Capturar las prácticas actuales y caracterizar la reproducibilidad de la medición para el análisis de drogas...

Área de la Ciencia:

• Ciencias forenses
• Química analítica
• Espectrometría de masas

Sus antecedentes:

• La espectrometría de masas de ionización ambiental (AI-MS) se utiliza cada vez más para el cribado preliminar de las pruebas de drogas incautadas.
• AI-MS ofrece flexibilidad en las fuentes de ionización y espectrómetros de masa, a diferencia de GC-MS tradicional.
• La variabilidad en la configuración del instrumento puede tener un impacto significativo en los datos espectrales de AI-MS.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la reproducibilidad de los datos del AI-MS en el análisis de drogas incautadas en diferentes laboratorios y métodos.
• Identificar los factores que contribuyen a la variabilidad de los datos en el AI-MS.
• Evaluar el impacto de los métodos estandarizados en la reproducibilidad de los datos de la IA-MS.

Principales métodos:

• Un estudio interlaboratorio en el que participaron 35 personas de 17 laboratorios.
• Análisis de 21 soluciones utilizando los métodos de rutina de los participantes.
• Comparación de espectros de masa utilizando la similitud del coseno para evaluar la reproducibilidad.
• Un subconjunto de participantes analizó muestras utilizando parámetros del método prescrito.

Principales resultados:

• En general, se observó una alta reproducibilidad espectral de masa en varios tipos de muestras, instrumentos, métodos y operadores.
• Los espectros de baja fragmentación exhibieron la menor variabilidad, principalmente debido a los picos de moléculas protonadas intactas.
• Las fuentes identificadas de variabilidad incluyeron el traslado del calibrador de masa, la mala introducción de la muestra y las entradas sucias del espectrómetro de masa.
• Los parámetros del método uniforme mejoraron significativamente la reproducibilidad interlaboratorial, particularmente con una mayor disociación inducida por colisión en la fuente.

Conclusiones:

• AI-MS es una técnica robusta para la detección de drogas incautadas con una alta reproducibilidad inherente.
• Las metodologías estandarizadas pueden optimizar aún más el rendimiento de AI-MS y la consistencia de los datos.
• Los hallazgos apoyan el desarrollo de estándares documentales y tasas de error para AI-MS en aplicaciones forenses.