《Talanta》：A Green Dispersive Liquid–Liquid Microextraction Method for the Determination of Ayahuasca Alkaloids (N,N-Dimethyltryptamine and β-Carbolines) in Human Hair
编辑推荐：
Ayahuasca中的致幻植物碱通过DLLME-LC-MS/MS方法实现可持续检测，方法灵敏度达3-8 pg/mg，基质效应显著但选择性好，回收率较低，六个真实样本显示β-卡巴奥line浓度普遍高于DMT。
Fabiana Pereira Santos | Beatriz Aparecida Passos Bismara Paranhos | Thaisa Meira Sandini | Vitor Bruno | Mauricio Yonamine
巴西圣保罗大学药学院临床与毒理学分析系
摘要
阿亚华斯卡（Ayahuasca）是一种传统的亚马逊致幻植物饮料，曾用于治疗仪式中，如今在全球范围内广为流传，但在非仪式场合使用时引发了安全问题。其成分——生物碱——因具有潜在的抗抑郁和抗焦虑作用而引起了科学界的兴趣。在本研究中，我们采用了一种更可持续的分析提取方法，利用LC-MS/MS技术检测了人类头发中的N,N-二甲基色胺（DMT）、哈明（HRN）、哈马林（HRL）和四氢哈明（THH）。该方法结合了分散液-液微萃取（DLLME）技术，符合“绿色分析毒理学”（Green Analytical Toxicology, Gat）的原则。HRN的定量限（LoQ）为3 pg/mg，DMT、HRL和THH的LoQ为8 pg/mg。该方法在LoQ范围内呈线性关系（r2 ≥ 0.99）。日内和日间重复性的精度和准确度均符合质量控制标准。基质效应（Matrix Effect, EM）表现为离子化的增强或抑制，具体数值介于80.20%（DMT, CQB）到121.85%（HRL, CQA）之间。回收率（Recovery, RE）较低，范围为36.28%至57.91%。选择性测试显示没有干扰现象。通过对六个真实样本的应用，证实了该方法的可行性。测得的浓度分别为：DMT（21.5 – 204.4 pg/mg）；β-咔啉类化合物：THH（55.5 – >LOQ pg/mg）；HRL（42.0 – 988.2 pg/mg）；HRN（163.0 – >LOQ pg/mg）。值得注意的是，β-咔啉类化合物的浓度通常高于DMT。与传统头发提取方法相比，该方法使用的有机溶剂量更少，代表了在生物基质中分析精神活性生物碱方面的重大方法学进步。
章节摘录
引言
阿亚华斯卡是一种在亚马逊宗教仪式中广泛使用的致幻饮料，用于治疗身体和心理疾病[1][2]。该饮料由两种植物制成：Banisteriopsis caapi（马尔皮吉亚科）的树皮和Psychotria viridis（茜草科）的叶子，两者共同发酵制成[3]。阿亚华斯卡中含有N,N-二甲基色胺（DMT），这是一种公认的致幻成分，同时还含有β-咔啉类生物碱。
化学物质与试剂
N,N-二甲基色胺（DMT）、哈明（HRN）、哈马林（HRL）和四氢哈明（THH）的标准品购自Cerilliant Corporation（美国德克萨斯州朗 Rock）。氘代二甲基色胺（DMT-d6）被用作内标（IS），其合成方法参照Oliveira等人的研究，产率为92%[18]。DMT的储备溶液浓度为1.0 mg/mL（甲醇溶液）。其他分析物的储备溶液也按相同浓度制备。
LC-MS/MS分析
LC-MS/MS方法已由我们研究小组在茶叶、尿液和血浆样品的分析中验证过[19][20][33]。该方法对目标分析物具有良好的分离效果和高灵敏度，分析时间短（12分钟），头发样品的定量限为3 pg/mg和8 pg/mg（见表2）。液相色谱的一个缺点是会产生化学废物，对环境造成影响；然而，高效液相色谱技术允许使用粒径更小的色谱柱。
结论
本研究开发了一种用于检测和定量阿亚华斯卡中存在的生物碱N,N-二甲基色胺、四氢哈明、哈明和哈马林的方法。该方法采用了微型萃取技术（DLLME），该方法简单、快速且经济高效，所需溶剂量少，从而减少了操作者的暴露风险。因此，该方法符合“绿色分析毒理学”的原则[24]。
作者贡献声明
Beatriz Aparecida Passos Bismara Paranhos：撰写、审稿与编辑、资源准备。
Fabiana Pereira Santos：撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、方法验证、软件使用、资源管理、项目协调、实验设计、资金申请、数据分析、概念构建。
Thaisa Meira Sandini：撰写、审稿与编辑。
Mauricio Yonamine：撰写、审稿与编辑、数据可视化、实验监督、资源管理。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。
致谢
本研究得到了巴西高等教育人员培训协调委员会（Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de Nível Superior – Programa de Excelência Acadêmica, CAPES-PROEX，项目编号：88887.499615/2020-00）、圣保罗州研究基金会（FAPESP，项目编号：18/24770-3）以及巴西国家科学技术发展委员会（Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq，项目编号：302637/2021-4）的财政支持。
