《Processes》：An Integrated Analytical Approach for the Evaluation of Low-THC Cannabis sativa Products
Ana Cumbo,
Bo?idar Ota?evi?,
Nata?a Radosavljevi?-Stevanovi?,
Milica Jankov,
Gvozden Tasi?,
Petar Ristivojevi? and
Ana Brankovi?
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本文针对非精神活性低Δ9-THC大麻产品在复杂基质中化学分析面临的挑战，研究团队整合了UV-Vis、HPTLC、便携式Raman、FTIR和GC-MS五种互补分析技术，结合化学计量学，首次对塞尔维亚合法市场的低THC工业大麻产品进行了系统评估。该集成方法实现了对样本的快速区分、化学图谱构建以及主要大麻素（如CBG和CBD）的全面鉴定，为相关产品的质量控制和监管提供了高效、可靠的评估工具，具有重要的实际应用价值。
在当今世界，大麻（Cannabis sativa L.）因其广泛的用途而备受关注，但围绕其的讨论也常常充满复杂性。一方面，某些品种因其含有精神活性成分四氢大麻酚（Tetrahydrocannabinol, THC）而受到严格管制；另一方面，那些THC含量极低的工业大麻品种，则因其纤维、种子以及在保健领域具有潜力的非精神性大麻素（如大麻二酚，CBD）而被合法种植和应用。特别是在塞尔维亚这样的国家，法律规定仅允许为工业目的种植特定低THC品种。然而，如何准确、高效地鉴别和评估这些合法低THC产品的化学组成，确保其符合法规标准并具备一致的质量，成为摆在监管者、生产者和研究者面前的一道现实难题。传统单一的分析方法往往存在局限，或效率不高，或信息不全。那么，有没有一种更全面、更强大的“组合拳”来为这些产品的身份和品质“验明正身”呢？这正是发表在《Processes》期刊上，由Ana Cumbo、Bo?idar Ota?evi?、Nata?a Radosavljevi?-Stevanovi?、Milica Jankov、Gvozden Tasi?、Petar Ristivojevi?和Ana Brankovi?共同完成的研究所要探索的核心。
为了系统回答上述问题，研究人员从塞尔维亚贝尔格莱德市场合法购买了10个低THC大麻花样品。他们采用了一种整合分析策略，将五种互补的分析技术——紫外-可见光谱（UV-Vis）、高性能薄层色谱（High-Performance Thin-Layer Chromatography, HPTLC）、便携式拉曼光谱（Portable Raman Spectroscopy）、傅里叶变换红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR）和气相色谱-质谱联用（Gas Chromatography–Mass Spectrometry, GC-MS）——与化学计量学（Chemometrics）中的主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）相结合，对这些样品的化学图谱进行了全面的评估和比较。
研究结果
3.1. 大麻样品的紫外-可见光谱分析
研究人员首先利用UV-Vis光谱对样品的甲醇提取物进行了快速筛查。所有提取物在紫外区（200-400 nm）均显示出特征吸收带，在大约210-235 nm和250-275 nm处观察到明显的吸收峰，这与CBD等大麻素中共轭体系的电子跃迁有关。提取物3、4、5、7、8和9在整个光谱范围内，尤其是在230 nm和275 nm处，表现出较高的吸光度值，表明其含有较高浓度的吸光化合物（以提取物5为最高）。而提取物1、2、6和10在275 nm处的吸光度较低，表明特定大麻素浓度较低。这表明UV-Vis能有效反映样品中大麻素含量的差异。
3.2. 大麻样品的高性能薄层色谱指纹图谱分析
HPTLC分析能够在相同实验条件下快速筛查多达10个提取物。使用Fast Blue B盐显色后，所有提取物均显示出清晰、可重复的大麻素谱带。分析发现，提取物中存在共有谱带（RF值为0.02, 0.05, 0.10）以及位于RF0.39和0.61的差异谱带（归属于CBD），这提示样品在化学成分上可分为两组。具体而言，提取物3, 4, 5, 7, 8和9显示出高度相似的谱带模式，含有RF0.39的谱带；而提取物1, 2, 6和10则表现出更明显的偏离，其特征是CBD谱带更为突出。重要的是，所有提取物均未检测到精神活性的Δ9-THC及其降解产物CBN，表明这些产品化学质量良好，符合低THC标准。
3.3. 大麻样品的傅里叶变换红外光谱分析
