaux mesurés, pour calculer les concentrations des solutés en exploitant tout le signal. Le modèle s'appuie sur des équations gouvernant le transport des solutés dans la colonne en fonction de divers paramètres physiques, qui peuvent être réévalués. Application à la recherche et à la mesure de composants rares, tels que des protéines dans les échantillons de liquides biologiques.

Description

PROCEDE DE MESURES DE CONCENTRATIONS D'ESPECES MOLECULAIRES
AU MOYEN D'UN CHROMATOGRAMME
DESCRIPTION
DOMAINE TECHNIQUE
On traite ici d'un procédé de détermination
5 de concentrations d'espèces moléculaires sur un chromatogramme .
On recourt souvent à des techniques de séparation pour l'analyse de mélanges. Les appareils différents peuvent comprendre une colonne0 chromatographique pouvant être couplée à un spectromètre de masse. Dans le cas particulier des fluides biologiques où on cherche à mesurer la concentration de différentes protéines, un module de digestion peut être ajouté en amont pour décomposer les5 protéines en peptides dont l'étude est plus facile. Les colonnes chromatographiques sont fondées sur les vitesses différentes prises par les espèces chimiques d'un mélange pour la parcourir et leur séparation consécutive. Un spectrogramme mesuré est un signal à0 deux dimensions correspondant à la sortie du spectromètre de masse. L'une des dimensions est sensible au temps de rétention des différentes espèces dans la colonne chromatographique, l'autre dimension correspond au rapport masse sur charge associé à5 chacune des espèces. Ces données consistent en un spectre composé d'une succession de pics. En faisant la projection du spectrogramme sur la dimension temps de rétention ou en faisant une coupe à une masse donnée, on obtient un chromatogramme mesuré, à savoir une image du signal de sortie de la colonne chromatographique . L'étude du spectrogramme ou du chromatogramme permet de déterminer les espèces chimiques du mélange et leurs concentrations . II faut toutefois admettre que des résultats précis sont difficiles à obtenir, notamment pour deux raisons. La superficie des pics, qui exprime la concentration de l'espèce chimique concernée, peut être difficile à évaluer en raison du bruit de l'appareil ou de la fluctuation des paramètres physiques de la colonne de chromatographie ; aussi, la forme et la position du pic peuvent varier d'une expérience à l'autre en raison de caractéristiques différentes des colonnes chromatographiques, de conditions de mesures différentes ou d'une simple dispersion statistique. Ces inconvénients sont d'autant plus marqués que les espèces chimiques sont nombreuses et leurs concentrations très faibles, ce qui est le cas des protéines dans les liquides biologiques, où on cherche souvent certaines protéines rares. C'est par exemple le cas des marqueurs sanguins du cancer, qu'on trouve dans le plasma à des concentrations de l'ordre de 1 à 1000 picomoles/litre, ou de 1 à 1000 femtomoles par millilitre de plasma. Parmi les méthodes connues, la plus simple d'entre elles consiste à isoler chaque pic, à évaluer la concentration par des mesures de leur hauteur sur la durée d'élution correspondante (selon l'axe du chromatogramme) ou même par une seule mesure de hauteur, et à déterminer de quelle espèce chimique il s'agit d'après la position du pic sur le spectrogramme. Les inconvénients mentionnés ci-dessus d' imprécision du résultat obtenu et même de difficulté à identifier correctement les espèces chimiques en présence de mélanges complexes sont particulièrement marqués dans ce procédé rudimentaire .
Une autre méthode consiste à utiliser une décomposition numérique du spectrogramme par une analyse factorielle pour isoler les pics. Les pics des peptides d' intérêt sont obtenus à partir de calibrations d'échantillons de compositions connues. Mais les inconvénients classiques ne sont pas suffisamment éliminés, par exemple à cause des disparités entre les conditions de mesure à la calibration et à l'étude de l'échantillon, qui sont difficiles à évaluer et à corriger. L'article de Forssén et autres « An improved algorithm for solving inverse problems in liquid chromatography » paru dans Computer & Chemical Engineering (Elsevier) , vol.30, n°9, est une variante de cette méthode dans laquelle les pics d'élution sont obtenus par simulation à partir d'équations isothermes (mettant en relation la phase mobile et la phase stationnaire d'un soluté dans une colonne chromatographique) ; ces équations sont aussi exploitées dans les réalisations envisagées de l'invention pour construire le modèle, mais l'antériorité préconise de faire coïncider les pics simulés et les pics expérimentaux par un ajustement des paramètres de modélisation de ceux-là, ce qui peut donner des difficultés de convergence dans le cas d'un grand nombre de solutés, dont les paramètres doivent ajustés plus ou moins indépendamment alors qu'il est difficile de tenir bon compte des imprécisions dans la mesure ou l'estimation des paramètres. L'article « An improved algorithm for solving inverse chromatography » par Jakobsson et autres, Journal of chromatography A (Elsevier) , vol.1063, décrit un procédé similaire d'analyse factorielle avec l'emploi d'un modèle pour simuler les pics d'élutions indépendamment.
L' invention est relative à un procédé amélioré de détermination de concentrations des espèces moléculaires dans une solution passée dans une colonne chromatographique et un spectromètre de masse. On entend par solution un mélange homogène, présentant une seule phase, de deux ou plusieurs corps. Elle est fondée sur l'utilisation d'un modèle spatio-temporel local théorique de transport des molécules à travers la colonne chromatographique pour exprimer des chromatogrammes modélisés associés chacun à une des espèces, plus précis qu'avec une calibration empirique. De plus, le modèle est exprimé sous forme d'une représentation à espace-état, dont la forme générale sera rappelée dans la description détaillée. Les représentations à espace-état sont employées notamment en automatique pour prédire l'évolution de systèmes physiques d'après des commandes qui y sont introduites ; elles sont adoptées ici puisqu'elles autorisent une inversion du système d'équations comprennent les résultats et les paramètres du modèle de façon assez simple et directe pour distinguer sur le chromatogramme les contributions des différentes espèces chimiques qui composent l'échantillon, et enfin de déduire leurs concentrations respectives. Un modèle rigoureux étant utilisé pour exprimer les chromatogrammes modélisés, on peut s'attendre à une meilleure identification des pics du chromatogramme d'étude, donc à une meilleure évaluation de la composition de l'échantillon, et à une meilleure évaluation des concentrations, d'autant plus que l'inversion du système est faite de façon simple. Une autre considération importante est que les paramètres physiques de l'appareil de mesure étant tous conjoints aux résultats expérimentaux dans les équations découlant du modèle, celles-ci sont résolues numériquement avec la faculté de faire varier ces paramètres physiques en plus des inconnues (les concentrations à déterminer des solutés) afin d'obtenir une meilleure résolution, en corrigeant ainsi probablement des imprécisions faites auparavant en les estimant ou les mesurant.
