基于HPLC-DAD方法开发与验证，用于测定大麻类产品中的CBD、CBDA、Δ9-THC和Δ9-THCA的含量

《Forensic Science International》：HPLC-DAD METHOD DEVELOPMENT AND VALIDATION FOR THE QUANTIFICATION OF CBD, CBDA, Δ9-THC AND Δ9-THCA IN CANNABIS-BASED PRODUCTS

开发并验证了HPLC-DAD法用于大麻油和植物材料中CBD、CBDA、Δ?-THC及Δ?-THCA的定性与定量分析，方法验证显示其选择性、线性、精密度及准确度均符合规范，回收率81.2%-107.9%，检测限0.0258-0.2043 μg/mL，定量限0.0851-0.6744 μg/mL，成功应用于3个样本分析，证实该方法适用于大麻衍生产品质量控制。

　　

Nayara Araujo dos Santos | Julie Massi Magalh?es Figueiredo | Alan Reinke Pereira | Jo?o Victor Macedo de Almeida | Nathália dos Santos Concei??o | Hildegardo Seibert Fran?a | Ricardo Machado Kuster | Vitor Cezar Broetto Pegoretti | Wanderson Rom?o

巴西圣埃斯皮里图联邦大学，维多利亚市

摘要

大麻的治疗用途近年来显著增加，这促使人们迫切需要可靠、易于获取的分析方法来确保基于大麻的产品的质量、安全性和有效性。本研究旨在开发并验证一种使用HPLC-DAD技术的色谱方法，用于鉴定和定量四种大麻素（CBD、CBDA、Δ⁹-THC和Δ⁹-THCA）在不同基质中的含量——包括油和大麻植物本身。方法验证结果显示，该方法具有选择性、线性、精确度和准确性，符合相关指南的要求。油样品的回收率介于81.2%至107.9%之间，大麻植物材料的回收率介于80.3%至107.7%之间。检测限（LOD）范围为0.0258 μg/mL至0.2043 μg/mL，定量限（LOQ）范围为0.0851 μg/mL至0.6744 μg/mL。油样品的中间精密度介于2.5%至7.8%之间，大麻植物材料的中间精密度介于6.0%至10.9%之间。该方法成功应用于三个样品，成功鉴定出一种富含CBD的油以及两种以Δ⁹-THC/Δ⁹-THCA为主的大麻样品（一种为油形式，另一种为植物材料）。实验结果表明，该方法适用于大麻产品的质量控制，可有效应用于油和植物基质。

引言

大麻属于大麻科，是一种原产于中亚的多年生植物。关于其使用的最早记录可追溯到约公元前12000年的纺织品生产和造纸工艺。数千年来，大麻被广泛用于制造工具、药品、油类、致幻物质等多种产品。[1],[2]如今，大麻被广泛应用于多种领域，包括医药用途（如制作油类和茶剂）。

材料与试剂

CBD、CBDA、Δ⁹-THC和Δ⁹-THCA的分析标准品（浓度为1 mg/mL）购自Cerilliant?（美国德克萨斯州朗德罗克）。HPLC级乙腈和LC-MS级甲醇购自Merck?（德国达姆施塔特）。超纯水通过Direct-Q? 8 UV纯化系统（Millipore，美国马萨诸塞州贝德福德）制备，无水甲酸购自Dinamica Química Contemporanea?（巴西圣保罗州印达亚图巴），乙酸乙酯购自Vetec Química Fina?。

结果与讨论

通过将实验得到的色谱图与参考标准品的色谱图进行比对，并结合保留时间的对应关系，完成了大麻素的鉴定。图2展示了四种研究大麻素的色谱特征。 为评估基质效应，在溶剂及两种研究基质（油和大麻）中分别制备了校准曲线。每条校准曲线包含六个点和一个空白点。

结论

方法验证表明，所有关键指标均符合相关指南的要求。将该方法应用于三个样品后，证实了其分析效率，能够准确定量目标大麻素，并揭示了不同基质之间的差异：一种油基质以CBD为主，符合大麻提取物的特征；另外两种基质（一种为油，另一种为植物）中Δ⁹-THC和Δ⁹-THCA的含量较高，这体现了它们各自的特性。

作者贡献声明

Julie Massi Magalh?es Figueiredo：撰写初稿、方法设计、实验研究。 Nayara Araujo dos Santos：撰写初稿、数据可视化、实验监督、资源协调、项目管理、资金筹措、概念构思。 Jo?o Victor Macedo de Almeida：撰写初稿、方法设计、实验研究。 Alan Reinke Pereira：撰写初稿、方法设计、实验研究。 Nathália dos Santos Concei??o：撰写初稿、方法设计、实验研究。 Wanderson：其他协助工作。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢

作者衷心感谢圣埃斯皮里图联邦教育科学技术研究所（IFES – Vila Velha）（项目编号03/2023）、圣埃斯皮里图州警察部门、国家法医科学技术研究所（INCT Forense）、石油化学能力中心（Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Forense）以及LabPetro、Vila Velha多用户技术创新中心（CMVV-IFES）的支持。同时感谢FAPES（项目编号21/2022 - （1069/2022）。