ZIF-8接枝磁性固相萃取吸附剂的制备，用于尿液和口腔液中四种大麻素的灵敏检测

《Analytica Chimica Acta》：Preparation of ZIF-8 grafted magnetic solid-phase extraction sorbent for sensitive determination of four cannabinoids in urine and oral fluid

大麻素检测中采用新型磁性MOF复合材料Fe3O4@poly(GMA/DVB-ZIF-8)结合UHPLC-MS/MS方法，实现尿液和唾液中四类大麻素的高效提取与精准分析，检测限低至0.017 ng/mL，回收率超85%，方法稳定性与准确性优于传统液液萃取，适用于高通量生物样本筛查。

　　

宁宏宇|范一雷|王浩东|刘慧军|黄忠平|王海兴|柯星|徐宇

浙江工业大学化学工程学院，中国杭州310014

摘要

背景

全球大麻使用量的增加对可靠且高效的检测方法产生了强烈需求。传统的基于尿液的检测方法被广泛使用且标准化，但存在水解要求复杂、检测窗口时间长以及无法监测近期使用情况的问题。相比之下，口腔液检测能够实现非侵入性的实时检测，但受到样本量小、基质干扰以及常见快速检测方法灵敏度不足的限制。显然，需要一种稳健、高灵敏度、流程简化且能与高效确认分析（如LC-MS/MS）兼容的样本制备和检测方法。

结果

在本研究中，开发了一种使用新型磁性金属-有机框架复合材料Fe₃O₄@poly(GMA/DVB-ZIF-8)的磁固相萃取（MSPE）方法，用于从尿液和口腔液中高效提取四种大麻素。该吸附剂通过多种相互作用（包括疏水性、π–π相互作用、静电作用和Zn–O配位）实现高分析物回收率（超过85%）。结合UHPLC-MS/MS分析，该方法表现出宽线性范围（0.05–25 ng/mL，r² > 0.9945）、低检测限（低至0.017 ng/mL）和良好的重复性（RSDs < 13.8%）。与传统液-液萃取方法相比，该方法显示出最小的偏差（相对百分比差异< 6.0%），证实了其在生物样本中监测大麻素的高准确性和可靠性。

意义

这种MSPE方法为复杂生物样本中大麻素的可靠和快速法医分析提供了一种简单、高效且高通量的样本制备方法。

引言

随着多个地区逐渐将大麻用于娱乐和医疗目的合法化，全球大麻使用模式发生了显著变化[1]。根据2024年世界毒品报告（联合国毒品和犯罪问题办公室），大麻消费量显著增加，含有大麻素的产品成为全球最广泛滥用的精神活性物质[2]。2016年，约有1.922亿15至64岁的个体报告使用过大麻素，占全球成年人口的3.94%[3]。大麻具有成瘾性，长期使用可能导致严重的健康问题。因此，实施有效的监管措施以减少其滥用至关重要[4]。

在尿液、血液、口腔液和毛发等生物基质中定量药物及其代谢物仍然是诊断药物使用最直接和最常用的方法[5]、[6]。传统上，通过测量尿液中的四氢大麻酚（THC）代谢物[7]（四氢大麻酚酸，THC-COOH）的浓度来评估大麻消费情况，普遍接受的临界值为>15 ng/mL[8]。然而，这种方法存在两个固有限制：首先，THC-COOH主要以葡萄糖醛酸结合物的形式排出，需要通过酶法或化学方法进行水解才能准确定量[9]、[10]；其次，由于肾脏排泄的延迟，尿液检测不适合实时监测近期药物摄入。为了解决这些问题，基于口腔液的诊断方法应运而生[11]、[12]。这种非侵入性采样技术减少了样本篡改的风险，并可以直接检测到母体大麻素，包括THC、大麻二酚（CBD）和大麻酚（CBN）[13]。值得注意的是，CBD和CBN可以作为近期大麻使用的时序生物标志物，通过多分析物分析同时定量可以提高大麻素检测的可靠性[14]、[15]。尽管如此，由于样本量小和分析物浓度低，口腔液检测仍面临技术挑战，这突显了需要高度敏感和可靠的检测方法。

近年来，由于电化学传感器、侧向流动免疫测定（LFA）[16]、[17]和表面增强拉曼光谱（SERS）等快速筛查技术在生物样本中大麻素的初步检测中得到了广泛应用，因为它们易于使用、响应速度快且适合现场检测[18]、[19]。然而，这些方法通常具有相对较高的检测限、有限的选择性和抗干扰能力、易产生假阳性结果以及较低的定量准确性。例如，典型的LFA方法的检测限在0.16至0.53 ng/mL之间[17]，而SERS虽然具有高灵敏度（可达纳摩尔水平），但往往缺乏可重复的定量能力。因此，这些技术更适合初步筛查，而高精度方法如LC-MS/MS仍是复杂生物基质中大麻素定量分析和法医确认的金标准[20]。由于基质的复杂性和分析物浓度低，有效的样本预处理对于减少干扰和提高灵敏度至关重要。传统的液-液萃取（LLE）和固相萃取（SPE）方法虽然可以提高检测限，但劳动强度大且消耗溶剂[21]、[22]、[23]、[24]。为了克服这些缺点，提出了简化方案。Gallardo等人[20]对口腔液样本应用了蛋白质沉淀技术，实现了五种大麻素的LC-MS/MS同时定量，定量限低至0.05 ng/mL。然而，这种方法未能充分去除非蛋白质干扰，导致显著的离子抑制（高达?32%）。Protti等人[25]引入了织物相吸附萃取（FPSE）用于血液样本，提高了分析物的稳定性（长达一个月）并减少了基质效应（<14%）。目前，复杂的预处理程序和低通量仍然是限制因素。最近，基于采样和吸附剂的样本制备技术在生物分析应用中取得了显著进展[25]，越来越注重微采样和减少体积的制备方法，以优化临床和法医工作流程[26]。磁固相萃取（MSPE）因其简单性、速度和效率而显示出潜力。虽然主要应用于环境样本，但其扩展到生物基质也引起了关注[26]、[27]、[28]。开发出选择性大麻素吸附剂可以显著提高萃取性能，减少基质效应，并简化常规和高通量分析中的样本制备流程。