Le modèle de transport des molécules exprimant les chromatogrammes modélisés peut comprendre, pour chacune des espèces, une équation d'évolution de concentrations des molécules de ladite espèce, le long de la colonne chromatographique, avec le temps. Cette équation découle directement des réactions chimiques d' adsorption et de désorption des molécules sur le matériau solide de la colonne, qui obéit à des lois simples et connues.
Cette équation d'évolution peut favorablement exprimer la concentration à chaque point de la colonne chromatographique en fonction de concentrations antérieures à ce point et à des points voisins, par une simple combinaison pondérée par des coefficients .
Ces coefficients peuvent être déterminés analytiquement ou empiriquement. Ils sont des fonctions de paramètres comprenant notamment des paramètres de la colonne chromatographique, des paramètres des pics chromatographiques d'étalonnage et des paramètres d' ajustement .
Les paramètres de la colonne chromatographique comprennent éventuellement une longueur et un paramètre fonction de sa porosité. Les paramètres des pics chromatographiques d'étalonnage comprennent éventuellement un ou plusieurs paramètres de position des pics et de forme des pics, déterminés empiriquement par une calibration.
Les paramètres d'ajustement peuvent comprendre des pas d'échantillonnage spatiaux, le long de la colonne chromatographique, et temporels.
D'autres paramètres peuvent être ajoutés au modèle, comme une vitesse d'un solvant dans la colonne chromatographique ou des paramètres décrivant une modification de composition d'un solvant avec le temps, quand la chromatographie est faite par exemple en mode de gradient, avec une introduction progressive d'un solvant plus fort que le solvant utilisé à l'origine.
L' invention sera maintenant décrite par deux modes de réalisations principaux : un mode dit isocratique où la composition du solvant responsable du mouvement de l'échantillon à travers une colonne de chromatographie reste constante, et un mode dit de gradient où la composition du solvant change, un solvant plus fort remplaçant progressivement un solvant d' origine .
L' invention sera maintenant décrite en liaison aux figures: -la figure 1 représente un appareillage,
-la figure 2 un signal de chromatogramme mesuré et un signal de chromatogramme modélisé,
-et la figure 3 est un logigramme du procédé . Le dispositif d'exploitation peut être celui de la figure 1, où un échantillon sanguin à étudier, par exemple, passe par un module de digestion 1 qui décompose les protéines en peptides dont la mesure et l'étude sont plus faciles, puis par la colonne de chromatographie 2 et par un spectromètre de masse 3. Le signal alors émis est un spectrogramme bidimensionnel ; il est fourni à un module de traitement 4 qui met en œuvre le procédé d'exploitation du spectre, constitutif de l'invention, pour en déduire les concentrations des peptides de l'échantillon. Comme précédemment écrit, il est alors possible d'établir un chromatogramme de l'échantillon en faisant la projection du spectrogramme sur la dimension de temps de rétention ou en faisant une coupe à une masse donnée. Mais l'invention s'applique naturellement à un chromatogramme directement mesuré en sortie de la colonne de chromatographie.
L' invention peut être appliquée avec d'autres dispositifs. C'est ainsi qu'un module d'enrichissement, pouvant comprendre des étages de déplétion ou de capture par affinité, en amont du module de digestion peut être ajouté pour faire une première sélection des protéines d'intérêt. Aussi, le module de digestion 1 est facultatif : le signal arrivant au module de traitement 4 serait analogue mais représentatif de protéines plutôt que peptides, de sorte que l'invention serait appliquée sans changement pour donner les concentrations de ces protéines. Le spectromètre de masse 3 peut avoir différents modes de fonctionnement, ceci n'influençant pas les traitements du module 4. Le mode classique appelé mode MS (Mass Spectrometry) où l'on étudie une plage de masses peut être remplacé par le mode MS-MS où l'on procède à un refractionnement des peptides de certaines masses ou encore le mode MRM (Multiple Reaction Monitoring) où l'analyse est faite pour seulement quelques masses prédéfinies. Enfin, le spectromètre de masse 3 est lui aussi facultatif, et le signal issu du chromatographe 2 et traité par le module de traitement 4 serait un spectre monodimensionnel qui serait traité de la même façon.
L' invention pourrait aussi être appliquée à d'autres genres d'échantillons ou de produits à mesurer .
Le module de traitement 4 travaille en accomplissant une inversion numérique du signal qu'il reçoit pour donner les concentrations des peptides, ou en général des produits mesurés par le dispositif. Il s'appuie sur une modélisation du signal en fonction des différents paramètres, dont lesdites concentrations et d'autres paramètres, connus par une calibration ou une autre mesure, ou inconnus. La figure 3 donne une représentation générale du procédé. Des modèles de la colonne chromatographique 2 (El), du solvant (E2) et du soluté (E3) sont élaborés pour décrire l'écoulement dans la colonne chromatographique 2, l'adsorption du soluté par ladite colonne et la loi d'alimentation en le solvant. La synthèse de ces modèles particuliers donne un modèle général d'espace-état (E4) qui décrit complètement le signal issu de la colonne chromatographique 2 en fonction de divers paramètres, qui peuvent être évalués (E5) par des calibrations particulières, des mesures, des hypothèses, ou qui dépendent de choix arbitraires. Quand une mesure a été faite sur un fluide inconnu, donnant un chromatogramme expérimental, elle peut entrer dans l'écriture d'un système où elle correspond au modèle pondéré par les paramètres. La résolution de ce système (E6) par inversion numérique donne les concentrations des solutés (E7) du fluide inconnu. Les paramètres peuvent toutefois être réajustés (E8), la résolution étant généralement itérative.
Les étapes du procédé seront détaillées à peu près dans l'ordre de leur présentation. Des compléments et des généralisations seront donnés à 1' occasion . Voici maintenant comment le modèle numérique du signal est créé. PARAMETRES DU MODELE
1) Un élément du modèle découle du transport progressif des solutés tels que les protéines dans la colonne chromatographique. Le transport peut être représenté par l'équation (1) ci-dessous, qui donne la concentration du soluté adsorbé q sur la phase stationnaire (résine échangeuse d'ions) de la colonne par rapport à la concentration du soluté dans la phase mobile c au même endroit (abscisse z) et au même instant (t) : dc(z,t) | Fdq(z,t) | u dc(z,t) = D.d2c(z,t) dt dz Us dz l dz2 où F est le rapport des volumes occupés par la phase mobile et la phase stationnaire (facteur de porosité) , us la vitesse de propagation du solvant, et D1 un facteur représentant la dispersion qui contribue à l'étalement des pics de chromatographie (appelé facteur de diffusion) .
