编辑推荐：
针对抗糖尿病药物西他列汀中遗传毒性亚硝胺（GTIs）检测难题，研究人员开发 LC-APCI-MS/MS 法。该法无需衍生化 / 提取，可同时定量 NDMA、NDIPA 等 4 种亚硝胺，经方法学验证符合 ICH 标准，为药物安全控制提供高效工具。
糖尿病是全球面临的重大健康挑战，其治疗药物的安全性至关重要。亚硝胺类化合物作为一类强遗传毒性杂质（GTIs），可通过细胞色素 P450 酶激活生成 α- 羟基亚硝胺，进一步分解为 DNA 烷基化剂，导致基因突变和癌症风险。国际药品注册技术协调会（ICH）M7 (R2) 等指南明确要求严格控制药物中此类杂质的含量。然而，在抗糖尿病药物西他列汀（Sitagliptin）的生产过程中，其合成前体如二甲基甲酰胺、二异丙基乙胺等可能引入 N - 亚硝基二甲胺（NDMA）、N - 亚硝基二异丙胺（NDIPA）等多种亚硝胺杂质，而现有文献缺乏同时定量多种亚硝胺的有效方法。因此，建立一种灵敏、高效且环保的检测方法，对于保障西他列汀的用药安全具有迫切的现实需求。
为解决这一问题，印度 IOL 化学制药有限公司（Analytical Research and Development, IOL Chemicals and Pharmaceuticals Ltd）与 GITAM 大学（Department of Chemistry, GITAM School of Science）的研究团队开展了相关研究。他们开发并验证了一种绿色可持续的液相色谱 - 大气压化学电离 - 串联质谱（LC-APCI-MS/MS）方法，实现了西他列汀中 4 种潜在遗传毒性亚硝胺的同时定量检测。该研究成果发表在《BMC Chemistry》上，为抗糖尿病药物的质量控制提供了重要的技术支撑。
研究人员主要采用以下关键技术方法：
- 色谱分离：使用 Agilent Poroshell EC C18 柱（150 mm×4.6 mm，2.7 μm），以 0.1% 甲酸水溶液和甲醇 - 乙腈混合液为流动相进行梯度洗脱，柱温控制在 50℃，实现了目标化合物与基质的有效分离。
- 质谱检测：采用 Waters Xevo TQ-S micro-MS 系统，在正离子模式下通过多反应监测（MRM）对亚硝胺进行定性和定量分析，优化了源温度、探针温度、锥孔电压等质谱参数。
- 方法验证：依据 ICH Q2 (R2) 指南，对方法的专属性、线性、准确度、精密度、检测限（LOD）和定量限（LOQ）等参数进行了全面验证，并评估了溶液稳定性和系统适用性。
研究结果
1. 方法开发与优化
通过分析化合物的 log D 值，确定酸性条件（pH 2.4）下可实现亚硝胺与西他列汀的有效分离。经筛选，Agilent Poroshell EC C18 柱在梯度洗脱模式下（总运行时间 18 分钟）表现出最佳分离效果，且流动相采用甲醇 - 乙腈混合体系可减少基质干扰。大气压化学电离（APCI）源相比电喷雾电离（ESI）源，对亚硝胺的检测灵敏度提高 3-4 倍，更适合极性化合物的分析。
2. 方法学验证
- 专属性：空白样品中目标峰处无干扰，表明方法能准确区分亚硝胺与其他成分。
- 线性与范围：各杂质在 LOQ 至 150% 规格限范围内线性良好，相关系数（r2）均大于 0.996。
- 灵敏度：NDMA、NDIPA、NIPEA 和 NMAP 的 LOQ 分别为 74.19 ng/g、19.62 ng/g、20.36 ng/g 和 13.65 ng/g，满足痕量检测要求。
- 准确度与精密度：加样回收率在 85.38%-103.36% 之间，日内和日间精密度的相对标准偏差（RSD）均小于 15%，表明方法可靠。
3. 绿色度评估
采用改良绿色分析程序指数（MoGAPI）、分析绿色度（AGREE）和分析生态 scale 等工具评估方法的环境友好性。结果显示，该方法在样品制备、试剂使用等环节表现出较低的环境影响，MoGAPI 得分 76，AGREE 得分 0.61，分析生态 scale 得分 72，证实其符合绿色分析化学原则。
4. 实际样品应用
对三批西他列汀原料药进行检测，均未检出目标亚硝胺杂质，表明生产工艺对亚硝胺的控制有效。该方法可用于药物生命周期中的常规分析，为工艺优化和质量监控提供数据支持。
结论与讨论
本研究成功开发了一种灵敏、快速且环保的 LC-APCI-MS/MS 方法，实现了西他列汀中多种遗传毒性亚硝胺的同时定量。该方法无需衍生化或复杂前处理，具有操作简便、准确度高、绿色可持续等优势，填补了现有检测技术的空白。通过方法学验证和实际样品分析，证实其适用于药物生产中的质量控制，为保障抗糖尿病药物的安全性提供了重要手段。此外，绿色度评估结果表明该方法符合可持续发展目标（SDG9），为未来药物分析方法的绿色化发展提供了参考范例。研究成果不仅对西他列汀的质量控制具有实际应用价值，也为其他药物中遗传毒性杂质的检测提供了技术借鉴，有助于推动制药行业在分析方法开发中兼顾准确性与环境可持续性。
