关键词

药物滥用；GC-MS；尿液；筛查；高分辨；Q Exactive

GC；Orbitrap 质谱仪；精确质量数

简介

药物滥用的特点是对某个药物的使用不按照说明书指导使用，

这通常源自具有严重问题的自我管理或者情绪低落。几乎所有

服用后让人感觉兴奋的药物都可能被滥用。药物滥用（DoA）

的药物包括镇静剂（鸦片类、巴比妥类、苯二氮卓类、酒精

类）、兴奋剂（安非他明、可卡因）、迷幻剂（LSD、莫斯

卡林、苯环己哌啶）和大麻类（大麻）。DoA 测试的目的有

很多，犯罪或者其他法医调查、高风险的职业功能、临床毒

物学、戒毒过程等都需要进行 DoA 测试。对于这类测试，尿

液是广泛使用的样品，因为尿液样品具有非侵入式、可靠经

济、使用广泛且具有严格规范1等特点，局限性是只能反映当

前或者近期物质使用情况，放置 2–3 天后可能导致结果呈阴

性。但是也有一些化合物及其代谢物可以存在较长时间，例

如，THC-COOH 和苯二氮卓类。1为了尽可能延长有效检测时

间，高灵敏度的分析技术非常关键。

DoA 的实验室测试是一项极具挑战性的任务。主要因为样品

包括各种化学背景，而需要筛查的化合物和代谢物数量众多。

另外，这类化合物水平可能很高也可能很低，这取决于样品暴

露情况。GC-MS 技术非常适合 DoA 筛查和确证，因为它提供

出色的色谱分辨率，峰数量以及范围很广的谱库，有利于化合

物识别。2，3但是，更高的灵敏度和特异性会提高阳性结果的

可靠性，并提高系统耐用性，尤其是在高通量实验室环境下的

测试。另一个挑战是采用 GC-MS 生成的信息丰富的电子轰击

质谱图进行定性分析时，尤其是当基质和背景离子在分析峰上

发生重叠时。

尿液中滥用药物的高置信度非目标筛查

AN

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CM

SM

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在这篇应用文献中，通过筛查尿液中的 DoA 评估 Thermo

ScientificTM Q ExactiveTM GC OrbitrapTM GC-MS/MS 系统性

能是否符合药物滥用监控要求。这篇文章的目的是演示采用

Thermo Scientific. Q Exactive GC Orbitrap GC-MS/MS 系统检

测和识别 DoA 的非目标物定性工作流程。本文章采用全扫描

模式，非目标采集和高分辨率状态分析真实尿液样品，获得精

确质量数结果，支持谱库检索。对于扫描速度及扫描间动态范

围和高灵敏度的评估，分别为低含量和高含量组分检测展开。

另外，也对用于自动解卷积和识别的独特的软件算法进行评

估，评估其是否适合日常筛查。

Dominic Roberts,1 Andrea Steuer, 2 Michael Poetzsch, 2 Thomas Kraemer2 and Paul Silcock1

1Thermo Fisher Scienti�c, Runcorn, UK2Department of Forensic Pharmacology and Toxicology, Zurich Institute of Forensic Medicine,