2) Une autre caractéristique de l'état de la colonne chromatographique concerne l'adsorption du soluté sur la phase stationnaire de la colonne, c'est- à-dire l'interaction des molécules de la phase mobile avec la phase stationnaire. Une modélisation peut être faite, par exemple pour un régime stationnaire, ce qu'on appelle isotherme, à l'équilibre. Un exemple d'isotherme simple est q*=k.c*, les astérisques indiquant que l'on considère les concentrations à l'équilibre, et k étant un facteur constant, dit de rendement de réaction. Un exemple d'isotherme linéaire peut être noté q (z, t) =k. c (z, t) (2) . 3) Dans le cas d'un mode de gradient, il convient encore de modéliser l'évolution de la concentration des solvants. Dans les expériences typiques, le solvant faible est l'eau, et initialement prépondérant voire unique (100% de la concentration totale dans la solution) ; et le solvant fort φ est le méthanol ou l' acétonitrile, qui est introduit progressivement. Dans le cas le plus simple, il n'y a pas d' interaction entre le solvant et la phase stationnaire, et le front d'injection du solvant est identique (en débit et en composition) du début à la fin de la colonne à un retard de propagation près. On peut considérer une variation linéaire de la concentration φ du solvant fort φ, entre 0 à un instant ti et une valeur maximale à un instant ultérieur t2, soit (φ (t, z=0) =φo+βt) , et en tout point du réacteur on obtient alors: φ(t,z) = φ0 pour 0<t<z/us
Z pour z/us<t. j(t,z) = jθ + b(t-—)
4) On considère maintenant le comportement du soluté. En mode isocratique (composition du solvant constante), le facteur de rétention k introduit en 2) est défini comme k= (tR-to) /Fto, où to est le temps mort ou temps de rétention de la colonne pour sortir les composés non retenus, tR est le temps de rétention du soluté considéré, et F est le paramètre de porosité, vu en 1, de la phase stationnaire et indépendant du solvant. En mode de gradient, k est une fonction de φ et une relation telle que In k (φ) =ln kw-S.φ , kw étant le facteur de rétention dans l'eau et S la pente du gradient, est communément utilisée. 5) Des modèles plus complexes pourraient être pris en compte ainsi que certaines colonnes chromatographiques comprenant des phases stationnaires en piliers poreux. Du liquide se trouve alors presque immobile et forme une phase stagnante. Les transferts de soluté peuvent se réaliser entre la phase mobile et la phase stationnaire, la phase stagnante et la phase stationnaire, et la phase mobile et la phase stagnante. La diffusion moléculaire comprendrait être une diffusion axiale dans la phase mobile. Des isothermes non linéaires peuvent encore être introduits pour tenir compte de la variation souvent constatée du rendement de l'échange selon les concentrations de soluté dans la phase mobile et la phase stationnaire. Enfin, par rapport à l'équation (2), un isotherme non linéaire ou encore un isotherme liant le soluté et le solvant en cas d' interaction entre le solvant et la phase stationnaire pourrait être proposé. On trouvera une description d'un isotherme non linéaire dans l'ouvrage « Fundamentals of preparative and nonlinear chromatography » chapitres 3 et 4 (auteurs: Guiochon et al, Elsevier Académie Press - second édition) , et une autre description dans l'article « Maas loadability of chromatographic columns », par Poppe et Kraak, paru dans le « Journal of chromatography », 255 (1983), p.395 à 414, Elsevier Scientific Publishing Company. Enfin, les isothermes non linéaires tels que déterminés dans le document "An improved algorithm for solving inverse problems in liquid chromatography" par P. Forssén, paru dabs Computers and Chemical Engineering, 2006, pages 1381 - 1391, peuvent être utilisées.
INFLUENCE DE LA CALIBRATION INTERNE Dans la suite du procédé, on considère des protéines alourdies dans l'échantillon. Il s'agit de protéines d'étalonnage couramment utilisées dans l'art pour tenir compte de variations de résultats de la colonne chromatographique, notamment du temps de rétention des composés des échantillons. Ces protéines alourdies sont presque identiques aux protéines recherchées mais enrichies en isotopes lourds et donc bien identifiables au spectromètre de masse 3. Introduites en concentrations connues, elles permettent de calibrer la colonne chromatographique en mesurant les hauteurs et les temps de rétention de leurs pics, au bénéfice des mesures des protéines d'étude de même espèce. Il faut toutefois souligner que l'emploi de protéines alourdies n'est pas obligatoire en pratique.
On appelle m1/D/k (n) le chromatogramme du peptide i appartenant à une protéine d'étude k dans l'échantillon j au temps n, m*!,-,,^'11' le même chromatogramme mais pour le peptide appartenant à la protéine alourdie k, mDk (n) la somme des chromatogrammes des Npep peptides appartenant à la protéine k d'étude, m* D,k(n) la même somme pour la
Npep protéine k alourdie, soit m]k(ή)='∑mι ]k(ή) et
I=I
Npep m JΛ (n) = ∑mι * j k (n) , et Hi1, -, , k <n) et m* 1/ ] i lc (n) peuvent être
I=I exprimées par : m,,},k (O = «.,* A,,,* y>,k (n' P)cj,k +£ ι,J,k (O
ml,k (") = β>,j,k y,* ("> p)c],k + s* '.J* (.*) où cD,k est la concentration de la protéine k d'étude dans l'échantillon j, c* D,k la concentration de la protéine k alourdie, βi,D,k le gain de calibration de la chaîne de mesure pour le peptide i de la protéine k (obtenu grâce à la concentration c* D,k, connue de l'opérateur et à la mesure correspondante sur le signal) , αx,k est un gain de calibration (obtenu en utilisant une calibration externe pour un échantillon de protéines à la concentration cD,k connue), yi,k(n,p) est la réponse du chromatographe 2 pour le peptide i appartenant à la protéine k, d'après le modèle d'état indiqué ci-dessous et ε1/](k et ε*1/D,k sont des bruits, qu'il est possible de modéliser indépendamment, par exemple par des réalisations de processus aléatoires gaussiens de moyenne nulle (correspondant à un bruit blanc) et de variance déterminée. Ces bruits sont par exemple des bruits dus à la nature aléatoire des interactions dans les réactions chimiques. Il peut s'agir également de bruits électroniques, p correspond à l'ensemble des paramètres du modèle : il peut s'agir de paramètres physiques propres à la colonne ou propres aux couples (colonne - peptide) , connus ou déterminés expérimentalement, p comprend également des paramètres numériques choisis pour assurer la stabilité du modèle. Ces paramètres seront définis dans la suite du texte.
Nous supposons avoir Nc expériences de calibration pour lesquelles cD,k et c* D,k sont connues et Np expériences d'étude pour lesquelles c* D,k sont connues et cD,k (les concentrations à obtenir) sont inconnues. EXPRESSION DU MODELE DE LA COLONNE
Les dérivées de premier ordre et de second ordre de l'équation (1) rencontrée plus haut peuvent être données par les équations (3) et (4) :
Figure imgf000017_0001
Figure imgf000017_0002
en termes de différences finies où Δz est le pas d'échantillonnage en distance et o (Δz2) désigne des termes insignifiants, représentant les résidus apparaissant lors de l'approximation d'une dérivée par une différence finie.
