Workflow for Authenticity Testing of Plant Extract Using Revident LC/Q‑TOF and MassHunter Explorer

Význam tématu

Testování pravosti potravin a rostlinných extraktů nabývá na významu vzhledem k riziku falšování a nesprávného označování v rozsáhlém dodavatelském řetězci. Rychlé a spolehlivé analytické metody založené na vysokorozlišovací hmotnostní spektrometrii (HRMS) v netargetovaném režimu jsou klíčové pro včasnou detekci nečistot, napodobitelů a podvodných přísad.

Cíle a přehled studie / článku

Úkolem studie bylo ověřit nový komplexní postup pro autentizaci esenciálního oleje z levandule pomocí Agilent Revident LC/Q-TOF a softwaru MassHunter Explorer. Metodika zahrnovala netargetované sbírání dat, profilování extraktu, statistickou analýzu, identifikaci známých i dosud neznámých složek a porovnání autentických a podvržených vzorků.

Použitá metodika a instrumentace

Chromatografie a hmotnostní spektrometrie:

• Kapalinová chromatografie (Agilent 1290 Infinity II LC) s kolonkou Poroshell 120 StableBond-Aqueous (2,1×150 mm, 2,7 µm), teplota 40 °C, gradient 0,1 % kyselina mravenčí ve vodě/methanolu.
• Detekce pomocí Revident Q-TOF MS (G6575AA) v pozitivním režimu ESI, rozsahy m/z 50–1 700 (MS) a 25–1 100 (MS/MS), referenční hmota m/z 922,0098.

Vzorky:

• Autentické esenciální oleje z levandule (různé odrůdy a geografické zdroje).
• Běžné levandulové podvrhy: olej z ho-leaf, ho-wood, hřebíček, eukalyptus, růžové dřevo, syntetické směsi.
• Příprava adulterovaných vzorků s 1, 5 a 20 % příměsi.

Software a analýza:

• MassHunter Explorer pro netargetované vyhledání a zarovnání funkcí (Find and Align).
• Statistické nástroje: PCA, hierarchické klastry, volcano plot, ANOVA, Vennovy diagramy.
• Identifikace sloučenin: integrované databáze Agilent, přímé linky na NIST MS Search, MassBank, MoNA, SIRIUS s modul C SI:Finger ID.

Hlavní výsledky a diskuse

1. Variabilita mezi šaržemi stejného původu

• PCA a HCA ukázaly, že dvě šarže bulharského levandulového oleje se lišily pouze v relativních koncentracích některých klíčových komponent, nikoli v přítomnosti unikátních sloučenin.

2. Rozlišení autentických a adulterovaných vzorků

• PCA i volcano plot jasně oddělily autentické oleje od tří běžných podvodných olejů. Vybrané EIC vykazovaly markery přítomné výhradně v autentických vzorcích.

3. Geografický původ autentických olejů

• PCA potvrdila odlišné chemické profily levandule z Bulharska, Francie a Číny, pravděpodobně vlivem klimatických a agronomických faktorů.

4. Citlivost detekce adulterace

• Modelová příměs i 1 % syntetické směsi byla detekovatelná PCA, přičemž při 5 a 20 % bylo narušení chemického otisku ještě výraznější.

5. Identifikace neznámých sloučenin

• Databázová validace (Agilent, NIST) a AI-podporované nástroje SIRIUS/CANOPUS potvrdily identifikaci neznámého markera jako kumarinu (C9H6O2) s vysokou přesností hmotnosti, shodou izotopického vzoru a fragmentačním stromem.

Přínosy a praktické využití metody

Postup umožňuje:

• Komplexní kontrolu kvality a ověření pravosti rostlinných extraktů.
• Citlivou detekci nízkého podílu adulterantů (již od 1 %).
• Rychlou identifikaci známých i neznámých látek pomocí integrovaných a externích databází.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace sítí AI-podpory pro předpověď struktur neznámých látek.
• Rozšíření databází autentických vzorků pro různé geografické oblasti.
• Nasazení v průmyslové výrobě a regulační kontrole pro prevenci potravního podvodu.

Závěr

Navržený netargetovaný workflow založený na LC/Q-TOF a MassHunter Explorer poskytuje robustní a citlivý nástroj pro autentizaci levandulového oleje. Kombinace multivariační statistiky, komplexního profilování a pokročilých nástrojů pro identifikaci umožňuje detekovat a charakterizovat adulterace i přirozenou variabilitu.

Reference

• Aprotosoaie AC, Gille E, Trifan A, Luca VS, Miron A. Essential Oils of Lavandula Genus: a Systematic Review of Their Chemistry. Phytochem Rev. 2017;16:761–799.
• Agilent Technologies. Agilent MassHunter Explorer Overview. 2023.
• Dührkop K, Fleischauer M, Ludwig M, et al. SIRIUS4: a Rapid Tool for Turning Tandem Mass Spectra into Metabolite Structure Information. Nat Methods. 2019;16:299–302.
• Kim HW, Wang MX, Leber CA, et al. NPClassifier: A Deep Neural Network-Based Structural Classification Tool for Natural Products. J Nat Prod. 2021;84:2795–2807.