Neuer Transformer-Ansatz ermöglicht Aerosol-MALDI-MS zur Pathogen-Erkennung
Matrix‑Assisted Laser Desorption/Ionization Mass Spectrometry (MALDI‑MS) gilt als unverzichtbares Werkzeug in der biomedizinischen Analyse, weil es Pathogene anhand ihrer einzigartigen Massenspektren exakt identifizieren kann. In der Praxis bleibt die Technik jedoch stark an Laborbedingungen gebunden, da sie auf aufwändige Probenvorbereitung und mehrfache Messungen angewiesen ist. Diese Einschränkungen machen sie für die Echtzeit‑Überwachung von Umwelt‑Aerosolen ungeeignet.
Um diese Hindernisse zu überwinden, wurde der Mass Spectral Dictionary‑Guided Transformer (MS‑DGFormer) entwickelt. Das datengetriebene Modell verarbeitet rohe, minimal vorbereitete Massenspektren direkt und eliminiert damit den Bedarf an umfangreichem Vor‑Processing. Durch die Nutzung einer Transformer‑Architektur werden die langreichweitigen Abhängigkeiten in den Zeit‑reihen‑Spektren effektiv erfasst.
Ein zentrales Merkmal des MS‑DGFormer ist der Dictionary‑Encoder, der mit Singular‑Value‑Decomposition (SVD) bereinigte Spektren integriert. Dadurch kann das System kritische biomolekulare Muster aus Einzel‑Shot‑Spektren herausfiltern und liefert robuste Ergebnisse bei verrauschten Aerosol‑Analysen. Der Ansatz ermöglicht eine zuverlässige Pathogen‑Erkennung in Echtzeit, ohne dass mehrere Messungen erforderlich sind.
Die Einführung des MS‑DGFormer eröffnet die Möglichkeit, portable MALDI‑MS‑Plattformen für den Einsatz vor Ort zu realisieren. Durch die Beseitigung von Labor‑abhängigen Vor‑Schritten wird die autonome, sofortige Analyse von Aerosolen in Feldbedingungen möglich, was die Überwachung von Umwelt‑ und Gesundheitsrisiken erheblich verbessert.