De plus, la dérivée temporelle du premier ordre peut être approchée par l'équation (5) dc(z,t) = —[c(i,n +l)-c(i,n)]+ o (At) dt At en termes de différences finies où Δt est le pas d'échantillonnage en temps et o (Δt) désigne des termes insignifiants .
Il est alors possible de remplacer l'équation (1) par l'équation (6) : c(i,n + 1) = I(p)c(i + !,«) + J(p)c(i,n) + K(p)c(i -1,n) ( 6 ) , ou
At(ID1 - U5Az) Az2 (1 + Fk) - 2D1At
I(p) = , J(P) = 2Az2 (1 + Fk) Az2 (1 + Fk)
Figure imgf000018_0001
ECRITURE DEVELOPPEE DU MODELE
1) Considérons d'abord le mode isocratique.
Le modèle peut être représenté par le système à espace état:
Figure imgf000018_0002
y(t) = h(x(t),p,u,t)
X(O) = X0(P)
où x(t) est un vecteur d'état, p représente les paramètres physiques du système, u représente le signal d'entrée dans le système (la fonction d'injection), y(t) la sortie du système (modèle de la colonne chromatographique pour un peptide donné à estimer) et X0 des conditions initiales du vecteur d'état. Le fait de représenter le modèle selon un système à espace-état permet d'aboutir à une forme standard de modèle dynamique, que l'on peut résoudre à l'aide d'outils existants. La fonction f est appelée fonction d'évolution de l'état, tandis que la fonction h est appelée fonction d'observation. Dans le cas d'un système discret, stationnaire et linéaire, ce système devient :
\x(n + 1) = A(p)x(ή) + B(p)u(n) y(n) = C(p)x(n) + D(p)u(n)
X(O) = X0(P) où n correspond à un échantillonnage du temps de 1 à nt, A est une matrice d'état, B une matrice d'entrée, C une matrice de sortie et D une matrice de commande directe .
Le système peut être développé comme suit:
est un vecteur-colonne de
Figure imgf000019_0001
L_ dimension nz= AZ
Figure imgf000019_0002
est une matrice carrée de dimensions nz ; I (p) , J(p) et K(p) doivent être positifs pour que le système soit stable, ce qui implique des contraintes sur les pas d'échantillonnage en temps et en espace.
Figure imgf000019_0003
est un vecteur-colonne de dimension nz ; C(p) = (0 ••• 0 l) est un vecteur-ligne de dimension nz,
avec y(n) = c(—,ri) ; D(p) est ici une matrice qui peut Az être choisie à volonté, ou être nulle, ce qu'on suppose ici .
2) Voici maintenant comment le système espace-état est formé en mode de gradient. Il devient : x(n + 1) = A(n,p)x(n) + B(n, p)u(n) y(n) = C(n, p)x(n) + D(n,p)u(n)
X(O) = X0(P) qui diffère du précédent en ce que les matrices A, B, C et D dépendent du temps n. L'isotherme peut alors être défini par la relation (7), et le gradient par les relations (8) et (9) ci-dessous pour les hypothèses données d'un gradient linéaire, q(z,t) = k(z,t)c(z,t) (7)
In k(z,t) = In kw - Sφ(z,t) => k(z,t) = k^-5^0 (8)
Figure imgf000020_0001
La dérivée de l'équation (7) donne l'équation (10) :
fo(Z'') _ = k U(z-j Λ)^dc(^z,t) + , ≡ dk(^z,t) c „,(z_j A) _ = k hwe ^-S s φ^(zX) ^ dc^(z,t) Çh dφ(z,t) ^SφUf ddtt dt dt dt dt
( 10 ) ,
et l'équation dc(z,t) dφ{: >0 Sφ(:
(l + Fkwe-Sφ<z't))^^--SFk J) dc(z,t)=∑> d2c(z,t) c(z,t) + u, dt dt dz dz
(ii:
est obtenue des équations (1) , (8) et (10) . Exprimée sous forme de différences finies, elle devient l'équation (12) :
Figure imgf000021_0001
(C(I +l,n)-2c(i,n)+ c(i-l,n))
Figure imgf000021_0002
c(i, n + 1) =
D,
At(l + Fkwe-Sφ(ι'n>Y :(i + l,n)
2Az
Figure imgf000021_0003
D,
+ At(l + Fkwe-Sφ(ι'n>Y :{i-U)
Az2 2Az (12;
qu'il est possible d'exprimer de façon simplifiée par l'équation (13) : c(i,n + ï) = I(i,n,p)c(i + l,n) + J(i,n,p)c(i,n) + K(i,n,p)c(i —l,n) (13)
où les coefficients I, J et K ont une forme plus compliquée que précédemment :
I(i,n,p) = At(l + Fkwe s^n>y
Az2 2Az _
D1 K(i,n,p) = At(l + Fkwe-SφMY i Us 1
Az2 2Az
Figure imgf000022_0001
Le problème a alors la forme du système suivant x(n +1) = A(n, p)x(n) + B(p)u(n) y(n) = C(p)x(n) x(O) = xo(p)
où x, B, C et D sont identiques à ceux du mode isocratique et où A est exprimé de la façon suivante :
J(l,n,p) I(l,n,p) 0 K(2,n,p) J(2,n,p) I(2,n,p) 0 0
A(n,p) = K(i,n,p) J(i,n,p) I(i,n,p)
0
0 K(nz-\,n,p) J(nz-\,n,p) I(nz-\,n,p)
0 0 K(nz,n,p) J(nz,n,p)
Dans tous les cas, on en déduit y(n) pour n=l à n=nt, nt étant l'abscisse maximum du chromatogramme (nombre de points en temps de rétention) c'est-à-dire un modèle d'état du signal de sortie de la colonne chromatographique pour un peptide donné pour le mode considéré (isocratique ou gradient) . Ce modèle est typiquement celui d'un pic d'élution. Il est une fonction du temps et dépend aussi des facteurs physiques de l'appareillage. Il est supposé reproduire le signal qui serait effectivement mesuré à la sortie de la colonne de chromatographie 2 pour ce peptide dans les mêmes conditions de mesure. Il porte la référence 5 à la figure 2. PREMIERE EVALUATION DES PARAMETRES
Voici maintenant comment les paramètres physiques p sont déterminés. On peut distinguer trois catégories : certains sont des paramètres fixes qu' il est possible de déterminer par des mesures comme L, longueur de la colonne, et F, coefficient de rapport de phase, corrélé à la porosité e de la colonne chromatographique par la relation F=- -. Une deuxième e catégorie de paramètres est déterminée expérimentalement sur un chromatogramme expérimental : il s'agit de la vitesse du solvant us, en mesurant le temps de rétention to d'un marqueur sans interaction avec la phase stationnaire et en appliquant simplement la relation : u = — ;
de même k représentent
Figure imgf000023_0001
respectivement le temps de rétention et la variance statistique (représentant l'étalement) du pic du peptide dans un chromatogramme. On s'est ici placé dans le cas d'une isotherme linéaire. Dans le cas d'une isotherme non linéaire, d'autres paramètres définissant cette isotherme peuvent être pris en compte : il peut s'agir de concentrations de peptides, mais aussi de constituants du solvant. Enfin, les paramètres Δt et Δz de la troisième catégorie sont des pas d'échantillonnage en temps et en longueur, choisis arbitrairement pour respecter les contraintes de stabilité de résolution du système numérique.
En mode de gradient, d'autres catégories de paramètres doivent être considérées. Certains paramètres servent d'abord à modéliser la concentration du solvant fort en fonction du temps mais ils sont connus puisque cette concentration dépend de l'opérateur. Les coefficients kw et S sont déterminés par des calibrations supplémentaires mettant en jeu un peptide déterminé.
RESOLUTION DU SYSTEME ET OBTENTION DES RESULTATS
On procède maintenant à des recherches successives de minimums de fonctions d'erreurs pour inverser le système complexe exprimant le signal en fonction des paramètres de la modélisation et des inconnues. De plus, dans le cas où le système est faiblement reproductible d'une expérience à l'autre, il est possible de réajuster les paramètres trouvés auparavant pour donner de meilleurs résultats. Il est à noter que plutôt qu'un algorithme de minimisation déterministe, tel une minimisation quadratique, il est possible d'utiliser d'autres critères d'adéquation entre les mesures et le modèle tels que des algorithmes de minimisation stochastique de type bayésien.
