化学暴露可能会影响人类新陈代谢，并在诸如阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease）等神经退行性疾病的病因中起作用。识别这些小分子代谢物需要将实验光谱与数据库中的参考光谱进行匹配。然而，环境化学物质或生理活性代谢物在人体样本中通常浓度较低。噪音离子的存在会显著降低光谱质量，导致假阴性结果和识别率下降。为应对这一挑战，光谱去噪（Spectral Denoising）算法可去除化学和电子噪音。在对 240 种测试代谢物的基准研究中，光谱去噪算法的表现优于其他方法。它能在平均比之前低 35 倍的浓度下实现高可信度的化合物识别。即使噪音离子强度比真实碎片离子高 150 倍以上，光谱去噪算法对不同水平的化学和电子噪音仍具有很强的抗性。在使用 Orbitrap Astral 质谱仪分析阿尔茨海默病患者的人类血浆样本时，去噪搜索（Denoising Search）检测到的注释化合物数量是 Exploris 240 Orbitrap 仪器的 2.5 倍，其中包括药物代谢物、家用和工业化学物质以及农药。