본 연구는 초고성능 액체 크로마토그래피-사중극자-비행시간 연동 질량분석법(UPLC-Q-TOF-MS/MS)을 기반으로 자체 구축한 화학성분 분자식 데이터베이스와 특징 파편 이온 데이터베이스를 결합하였으며, Python의 NumPy 행렬 연산과 Matplotlib 그래핑 기술을 활용하여 특징 파편 이온 m/z 이론값 자동 대조 알고리즘을 개발하였다. 이를 통해 상처 치료용 골접합제 내 다성분을 신속히 선별하고 자동으로 해석할 수 있었다. 표준물질 대조 및 문헌 분석을 포함하여 각 성분의 MS/MS 분해 규칙을 심층 연구하였다. 이 방법을 이용하여 상처 치료용 골접합제에서 77종의 화합물을 확인했으며, 그 중 28종의 트리테르펜, 16종의 사포닌, 9종의 아미노산, 9종의 플라보노이드배당체, 6종의 알칼로이드, 6종의 지방산, 2종의 고리형 에테르 테르펜배당체, 1종의 색소 성분이 포함되었다. 성능 검증 결과 Python 알고리즘의 검출률은 100%였으며, 상대 표준 편차(RSD)는 3.0% 미만, 오탐율은 2.5%였다. 본 연구는 해당 중약 복합처방의 약효 물질 기초 및 품질 평가 연구에 과학적 데이터와 기술적 지원을 제공할 수 있다.

상처 치료용 골접합제; 초고성능 액체 크로마토그래피-사중극자-비행시간 연동 질량분석법; Python 알고리즘; 성분 자동 해석; 질량분석 분해 기전