Автор: Chromatography Mound
Введение
Аналитикам, работающим с масс-спектрометрией, часто приходится сталкиваться с тем, что некоторые национальные стандартные методы требуют построения калибровочных кривых в чистом растворителе, в то время как другие требуют их построения в пустой матрице.
Различия между методами отражают необходимость коррекции матричных эффектов, возникающих при подготовке образца и ионизации. Если матричные эффекты значительны, калибровочные кривые следует строить в холостой матрице ; в противном случае достаточно подготовки в чистом растворителе.
Легко заметить, что во многих стандартных методах предоставляются только данные по восстановлению, а данные по эффекту матрицы опускаются. Но является ли скорость восстановления единственной мерой при оценке точности метода?
Эффекты восстановления и матрицы: что это?
Чтобы прояснить взаимосвязь между эффектами восстановления и матрицы, необходимо сначала понять их основы и формулы расчета.
Во время подготовки образца потери аналитов могут происходить из-за неэффективной экстракции, нагревания, окисления, pH, адсорбции/десорбции и многих других причин, а восстановление рассчитывается как теоретическое количество всплеска за вычетом потерь.
С другой стороны, эффект матрицы возникает в источнике ионизации, когда совместно экстрагированные компоненты матрицы изменяют эффективность ионизации аналита посредством конкуренции или облегчения, тем самым изменяя измеряемый отклик.
Как матричные эффекты могут препятствовать потере подготовки
Если матричные эффекты не оцениваются и не корректируются, кажущееся восстановление, зафиксированное в ходе эксперимента, представляет собой совокупный результат потерь при подготовке и изменений ионизации.
Например, если вводят 100 единиц аналита и 20 единиц теряются во время приготовления, то истинное восстановление составляет 80. Если матрица вызывает 50% подавление ионов, измеренный сигнал становится 80 × 50% = 40, а кажущееся восстановление составляет 40.
Наоборот, если добавить 100 единиц, то будет потеряно 50 единиц (истинное восстановление 50), но матрица усиливает ионизацию, удваивая ответ (это известно как положительный эффект , когда матрица действует как посредник, а не конкурент), измеренный сигнал становится 50 × 200% = 100, что дает кажущееся восстановление 100.
В последнем случае кажущееся 100% восстановление скрывает существенные препаративные потери, компенсированные матричным усилением; такой результат ненадежен и может значительно различаться в зависимости от типа образца.
Пример: определение ДМК в косметике методом ГХ-МС/МС
В работе (LI Siyuan et al. Determination of Seven Dimethylcyclosiloxanes in Cosmetics by Gas Chromatography-Tandem Mass Spectrometry , Journal of Instrumental Analysis, 2023, 42 (12): 1607-1614), посвященной разработке метода ГХ-МС/МС для определения 7 диметилциклосилоксанов (ДМС) в косметических средствах, автор объяснил, как оценка матрицы влияет на выбор калибровки. В данной диссертации влияние матрицы оценивалось с использованием отношения наклонов стандартных кривых:
ME = наклон калибровочной кривой матрицы / наклон калибровочной кривой растворителя × 100%
ME < 85% указывает на подавление; 85% ≤ ME ≤ 115% указывает на незначительный эффект матрицы; ME > 115% указывает на усиление.
Результаты показали, что в водной матрице МЭ ДМК находятся в диапазоне от 100% до 113%, что незначительно, поэтому была применена калибровка по растворителю; тогда как в матрицах молока и сливок МЭ достигали 150%-169% и 160%-275%, в обоих случаях демонстрируя улучшение, поэтому была применена калибровка по матрице.
Практические выводы для валидации метода
Национальные стандарты, описывающие степень извлечения (как с использованием калибровки по растворителю, так и по матрице), представляют точные значения степени извлечения в соответствующем контексте: либо влияние матрицы пренебрежимо мало, либо для коррекции смещения использовалась кривая, соответствующая матрице. Однако, если аналитик количественно оценивает степень извлечения, используя только калибровку по растворителю и не оценивает влияние матрицы, высокая кажущаяся степень извлечения не гарантирует надёжность метода.
Понимание различных источников и взаимодействия потерь при подготовке и матричных эффектов имеет важное значение для строгой разработки метода, а также для быстрого выявления и устранения источников смещения для обеспечения надежности сообщаемых результатов.