AI요약

기존 액체 크로마토그래프 질량 분석(LC-MS/MS)은 라벨 물질 사용 시 발생하는 리텐션 시간(RT) 편이와 신호 중첩 문제로 정량 분석 정확도 및 다중성에 한계가 있었습니다. 본 기술은 기계 학습을 활용하여 라벨 물질의 중수소 치환에 따른 RT 편이를 정확하게 예측하고, 질량이 인접한 물질들의 신호를 정밀하게 분리하여 재구성하는 방법을 제공합니다. 이를 통해 고가의 장비 없이도 펩타이드 및 단백질 수준의 정량 분석 정확도를 획기적으로 향상시키고, 정량 측정의 다중성을 극대화합니다. 이 기술은 생명과학 연구 및 진단 분야에 혁신적인 기여를 할 것으로 기대됩니다.