Gerichte massaspectrometrie (MS) maakt nauwkeurige en reproduceerbare eiwitkwantificering mogelijk en is essentieel voor biomarkervalidatie, detectie van pathogenen en metaproteomics. De brede toepassing wordt echter belemmerd door het arbeidsintensieve proces om de analyses te ontwikkelen, waarvoor manuele selectie van peptiden, transisties, en optimalisatie van methoden vereist is. Dit project ontwikkelt een computationele pijplijn die het ontwerp van gerichte MS-analyses automatiseert met AI-gestuurde, voorspellende modellen. De pijplijn integreert voorspellingen van peptide detecteerbaarheid, quantotypiciteit, en specificiteit om optimale targets te identificeren en achtergrondinterferentie te minimaliseren. Daarnaast rangschikt het transities op basis in silico fragmentatie, en verfijnt het retentietijd en botsingsenergie om de gevoeligheid en de reproduceerbaarheid te verbeteren. Door tijdsintensieve, iteratieve, manuele optimalisatie te vervangen door een geautomatisserde, gegevensgestuurde aanpak, versnelt deze pijplijn de ontwikkeling van de analyses, waardoor gerichte MS schaalbaarder en toegankelijker wordt. De aanpak wordt gevalideerd met experimenteel bevestigde assays om robuustheid in complexe biologische matrices te garanderen. Dit project vergroot de efficiëntie van gerichte MS in fundamenteel en toegepast proteoom-onderzoek en vergemakkelijkt de toepassing in diagnostische toepassingen, microbioom studies, en biofarmaceutische kwaliteitscontrole.