金属-有机框架（MOFs）如ZIF-8及其磁性复合材料已被广泛研究作为各种分析物（包括农药、药物和新兴污染物）的固相萃取（SPE）吸附剂。MOFs在分析各种复杂分析物方面的多功能性已得到广泛讨论，强调了它们优越的可调节孔隙率和表面化学性质[29]、[30]。然而，据我们所知，尚未有研究探索基于ZIF-8的磁固相萃取（mSPE）吸附剂在从尿液和口腔液等生物基质中富集天然大麻素的潜力。这一分析空白至关重要，因为大麻素是高度疏水且极性较低的分子，在生物样本中会与蛋白质和脂质强烈相互作用，导致传统吸附剂使用时回收率低和显著的基质效应[31]、[32]、[33]。先前的研究主要将ZIF-8基磁性吸附剂应用于废水等环境样本[34]、[35]、[36]。这些吸附剂通常通过直接涂层或物理混合制备。然而，ZIF-8在磁性纳米颗粒上的直接生长常常面临晶体分布不均匀和在严格萃取过程中可能发生壳层脱落等问题，这会影响重复性和吸附剂寿命[37]、[38]、[39]。为了克服这些限制，我们提出了一种新的分层结构，其中包含功能聚合物中间层。在我们的设计中，聚（GMA/DVB）涂层具有双重作用：（1）它创建了一个稳定、高表面积的平台，促进ZIF-8层的均匀原位生长；（2）甲基丙烯酸缩水甘油酯（GMA）组分提供了反应性环氧基团，用于共价固定咪唑前体，确保聚合物与MOF框架之间的牢固连接。我们假设这种合理设计的核-聚合物-壳结构将产生具有更高稳定性、更高结合位点密度和更好萃取性能的吸附剂。

在本研究中，通过将沸石咪唑酸盐框架-8（ZIF-8）接枝到Fe₃O₄@poly(GMA/DVB)表面，开发了一种新型磁固相萃取（MSPE）吸附剂，得到Fe₃O₄@poly(GMA/DVB-ZIF-8）。使用能量分散光谱（EDS）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）、扫描电子显微镜（SEM）和X射线光电子光谱（XPS）对材料进行了表征，以确认其组成和形态。合成的吸附剂用于从生物基质中提取四种大麻素。优化萃取参数后，所有分析物的回收率均超过85%。开发了一种基于同位素内标的UHPLC-MS/MS方法来定量尿液和口腔液中的目标大麻素，并进行了全面验证。该方法进一步应用于真实生物样本，其性能与传统液-液萃取（LLE）进行了比较。

试剂和标准溶液制备

六水合三氯化铁（FeCl₃·6H₂O）、乙醇、异丙醇、盐酸（HCl）和二乙烯基苯（DVB）购自中国Sinopharm Chemical Reagent Co., Ltd。聚乙二醇4000（PEG 4000）、聚乙烯醇1788（PVA-1788）、油酸（OA）和氯化锌（ZnCl₂）购自中国Aladdin Biochemical Technology Co., Ltd。氯化钠（NaCl）、甲基丙烯酸缩水甘油酯（GMA）、环己烷、偶氮二异丁腈（AIBN）、2-甲基咪唑等试剂也来自该公司。

形态和元素表征

Fe₃O₄@poly(GMA/DVB-ZIF-8》磁性微球分散在乙醇中用于扫描电子显微镜（SEM）分析。如图2所示，SEM图像显示微球表面均匀分布着大量的多孔颗粒（a1, a2, a3），这些颗粒为修饰后的ZIF-8晶体。微球保持球形，尺寸无明显变化，范围从500 nm到1 μm。同时，能量分散光谱（EDS）确认了C、N、O、Fe等元素的存在。

结论

通过两步修饰（咪唑接枝和ZIF-8自组装）成功制备了Fe₃O₄@poly(GMA/DVB-ZIF-8）。作为MSPE吸附剂，它在从尿液和口腔液中提取大麻素方面表现出高效，回收率超过85%。开发的MSPE–UHPLC–MS/MS方法通过消除氮气蒸发显著简化了样本制备过程，减少了60%的处理时间，同时实现了优异的灵敏度、准确性和重复性。

作者贡献声明

柯星：可视化、软件、方法学。徐宇：资源、调查。宁宏宇：写作——审稿与编辑、初稿撰写、方法学、数据分析。王浩东：调查、资源。范一雷：初稿撰写、可视化、软件、方法学。刘慧刘：资源、调查。黄忠平：写作——审稿与编辑、初稿撰写、资源、调查、概念化。王海兴：资源、调查

未引用参考文献

[40]。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究工作。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金（编号51503182）、浙江省科技厅（编号LGC20B050013、LGC19B050009）、浙江省自然科学基金（LTGC23B050003）、浙江省药物监测与控制重点实验室、浙江省国家级反毒品实验室区域中心（2022KLDMC001）以及浙江省重点研发计划（项目编号2024C03266）的支持。