Bei der mit Chromatographie gekoppelten Massenspektrometrie, die sich seit Jahrzehnten als Goldstandard in der Rückstands- und Authentizitätsanalytik etabliert hat, sind die damit verbundenen Anforderungen an Personal, Zeit und Gerätebetrieb hoch. Probenvorbereitung, lange Laufzeiten und komplexe Dateninterpretation machen die klassische Chromatographie besonders in Routineumgebungen zu einem Flaschenhals. In diesem Kontext rücken alternative, chromatographie-freie Verfahren zunehmend in den Fokus – insbesondere solche, die sich auch für automatisierte Workflows eignen und auch robuste, differenzierende Ergebnisse liefern.

Relevanz für Routineuntersuchungen

Ein zentrales Einsatzfeld analytischer Labore ist die Identifizierung gesundheitlich bedenklicher Rückstände – etwa Weichmacher, Pestizide oder andere Kontaminanten. Diese Stoffe gelangen über Verpackungen, Produktionsprozesse oder Umweltfaktoren in Lebensmittel und können dort mit klassischen Methoden wie Gas- oder Flüssigchromatographie in Kombination mit Massenspektrometrie nachgewiesen werden. Ergänzend sind Authentizitätsnachweise von Bedeutung: So fordern EU-Vorgaben etwa die Angabe der geografischen Herkunft bei bestimmten Produkten wie nativem Olivenöl.

Massenspektrometrie ohne chromatographische Trennung

Die direkte Analyse von Proben mittels Massenspektrometrie (MS) ohne vorgelagerte chromatographische Trennung ist seit rund zwei Jahrzehnten Gegenstand wissenschaftlicher Studien. Für Forschungszwecke entwickelte Anwendungen zeigten vielversprechende Ergebnisse, insbesondere bei der Analyse flüchtiger organischer Verbindungen (VOCs), wie zum Beispiel der Herkunftsbestimmung von Mais. In der Praxis blieb der Einsatz bislang auf spezialisierte Anwendungen beschränkt – vor allem, weil Geräteaufbau und Dateninterpretation spezifische Expertise erforderten. Der Aufbau der dafür verwendeten DART-Ionenquelle in Kombination mit dem Massenspektrometer erfordert das manuelle Positionieren der Probe vor der Quelle, was bislang eine Automatisierung der Analyse erschwert hat. Zudem stellt die Interpretation der Spektren mittels Massenspektrometrie-Software hohe Anforderungen an die Erfahrung des Bedienpersonals. Daher ist ein Ziel, die analytische Leistungsfähigkeit der Massenspektrometrie mit der Prozessgeschwindigkeit und Automatisierbarkeit von Routineuntersuchungen zu verbinden – und dies möglichst ohne Probenvorbereitung, mit kurzer Analysezeit und geringer Fehleranfälligkeit.

In den letzten Jahren wurden Systeme entwickelt, die eine automatisierte, benutzerfreundliche Anwendung ermöglichen. Eine Möglichkeit für eine chromatographie-freie Analytiklösung soll hier mit Anwendungen vorgestellt werden. Diese Lösung besteht aus drei zentralen Elementen: einem Massenspektrometer, einer Ionenquelle für Atmosphärendruckionisation und einer Chemometrie-Software für die Auswertung. Hier kam der kompakte „Acquity QDA II“-Massendetektor von Waters zum Einsatz. Die Ionenquelle „SICRIT®“ (SICRIT steht für: Soft Ionization by Chemical Reaction in Transfer) wird direkt am Atmosphärendruckeinlass des Massenspektrometers montiert. Analyten werden durch das Vakuum des Massenspektrometers in die Ionenquelle eingesaugt und im Durchfluss mittels kalten Plasmas schonend ionisiert.

Zur Auswertung der komplexen Datenmengen kommt multivariate Statistik (z. B. Hauptkomponentenanalyse, Clusteranalyse) zum Einsatz. Die „Waters LiveID Software“ zum Beispiel ermöglicht es, Muster und Unterschiede in direkten Massendaten objektiv und in Echtzeit zu erfassen und in ein Klassifikationsmodell zu überführen.

Für automatisierte Abläufe kann die beschriebene Gerätekombination noch mit einem Autosampler und einem dedizierten Modul zur Direktinjektion in die Ionenquelle kombiniert werden. Solch ein System könnte für die Routineanalytik eine automatisierte Alternative zu klassischen Verfahren darstellen, gerade für Untersuchungen großer Probenmengen.

Anwendungsbeispiele

Im Rahmen mehrerer Untersuchungen wurde das Potenzial der beschriebenen Methodenkombination zur Differenzierung und Klassifikation von Lebensmittelproben evaluiert. Dabei kamen Headspace-Analysen mit flüssigen und festen Proben sowie direkte Flüssiginjektionen zum Einsatz. Die Auswertung erfolgte mittels Chemometrie-Software, die automatisierte Klassifizierungen ermöglichte.

Geografische Klassifikation von Olivenölen

Ziel der Untersuchung war die Differenzierung hochwertiger nativer Olivenöle (extra-nativ, kaltgepresst) nach ihrer geografischen Herkunft. Dazu wurden sieben verschiedene Olivenöle mittels direkter Headspace-Analyse untersucht, ohne vorherige Extraktion oder chromatographische Trennung. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA, Principal Component Analysis) in Kombination mit einer linearen Diskriminanzanalyse (PCA-LDA) zeigte eine klare Trennung der Proben entsprechend ihrer Herkunftsregion.