Cannabis Characterization Using GC and GCxGC with Time-of-Flight Mass Spectrometry

Význam tématu

Cannabis obsahuje rozsáhlou škálu přírodních i cizorodých organických látek, mezi něž patří kanabinoidy, terpeny i rezidua pesticidů nebo polyaromatických uhlovodíků. Přesné určení složení je klíčové pro hodnocení účinnosti, bezpečnosti a kvality produktů s obsahem CBD či THC.

Cíle a přehled studie / článku

Studie se zaměřuje na detailní charakterizaci vzorků konopí pomocí jedno- a dvourozměrné plynové chromatografie spojené s časovo-oflouvou hmotnostní spektrometrií (GC-TOFMS a GC×GC-TOFMS). Cílem je rozlišit a kvantifikovat klíčové látky, porovnat různé odrůdy a identifikovat koelutující sloučeniny.

Použitá metodika

Analyzované vzorky konopných extraktů byly nejprve připraveny v organickém rozpouštědle. Následně probíhala separace v prvním i druhém dimenzi GC×GC, přičemž pro detekci a získání vysoce rozlišených masových spekter byla využita TOFMS technologie s rychlým skenováním. K usnadnění identifikace byly využity m/z filtry a elektronicky dekonvolvovaná data. Pro srovnávací a statistickou analýzu byl nasazen modul ChromaTOF Tile založený na Fisherových poměrech a PCA.

Použitá instrumentace

• LECO Pegasus® BT 4D – GC×GC-TOFMS systém s nízkou fg detekční hranicí a liniovým rozsahem přes 10^5
• ChromaTOF® Tile – software pro vizualizaci, klasifikaci a statistické porovnání vzorků

Hlavní výsledky a diskuse

• GC×GC-TOFMS konturové grafy prokázaly výrazné oddělení složek a odhalily koeluce α-pinenu a dalších terpenů.
• Porovnání tří vzorků konopí (Hemp I, II, III) ukázalo odlišné profily monoterpenů (C10) a seskviterpenů (C15) i variabilní poměry kanabinoidů.
• Kvantitativní analýza odhalila skutečný obsah THC a CBD, který se lišil od uváděných hodnot, což poukazuje na nutnost přesného laboratorního ověření.

Přínosy a praktické využití metody

• Vysoké rozlišení a citlivost umožňují spolehlivou identifikaci i stopových složek.
• Metoda podporuje komplexní sledování kvality a bezpečnosti farmaceutických i rekreačních produktů z konopí.
• Rychlé dekonvoluční algoritmy a statistické moduly zkracují dobu analýzy a usnadňují rozhodování v QA/QC laboratořích.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace s pokročilými statistickými a strojově učícími algoritmy (PCA, klasifikace, prediktivní modely).
• Rozšíření aplikací na detekci kontaminantů (pesticidů, PAH) a metabolitů konopí.
• Standardizace analytických protokolů pro průmyslové a regulační účely.

Závěr

GC×GC-TOFMS představuje výkonné řešení pro komplexní charakterizaci konopí. Umožňuje přesnou identifikaci a kvantifikaci kanabinoidů, terpenů i dalších organických látek, čímž podporuje zajištění kvality, bezpečnosti a účinků produktů z konopí.