1) Les facteurs de calibration αi,k et βi,j,k, exprimant le gain de l'appareillage doivent maintenant être déterminés. On commence par estimer les facteurs (βi,j,k) pour chaque expérience (expérience d'étude ou expérience de calibration) par un calcul dans lequel on ajuste à la fois les paramètres physiques p et ces facteurs de calibration βi,D,k pour rechercher un minimum, soit min \\m* , -β, , kyιk(p)c* A + λ\\p- pΛ où m* x -, k sont les valeurs βιjk,p" 'J' 'J' ' J' " " " mesurées des spectrogrammes des échantillons de calibration comprenant des peptides alourdis, C* D,k les concentrations connues de ces peptides, et Yi,k(p) correspond à l'écriture développée du modèle en fonction de x, A, B, C, et D ; λ est un coefficient de minimisation arbitraire et po est une valeur initiale, obtenue précédemment des paramètres physiques p du modèle. Ce coefficient de minimisation peut être déterminé selon la confiance que l'on peut accorder aux paramètres physiques initiaux p0 : plus on a confiance en la détermination des paramètres initiaux p0, plus ce coefficient λ sera fort, de façon à minimiser les variations des paramètres physiques p lors de l'étape de minimisation. Ainsi, cette étape de minimisation agira principalement sur l'ajustement des facteurs de calibration βij,k. Seuls les paramètres physiques p qui souffrent d'imprécision d'évaluation sont réévalués, les paramètres physiques précisément déterminés étant alors fixés. Ce calcul ne peut toutefois pas être entrepris s'il n'y a pas de peptide d'étalonnage ; alors les coefficients βi,D,k sont supposés tous égaux à 1.
Lors des expériences dites d'étude, c'est- à-dire permettant les expériences mettant en œuvre un échantillon à étudier, comprenant alors des espèces moléculaires dont on cherche à déterminer les concentrations, on utilise un étalon dit interne, c'est-à-dire présent dans l'échantillon étudié. Il s'agit généralement de protéines alourdies ou de peptides alourdis.
Lors des expériences dites de calibration, on utilise un ou de préférence plusieurs étalons dits externes, c'est-à-dire des échantillons d'étalonnage différents de l'échantillon étudié afin de permettre l'identification de paramètres de modèles. Ces échantillons d'étalonnage comprennent des espèces moléculaires, par exemple des protéines ou des peptides dont on connaît la concentration.
Le fait d'utiliser un étalon interne permet l'ajustement de tout ou partie des coefficients βi,D,k ou des paramètres de la colonne p, simultanément à l'étude de l'échantillon. Cela convient particulièrement lorsqu'on utilise dispositif dit instable, c'est-à-dire pour lequel les coefficients βi,D,k ou les paramètres p peuvent varier d'une expérience à une autre. L'invention permet donc d'estimer des paramètres propres à la colonne de chromatographie (paramètres p) ainsi que le gain de calibration pour un peptide i (coefficient βi,D,k) simultanément à la réalisation d'expériences de mesure, ce qui est un des avantages de l'invention. Cela est notamment rendu possible par une représentation du modèle par un système à espace-état, dont la résolution permet l'estimation de la fonction de sortie du système (fonction y) en fonction des paramètres p de la colonne de chromatographie.
2) Une seconde étape consiste à calculer les autres coefficients de calibration αx,k sur les Nc expériences de calibration.
Figure imgf000027_0001
pour i=l à Npep (tous les peptides) , les paramètres physiques p pouvant encore être réévalués.
Ce calcul ne peut toutefois pas être entrepris s'il n'y a pas d'expérience de calibration ; alors les coefficients αx,k sont supposés tous égaux à 1. Le coefficient 1 est à nouveau un coefficient de minimisation, que l'on ajustera en fonction de la confiance que l'on accorde à la détermination des paramètres initiaux p0.
3) La résolution finale, permettant de déterminer les concentrations CD,k des protéines d'étude k dans les Np expériences d'études, consiste en une nouvelle recherche de minimum selon
Figure imgf000027_0002
à chaque expérience j, mD,k représentant les sommes des mlι3ι]ç comme on l'a vu.
Ces calculs sont de réalisation facile sur un ordinateur. Un exemple de résultat obtenu est à la figure 2, où un signal modélisé 5 (y(t)) est superposé au signal effectivement mesuré 6 après avoir été pondéré par la concentration c et les gains de calibration trouvés par le calcul, et aussi après la réévaluation des paramètres physiques p à partir de po, qui a pu corriger des défauts d'évaluation de la forme
(étalement) ou de la position du pic dans le modèle 5: la concordance est excellente.
Le procédé décrit dans cette demande trouvera son application dans l'analyse de fluides biologiques et en particulier le sang. Mais il pourra également être mis en œuvre dans la caractérisation de bactéries par leur protéome. AUTRE MODE DE REALISATION DE L' INVENTION EXPRESSION DU MODELE DE LA COLONNE
Les dérivées de premier ordre et de second ordre de l'équation (1) rencontrée plus haut peuvent être désormais données par les équations (3') et (4'), au lieu de (3) et (4) : [c(i,n)- c(i -1,n)]+ o(λz) (3'
Figure imgf000028_0001
d2c(z,t) = —-[c(i +Xn)- 2c(i,n)+ c(i -1,n)]+ o(Az2) ( 4 ' )
F)7 2 Δz
On propose d'utiliser un schéma explicite décentré en amont en approchant la dérivée d'ordre 1 en z par une différence finie amont. Ceci est motivé par le fait que l'utilisation d'un tel schéma permet de relâcher les contraintes de stabilité par rapport à un schéma explicite centré. Les contraintes de stabilité étant moindres, les pas d'échantillonnage en temps Δt et en espace Δz pourront être choisis plus grands et ainsi le temps de calcul global de l'algorithme sera fortement réduit .
Le schéma décentré amont est choisi car la vitesse du solvant us est positive. Si ce n'était pas le cas, on choisirait un schéma décentré aval, le but étant toujours d'aller chercher l'information en «remontant le courant». On retrouve l'équation (6) c(i,n + 1) = I(p)c(i + !,«) + J(p)c(i,n) + K(p)c(i -1,n) (6:
où toutefois les coefficients deviennent :
DAt us AzAt + 2D1At usAzAt + DtAt
I(P) = , J(P) = 1- , K(p) =
Az (I + Fk) Az2 (1 + Fk) Az2 (I + Fk)
Au lieu de l'équation (12) , on trouve une équation (12') légèrement modifiée :
(l + Fkwe-S^> )jt-(c(i,n + l)-c(i,n))- FSkw -Sφ(ι,n) c(i,n) =
D
- ^- (c(i, n) - c(i - 1, n)) + -\ (c(i + l,n)- 2c(i, n) + c(i -l,n))
A
c(i, n + 1) =
D,
At(l + Fkwe-Sφ('-n)) :(i+l,n)
Az2
Figure imgf000029_0001
D1
- At(l + Fkwe-Sφ(ι'n>Y :(i-l,n)
Az (12' )
et, dans l'équation (13) identique à celle qui a déjà été rencontrée, : c(i,n + ï) = I(i,n, p)c(i + \,n) + J(i,n,p)c(i,n) + K(i,n,p)c(i -\,n) (13)
les coefficients I, J et K s'écrivent : D1
I(i,n,p) = At(l + Fkwe-SφMY V1 r
Az2 _
K(i,n,p) = At(l + Fkwe-SφMY r
Figure imgf000030_0001
Figure imgf000030_0002
Le reste du procédé, et notamment l'inversion du modèle du système, est inchangé.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de détermination de concentrations de molécules dans un soluté d'une solution, consistant à faire traverser par la solution un appareillage comprenant une colonne chromatographique (2) et à obtenir un chromatogramme de la solution, caractérisé en ce qu' il comprend l'utilisation d'un modèle spatio-temporel local de transport des molécules à travers la colonne chromatographique, pour exprimer des chromatogrammes modélisés associés chacun à une des espèces moléculaires , ce modèle étant représenté sous la forme d'un système à espace-état, puis une opération numérique d'inversion faisant intervenir des valeurs (m) du chromatogramme de la solution et des valeurs (y) des chromatogrammes modélisés pour déterminer lesdites concentrations (c) .
2. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle spatio-temporel de transport des molécules comprend, pour chacune des espèces, une équation d'évolution de concentration des molécules de ladite espèce et une équation d' interaction des molécules de la phase mobile avec la phase stationnaire .
3. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'équation d'évolution exprime la concentration pour chaque point de la colonne chromatographique en fonction de concentrations antérieures audit point et à des points voisins, lesdites concentrations antérieures étant pondérées par des coefficients.
4. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 3, caractérisé en ce que les coefficients sont des expressions de paramètres comprenant des paramètres de la colonne chromatographique, des paramètres de pics chromatographiques d'étalonnage des espèces, et des paramètres d'ajustement.
5. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 4, caractérisé en ce que les paramètres de la colonne chromatographique comprennent une longueur (L) et un paramètre (F) fonction de la porosité de ladite colonne .
6. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 4, caractérisé en ce que les paramètres de pics chromatographiques d'étalonnage comprennent un paramètre (D1) de diffusion des molécules du soluté.
7. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 4, caractérisé en ce que les paramètres comprennent encore un paramètre lié à une vitesse d'un solvant (us) dans la colonne chromatographique.
8. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 4, caractérisé en ce que les paramètres d'ajustement comprennent des pas d'échantillonnage spatiaux (Δz) , le long de la colonne chromatographique, et temporels (Δt) .
9. Procédé de détermination de concentration de molécules selon la revendication 4, caractérisé en ce que les paramètres comprennent encore des paramètres décrivant une modification de composition d'un solvant avec le temps.
10. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 2ou
3, caractérisé en ce que l'équation d'évolution est : dc(z,t) , dq(z,t) , dc(z,t) d2c (z,t) h r h U. = Ul dt dt dz dz2
11. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 4, caractérisé en ce que le modèle de transport est
exprimé par
Figure imgf000033_0001
où n correspond à un échantillonnage du temps de 1 à nt, A est une matrice d'état, B une matrice d'entrée, C une matrice de sortie et D une matrice de commande directe, A, B, C et D dépendant du temps,
et est un vecteur-colonne de dimension
Figure imgf000033_0002
L_ nz=- AZ
Figure imgf000034_0001
est une matrice carrée de dimension nz ;
Figure imgf000034_0002
est un vecteur-colonne de dimension nz ;C(p) = (Q ••• 0 l) est un vecteur-ligne de dimension nz, avec y(ri) = c(—,ri) ; D(p) est choisie è volonté, et Az
I(i),J(n)et K(p) sont des coefficients.
12. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 11, caractérisé en ce que :
At(ID1-U5Az) Az2 (1 + Fk)-ID1At
KP) = , J(P) =
2Az2 (1 + Fk) Az2 (1 + Fk)
Δf(2D,+M.Δz)
K(p) =
2Azz(l + Fk) où F est un facteur de porosité de la colonne chromatographique, D1 un facteur de diffusion chromatographique, et Δt et Δz des pas d'échantillonnage temporel et spatial du modèle.
13. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 9, caractérisé en ce que le modèle de transports est
'x{μ +1) = A(n,p)x(ή) + B(n,p)u(n) exprime par y(n) = C(n,p)x(n) + D(n,p)u(n)
X(O) = X0(P) où n correspond à un échantillonnage du temps de 1 à nt, A est une matrice d'état, B une matrice d'entrée, C une matrice de sortie et D une matrice de commande directe, A, B, C et D dépendant du temps,
X(Il) est un vecteur-colonne de
Figure imgf000035_0001
L_ dimension nz= AZ
A(P)
Figure imgf000035_0002
est une matrice carrée de dimension nz ;
Figure imgf000035_0003
est un vecteur-colonne de dimension nz ; C(p) = (0 ••• 0 l) est un vecteur-ligne de dimension nz, avec y(ri) = c(— ,ri) ; D(p) est choisie à volonté, et Az
I (i, n, p) , J (i, n, p) et K(i,n,p) sont des coefficients.
14. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 13, caractérisé en ce que :
Figure imgf000036_0001
où F est un paramètre de porosité de la colonne chromatographique, kw un facteur de rétention, S une pente de gradient, φ une concentration, D1 un facteur de diffusion chromatographique et Δz et Δt des pas d'échantillonnage spatial et temporel du modèle.
15. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que des paramètres de gain de l'appareillage (α,β) sont déduits par une recherche de minimum d'une fonction qui est une différence entre des signaux mesurés pour des molécules de concentration connue et des expressions où interviennent lesdits paramètres de gain, le modèle de transport des molécules et lesdites concentrations connues.
16. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la concentration sont obtenues par une recherche d'un minimum d'une fonction qui est une différence entre des signaux mesurés pour lesdites molécules et des expressions où interviennent lesdits paramètres de gain, le modèle de transport des molécules et lesdites concentrations .
17. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon les revendications 4 et 15, caractérisé en ce que certains des paramètres sont réévalués pendant la recherche de minimum.
18. Procédé de détermination de concentration de molécules selon l'une quelconque des revendications 1 à 16, caractérisé en ce qu'il comprend l'utilisation d'au moins un algorithme de minimisation stochastique de type bayésien pour obtenir une adéquation entre les mesures et le modèle.
19. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 11, caractérisé en ce que :
D At us AzAt + 2D1At u AzAt + D, At
HP) = r J(P) = 1 - r K(P) =
Az (1 + Fk) Az (1 + Fk) Az (1 + Fk) où F est un facteur de porosité de la colonne chromatographique, D1 un facteur de diffusion chromatographique, et Δt et Δz des pas d'échantillonnage temporel et spatial du modèle.
20. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon la revendication 13, caractérisé en ce que :
Figure imgf000038_0001
où F est un paramètre de porosité de la colonne chromatographique, kw un facteur de rétention, S une pente de gradient, φ une concentration, D1 un facteur de diffusion chromatographique et Δz et Δt des pas d'échantillonnage spatial et temporel du modèle.
21. Procédé de détermination de concentrations de molécules selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le chromatogramme est obtenu à partir d'un spectrogramme .
PCT/EP2009/061484 2008-09-05 2009-09-04 Procédé de mesures de concentrations d'espèces moléculaires au moyen d'un chromatogramme WO2010026228A1 (fr)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP09782630A EP2321639A1 (fr) 2008-09-05 2009-09-04 Procédé de mesures de concentrations d'espèces moléculaires au moyen d'un chromatogramme
JP2011525565A JP2012502263A (ja) 2008-09-05 2009-09-04 クロマトグラムを用いて分子種の濃度を測定する方法
US13/060,943 US20110161062A1 (en) 2008-09-05 2009-09-04 Method and device for decontaminating a metallic surface