University of Zurich, Zurich, Switzerland

表 1. GC 和进样口条件。

表 2. 质谱仪条件。

TRACE 1310 GC 参数

进样体积（µL）： 1

衬管： 分流衬管

入口（℃）： 250

载气（mL/min）： He, 1.2

分流比： 20:1

柱温箱程序

温度 1（℃）： 50

保持时间（min）： 1

温度 2（℃）： 325

速率（℃/min）： 10

保持时间（min）： 8.5

Q Exactive 质谱仪参数

传输线（℃）： 250

离子化类型： EI

离子源（℃）： 250

电子能量（eV）： 70

采集模式： 全扫描

质量数范围（Da）： 50 到 600

分辨率（m/z 200 下的 FWHM）： 60,000

锁定质量数，柱流失（m/z）： 207.03235

数据处理

使用 Thermo ScientificTM TraceFinderTM 软件采集数据。此软件集

成了仪器控制、方法开发及定性和定量工作流程。TraceFinder

软件还包括质谱图解卷积和峰匹配功能。药物、毒物、农残、

污染物及其代谢物的 Maurer/Pfleger/Weber 2011 谱库用于质谱

图匹配。4使用精确质量数和高分辨过滤分值（HRF）进一步

过滤谱库检索结果，智能完成化合物识别。

结果和讨论

本研究的目的是采用非目标全扫描模式分析乙酰化尿液样品，

从而使用谱库检索样品中可能存在的化合物。图 1 总结了完整

的工作流程。在高灵敏度和质谱图宽动态范围下，采集全扫描

数据，从而可以筛查海量化合物。这实现了数据回顾性分析以

及在初次调查时没有筛查到的其他化合物检索。这样一个宽范

围筛查完全取决于质谱图库中化合物数量的多少和质谱图的质

量。在这样的情况下，所使用的谱库包括 8670 个药物、药物

代谢物、污染物以及其他生物分子的质谱图，用于快速可靠检

索化合物的数据文件，生成候选化合物列表。随后，高分辨数

据用于根据精确质量数智能过滤结果列表。

对每个数据文件进行解卷积，从总离子流色谱图（TIC）中提

取每个峰。从尿液样品获得的全扫描数据由于具有高化学背景

从而变得十分复杂，可参见某一样品（分流比 20:1）（图 2）

的总离子色谱图。TraceFinder 软件的自动解卷积功能从 TIC

背景中提取了所有特征，去除了干扰，降低了复杂性。每个峰

干净谱图中的解卷积结果只包括同一保留时间下强度最大的离

子。然后在 Maurer/Pfleger/Weber 质谱库中检索干净质谱图，

完成迭代化合物识别。每个峰的迭代识别结果列表打分是基于

正匹配（SI）分数和高分辨过滤分值（HRF）的组合。HRF 值

是取自最佳库匹配结果的化学分子式对应的质谱图百分比。

实验条件

样品前处理

Zurich 大学 的 Zurich Institute of Forensic Medicine 提供来自真

实案例调查的六个尿液样品（A–F）。样品前处理过程如下：

在 0.5 mL 尿液中加入 100 µL 0.5 M 的乙酸盐缓冲液，使其

PH 值调整为 5.2。加入 50 µL 葡萄糖醛酸酶/芳基硫酸酯酶结

合物后，在 60 ℃ 下执行剪切 3 h。加入 200 µL 氨缓冲液，

采用 1 mL 乙酸乙酯/异丙醇/二氯甲烷混合物（3:1:1，v/v/v）

进行液液萃取。取 800 µL 有机层蒸干，然后在 60 ℃ 下加入

100 µL 乙酸酐-吡啶混合物（3:2，v/v）进行乙酰化一小时。

对乙酰化的混合物进行蒸发，再将其重新溶解在 100 µL 乙酸

乙酯中，然后直接用于 GC-MS 分析。

仪器和方法设置

所有实验均使用 Thermo Scientific Q Exactive GC Orbitrap GC-

MS/MS 系统。使用 Thermo ScientificTM TriPlusTM RSH 自动进

样器执行进样。使用 Thermo ScientificTM TRACETM 1310 GC 和

Thermo ScientificTM TraceGOLDTM TG-1MS 30 m × 0.25 mm

I.D. × 0.25 µm （P/N 26099-1420） 毛细管柱进行色谱分

离。仪器参数的其他细节显示在表 1 和 2 中。

图 1. Q Exactive GC 系统的筛查工作流程

图 2. 尿液样品的 GC-MS 总离子流色谱图（分流比 20:1）

质谱图中观测的精确质量数、库匹配以及解析离子百分比的

组合，为样品中化合物识别提供了一个快速可靠的方法。图

3 中显示了化合物检测和识别的例子，其中检出了肉豆蔻。这

里的峰识别表显示了 16.15 min 下该峰的三种可能匹配。如果

只使用 SI，则可能有好几个可能的匹配化合物。但是，当我

检测 分离 检索 确认

们包括了 HRF，根据组合分数再对列表排序，这时最高分数

结果（肉豆蔻）为 74.3%。其他五个结果都小于 < 51%，可

以不予考虑。再进一步观察离子的质量数精度，基峰的 m/z

180.07799，精度为 0.6 ppm，可进一步确认匹配的化合物。

小于 1 ppm 的质量数精度可以确保快速准确的化合物识别。

Figure 3. Identification of myristicin using TraceFinder. Spectral deconvolution of the TIC and library search index and the HRF score together with

additional criteria are used for intelligent compound identification. The list of matched compounds （upper） is sorted based on a combined search

index and high resolution filtering （HRF） score.