对原始植物样本的直接FTIR分析显示，样品1、2和6的光谱相似，在1000 cm?1、1586 cm?1、2340 cm?1和2930 cm?1处有特征峰。而样品3、4、5、7、8、9和10则在1056 cm?1、1288 cm?1、1416 cm?1、1620 cm?1、2361 cm?1、2855/2923 cm?1和3402 cm?1等区域显示特征峰。这些谱带对应于碳水化合物、纤维素、木质素等植物基质中木质纤维素组分的特征振动，提供了样品的结构信息，有助于区分不同的化学组成。
3.4. 大麻样品的拉曼光谱分析
拉曼光谱分析显示，大多数样品的指纹图谱相似，在约582、672、1096、1224、1517、1550、1700、1775和1830 cm?1处观察到特征谱带。样品2、4和10在700-1300 cm?1区域的信号强度较弱。光谱差异主要体现在信号强度而非定性变化上。这些谱带主要归属于纤维素和半纤维素等木质纤维素的振动，而大麻素相关的芳香环C=C伸缩振动谱带（~1515-1585 cm?1）强度较弱，这与样品中纤维成分占主导、大麻素含量较低的属性一致。
3.5. 大麻样品的气相色谱-质谱联用数据分析
GC-MS分析为样品的大麻素组成提供了最详细的信息。八个样品在16.27分钟处有一个主导色谱峰，被鉴定为大麻萜酚（Cannabigerol, CBG）。在15.46分钟处洗脱的峰被鉴定为CBD，在六个样品中检测到。样品3、4、5-9显示出较高的CBG响应，表明大麻素丰度较高，其中样品5的CBG信号最强。相比之下，样品1、2、6和10显示出较高的CBD信号强度，而样品5、7、8和9则检测到大麻色烯（Cannabichromene, CBC）的响应。值得注意的是，在约16.70分钟和16.50分钟处分别检测到微弱的Δ9-THC和CBN信号，这证实了样品中始终存在痕量THC，且CBN的存在表明存储过程中发生了部分氧化降解。
3.6. 主成分分析
研究人员对来自五种分析技术的数据分别进行了PCA，以评估样品间的相似性和差异性，并识别关键的区分变量。
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UV-Vis数据PCA：PC1和PC2共同解释了96.07%的方差，成功将提取物分为两组，一组（如4,5,7）具有较高的吸光度特征，另一组（如2,6,10）则较低。
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HPTLC数据PCA：前两个主成分累计解释了82.48%的方差，清晰地将样品分为两个聚类，与色谱图中观察到的谱带模式一致，RF0.39和CBD是关键的区分变量。
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FTIR数据PCA：PC1和PC2解释了89.86%的方差，样品沿PC1轴明显分离，反映了羟基、羰基和脂肪族C-H等官能团含量的差异。
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GC-MS数据PCA：前两个主成分累计解释了74.07%的方差。得分图显示样品5、7、8、9因CBD含量相似而聚为一类，样品1、2、6、10因成分不同而聚为另一类，样品3和4则处于中间位置。CBG被确定为最主要的区分变量。
结论与讨论
本研究证实，整合分析策略能够为塞尔维亚合法市场上的低THC大麻产品提供可靠且信息丰富的表征。光谱技术（UV-Vis, FTIR, Raman）和色谱技术（HPTLC, GC-MS）的结合提供了互补的化学和结构信息，实现了更全面的评估。UV-Vis光谱被证明是筛选大麻素相关化合物的有效初步工具，能将样品初步分为两组，这一分组后续被GC-MS证实主要对应CBG富集型和CBD富集型样品。HPTLC指纹图谱进一步根据大麻素组成区分了提取物，揭示了研究样本集中的两种主要化学型。尽管HPTLC分析表明所有样品中均不存在精神活性的Δ9-THC及其降解产物CBN，但灵敏度更高的GC-MS则在所有样品中均确认了这两种化合物的痕量存在。痕量Δ9-THC的检测归因于其在大麻样品中始终会微量合成，而CBN的存在则表明分析前存储期间发生了部分氧化降解。FTIR和Raman光谱提供了关于植物基质（特别是木质纤维素成分）的额外结构信息，尽管在记录的拉曼光谱中大麻素的贡献相对较弱，但这与样品的纤维属性相符。
主成分分析（PCA）支持了样品的区分，并证实这种集成分析策略增强了对化学变异性的分类和解释能力。特别是UV-Vis、HPTLC和GC-MS的结合，对于根据CBD、CBG和CBC等其他大麻素的含量来区分低THC大麻样品最为有效。据研究者所知，这项研究是首次对塞尔维亚市场上商用低THC大麻产品进行的集成分析评估之一。尽管由于公开市场样品有限，研究样本量较小，但所提出的策略采用了快速、经济高效且样品前处理最简化的方法，为低THC大麻产品的综合分析提供了一个强大工具。它可用于验证产品的非精神活性状态、评估大麻素谱变异性和表征原始植物材料的结构组成。该工作流程对于非精神活性大麻产品的真伪鉴定、质量控制和监管监测具有实际意义。未来的研究应包括更多样本和更广泛的次要大麻素，以进一步加强该方法的分析适用性。