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0855979A FR2935805B1 (fr) 2008-09-05 2008-09-05 Procede de mesures de concentration d'especes moleculaires au moyen d'un chromatogramme
FR0855979 2008-09-05
FR0953579 2009-05-29
FR0953579 2009-05-29

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2010026228A1 true WO2010026228A1 (fr) 2010-03-11

Family

ID=41175581

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2009/061484 WO2010026228A1 (fr) 2008-09-05 2009-09-04 Procédé de mesures de concentrations d'espèces moléculaires au moyen d'un chromatogramme

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20110161062A1 (fr)
EP (1) EP2321639A1 (fr)
JP (1) JP2012502263A (fr)
WO (1) WO2010026228A1 (fr)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120271556A1 (en) * 2011-04-06 2012-10-25 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Ene Alt Method and device for estimating biological or chemical parameters in a sample, corresponding method for aiding diagnosis
EP2647990A1 (fr) * 2012-04-05 2013-10-09 Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives Procédé et dispositif d'estimation de paramètres moléculaires dans un échantillon traité par chromatographie
EP3133392A1 (fr) 2015-08-20 2017-02-22 Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives Procédé d' estimation d' un temps de rétention dans une colonne de chromatographie

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9880115B2 (en) 2011-10-21 2018-01-30 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Method for characterizing a material
EP3115768B1 (fr) * 2015-07-07 2017-12-27 Malvern Instruments Limited Procédé et appareil de détermination des propriétés de diffusion d'un échantillon
CN114846326A (zh) * 2019-12-17 2022-08-02 豪夫迈·罗氏有限公司 用于校准具有多个重复硬件组件的至少一个分析装置的方法