表 3. 解卷积峰的总数以及与含 8670 个条目的谱库中化合物匹配的峰

数目。

应用高分辨进行可靠药物筛查

在 Maurer/Pfleger/Weber 谱库中筛查六个样品，结果总结在表

3 中。从这些样品中提取的信噪比大于 100 的解卷积峰数目在

824 到 1574 之间。每个样品中至少匹配一个化合物的峰总数

为 169 到 263。这个匹配数目相当大，但是在预料之中，因为

这个库条目超过了 8000。这些匹配化合物不仅包括 DoA，还

包括类似尿液的复杂样品中可能存在的污染物和生物分子。对

于临床和法医学筛查而言，全面表征一个样品，并理解典型化

学谱图的定义方式是非常关键的，只有这样才可以识别出异常

的峰。如果分析人员只对滥用药物的筛查有兴趣，可以使用更

小的包括这些化合物的谱库可以用于筛查。但是，DoA 筛查

非常复杂，对于获取某个样品的更完整化学性质非常有利，由

此才可以得出结论，分析对象服用了哪些药物以及这些药物在

人体内的存在时长。

对于这 5 个样品，匹配化合物列表可用于检索更需要关注的药

物，这些信息总结在表 4 中。根据 Maurer/Pfleger/Weber 谱库

条目匹配和分子离子（若存在）以及其他碎片离子的精确质量

数，自动识别这些化合物。除了质谱图中的精确质量数，我们

可以将分子离子簇的同位素分布与理论分布进行匹配。例如，

图 4 中，由于拉莫三嗪 2AC 的阳性结果，可以判断出尿液样

品 C 中存在抗惊厥药拉莫三嗪。测量的分子离子簇与理论值

匹配度非常高，而且观测出每个同位素的准确质量数。这个匹

配结果显示了尿液样品中该化合物存在的强有力证据。进一步

的确证可以通过评估化学标准品的保留时间，尽管很多代谢物

的认证标准品并没有市售的商品。在这样的情况下，精确质量

数和同位素识别都是化合物识别的强大工具，这种方法的最大

好处就是显著缩减了评估时间。

样品 解卷积峰总数 匹配峰数 Urine A 824 169 Urine B 1523 223 Urine C 1574 263 Urine D 745 174 Urine E 1008 197

表 4. 六个尿液样品中迭代识别出化合物总结。

图 4. 拉莫三嗪 2AC 分子离子簇的测量值和理论值。每个同位素的元素分子式质量数精度均 < 1 ppm。

样品 化合物 基峰（m/z） HRF （%） 基峰质量数精度（ppm） 分子离子质量数精度（ppm）

Urine A

Cocaine 82.06512 100.0 1.5 —

Methadone 72.08077 99.7 0.5 —

Morphine 268.1332 99.9 0.8 0.2

Paracetamol 109.05221 99.0 0.6 0

Urine B Tramadol 114.09134 99.7 0.8 —

Urine CMirtazapine 195.09167 98.2 0.2 —

Lamotrigine 184.97935 100.0 0.4 0.3

Urine DMorphine 268.1332 96.7 0.8 0.2

Paracetamol 109.05221 98.9 0.9 0.5

Urine E Myristicin 180.07809 98.9 0.6 —

Urine F Butyrfentanyl 146.09646 — 0.4 0.0

Figure 6. Butyrfentanyl （C23H30N2O） EI and PCI spectra at 12.77 minutes sample F. PCI data supports identification of parent with formula

above with sub 1 ppm mass accuracy. EI Fragments annotated with structures from MassFrontier 7.0.