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
COUENNE F ET AL: "On minimal representation of heterogeneous mass transfer for simulation and parameter estimation: Application to breakthrough curves exploitation", COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, PERGAMON PRESS, OXFORD, GB, vol. 30, no. 1, 15 November 2005 (2005-11-15), pages 42 - 53, XP025272407, ISSN: 0098-1354, [retrieved on 20051115] *
CZOK MARTIN; GUIOCHON GEORGES: "The physical sense of simulation models of liquid chromatography: Propagation through a grid or solution of the mass balance equation?", ANALYTICAL CHEMISTRY, vol. 62, no. 2, January 1990 (1990-01-01), ELSEVIER, pages 189 - 200, XP002521154, ISSN: 0003-2700 *
FORSSEN P ET AL: "An improved algorithm for solving inverse problems in liquid chromatography", COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, PERGAMON PRESS, OXFORD, GB, vol. 30, no. 9, 15 July 2006 (2006-07-15), pages 1381 - 1391, XP025088985, ISSN: 0098-1354, [retrieved on 20060715] *
JAKOBSSON ET AL: "Using computer simulation to assist in the robustness analysis of an ion-exchange chromatography step", JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY, ELSEVIER SCIENCE PUBLISHERS B.V. AMSTERDAM, NL, vol. 1063, no. 1-2, 21 January 2005 (2005-01-21), pages 99 - 109, XP005003841, ISSN: 0021-9673 *
LIANG H ET AL: "Non-Equilibrium Thermodynamic Separation Theory of Nonlinear Chromatography II. The 0-1 Model for Nonlinear-Mass Transfer Kinetic Processes", CHINESE JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY,, vol. 25, no. 6, 1 November 2007 (2007-11-01), pages 785 - 798, XP022857141, ISSN: 1872-2059, [retrieved on 20071101] *
MOHAMMAD-DJAFARI A ET AL: "Regularization, maximum entropy and probabilistic methods in mass spectrometry data processing problems", INTERNATIONAL JOURNAL OF MASS SPECTROMETRY, ELSEVIER SCIENCE PUBLISHERS, AMSTERDAM, NL, vol. 215, no. 1-3, 1 April 2002 (2002-04-01), pages 175 - 193, XP004346683, ISSN: 1387-3806 *
PAULUS C ET AL: "Chromatographic alignment combined with chemometrics profile reconstruction approaches applied to LC-MS data", ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY, 2007. EMBS 2007. 29TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE, IEEE, PISCATAWAY, NJ, USA, 22 August 2007 (2007-08-22), pages 5983 - 5986, XP031337590, ISBN: 978-1-4244-0787-3 *
STRUBEL G ET AL: "Bayesian estimation for molecular profile reconstruction in proteomics based on liquid chromatography and mass spectrometry", ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY, 2007. EMBS 2007. 29TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE, IEEE, PISCATAWAY, NJ, USA, 22 August 2007 (2007-08-22), pages 5979 - 5982, XP031337589, ISBN: 978-1-4244-0787-3 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120271556A1 (en) * 2011-04-06 2012-10-25 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Ene Alt Method and device for estimating biological or chemical parameters in a sample, corresponding method for aiding diagnosis
EP2647990A1 (fr) * 2012-04-05 2013-10-09 Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives Procédé et dispositif d'estimation de paramètres moléculaires dans un échantillon traité par chromatographie
FR2989169A1 (fr) * 2012-04-05 2013-10-11 Commissariat Energie Atomique Procede et dispositif d'estimation de parametres moleculaires dans un echantillon traite par chromatographie
EP3133392A1 (fr) 2015-08-20 2017-02-22 Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives Procédé d' estimation d' un temps de rétention dans une colonne de chromatographie

Also Published As

Publication number Publication date
EP2321639A1 (fr) 2011-05-18
JP2012502263A (ja) 2012-01-26
US20110161062A1 (en) 2011-06-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2010026228A1 (fr) Procédé de mesures de concentrations d&#39;espèces moléculaires au moyen d&#39;un chromatogramme
Sahu et al. An overview of experimental designs in HPLC method development and validation
Gheshlaghi et al. Application of statistical design for the optimization of amino acid separation by reverse-phase HPLC
Peraman et al. Analytical quality by design approach in RP-HPLC method development for the assay of etofenamate in dosage forms
Smilde et al. Calibration methods for complex second-order data
FR2692672A1 (fr) Procédé et dispositif de génération d&#39;un spectre de masse discret par déconvolution de données.
EP2028486A1 (fr) Procédé d&#39;estimation de concentrations de molécules dans un relevé d&#39;échantillon et appareillage
FR2911962A1 (fr) Methode pour realiser une analyse quantitative d&#39;un melange de composes moleculaires par chromatographie en phase gazeuse bidimensionnelle.
Vosough et al. Development of a fast HPLC-DAD method for simultaneous quantitation of three immunosuppressant drugs in whole blood samples using intelligent chemometrics resolving of coeluting peaks in the presence of blood interferences
Rácz et al. Establishing column batch repeatability according to Quality by Design (QbD) principles using modeling software
EP1600771A1 (fr) Calibration de structures en pics
WO2014087770A1 (fr) Dispositif et procédé de traitement de données associés à la chromatographie
Enesei et al. Updating the European Pharmacopoeia impurity profiling method for terazosin and suggesting alternative columns
Dinç et al. Simultaneous determination of tartrazine and allura red in commercial preparation by chemometric HPLC method
EP3006935A1 (fr) Procédé et dispositif de détermination d&#39;une composition d&#39;un échantillon gazeux traité par chromatographie gazeuse
EP2581741A1 (fr) Transfert de méthodes en geleant un paramètre initialement non contrôlé
Quiming et al. Development of retention prediction models for adrenoreceptor agonists and antagonists on a polyvinyl alcohol‐bonded stationary phase in hydrophilic interaction chromatography
Wang et al. Accurate prediction of retention in hydrophilic interaction chromatography by back calculation of high pressure liquid chromatography gradient profiles
Jumde et al. Review on development of analytical method and validation by reverse phase-High performance liquid chromatography
FR2935805A1 (fr) Procede de mesures de concentration d&#39;especes moleculaires au moyen d&#39;un chromatogramme
Taleuzzaman et al. Particle size role, Importance and Strategy of HPLC Analysis-An update
JPH06500396A (ja) サブトラクティブクロマトグラフィによる蛋白構造の定量分析およびモニタリング
Ghaheri et al. Resolving of challenging gas chromatography–mass spectrometry peak clusters in fragrance samples using multicomponent factorization approaches based on polygon inflation algorithm
SB et al. Determination of organic volatile impurities in herbal formulations and extracts by capillary gas chromatography
EP4065959A1 (fr) Procede de caracterisation de composes d&#39;intérêt dans une chambre de mesure présentant une variation d&#39;humidité relative

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 09782630

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2011525565

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

REEP Request for entry into the european phase

Ref document number: 2009782630

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2009782630

Country of ref document: EP