图 5. 无论化合物浓度如何，质量数精度均小于 1 ppm。乙酰氨基酚（BP m/z 109.05221 下的质量数精度为 0.5 ppm）峰面积比高香草酸（BP m/z

137.0597 下的质量数精度为 0.5 ppm）峰面积高出 930 倍。

如上所述，当筛查尿液中药物时，目标化合物可能浓度很高或

者很低。为了使筛查效率更高，并且避免假阴性结果，无论分

析物浓度如何，检测系统必须提供同样出色的检测性能。实验

证明 Q Exactive GC Orbitrap GC-MS/MS 系统在很宽的动态范

围内都能提供出色检测性能。图 5 显示的例子中，从 TIC 中提

取了对乙酰氨基酚和高香草酸峰。对乙酰氨基酚峰面积比高香

草酸峰约高出三个数量级，但是两种化合物的质量数精度都保

持了 0.5 ppm 的高水准。

识别非预期化合物

在样品 F 中，数据解卷积后被识别的峰，没有匹配库中任何化

合物。此峰的基峰离子 m/z 146.09643 一般在芬太尼型谱图

中存在，因此可以快速排除 alpha 和 beta 甲基芬太尼，因为

谱库中没有任何谱图匹配。EI 和 CI 数据（图 6）的精确质谱

图用于识别 m/z 351.24309 的 [M+H]+ 离子，所建议分子式为

C23H31N2O，质量数差值 0.03 ppm。这是非常关键的一步，出

色的质量数精度可用于减少可能的化学分子式的数量。这个精

度水平可以显著减少需要筛查的分子式数量，同时提高结果置

信度。该化合物的建议分子式 C23H31N2O，使用在线化学数据

库 ChemspiderTM 中检索该分子式，发现它可能是一个芬太尼

的类似物，即 butyrfentanyl。 这个芬太尼类似物在谱库中没

有条目，因此没有匹配结果。最后，采用 MassFrontier 7.0 对

butyrfentanyl 进行理论裂解，再将裂解结果与 EI 和 CI 质谱图

中小于 1 ppm 的质量数精度的测量碎片进行匹配，确认了该

识别结果。该质谱图可以被加入自定义谱库中用于以后的样品

筛查。

通过过滤这些峰（包括碎片 m/z 146.09647 和 189.13865）的

解卷积峰列表，快速识别了 16 个 butyrfentanyl 代谢物。从 CI 质

谱图中识别出最大的代谢峰（保留时间 14.4 min），从 [M+H]+

离子推导出的 CHON 元素组成，质量数差值为 0.8 ppm。这

可能是在所述的样品制备过程中，发生了一个乙酰化的氧化反

应。butyrfentanyl 的代谢物也可以被加入筛查的质谱图库中。

结论

本研究结果表明，Thermo Scientific Q Exactive GC Orbitrap

GC-MS/MS 系统结合 TraceFinder 软件是一个强大的分析工

具，可用于滥用药物的日常筛查以及复杂尿液样品分析。

• Orbitrap 质谱仪为所有组分提供出色质量数精度，无论化合

物浓度高低，提供快速准确的识别结果。

• 使用独特的自动峰检测、质谱图解卷积以及化合物识别工作

流程对六个尿液样品中的药物进行筛查。在样品中检测出多

个药物。使用准确质量数信息，根据质谱图库匹配和碎片归

属，识别出多个目标化合物。这个方法显著缩短了评估时

间，并提供更加快速可靠的报告结果。

• 稳定的亚 1 ppm 质量数精度结合高灵敏度，使得样品中的

已知和未知化合物识别结果非常可靠。使用准确的 EI/CI 数

据，可以推测样品 F 中存在 butyrfentanyl。

• 无论复杂基质中样品浓度高低，60,000 FWHM 的日常分辨

率以及很宽的质谱图动态范围，实现复杂基质中的高选择

性，消除同位素干扰，提高结果置信度。

参考文献1. Hammett-Stabler CA, Pesce AJ, Cannon DJ. Urine drug

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4. Hans H. Maurer, Karl Pfleger, Armin A. Weber. “Mass

Spectral Library of Drugs, Poisons, Pesticides, Pollutants

and Their Metabolites 2011”. 2011.

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