SPE - 固相萃取教程

谱质

2024/08/16 11:50

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分析科学家在确定最好使用哪些工具来获得所需的结果时面临许多挑战。确定样品前处理工具和方法是可能显著影响成败的重要考虑因素。

如果不必进行任何样品前处理工作，就再好不过了。但在现实中，样品前处理往往是不可或缺的一环。您可能需要针对现有样品优化方法，以提高通量或降低每次分析的成本。或者，您可能需要分析各种不同类型的样品以报告新的目标化合物。每种新的样品类型都会带来不同的分析挑战。此外，当今的科学家需要分析比以往浓度更低的物质，并且不能牺牲准确度和精密度，面临着巨大挑战。

本书旨在帮助您认识和了解样品前处理技术领域一项非常强大的工具：固相萃取[SPE]。这项技术使用了装有色谱填料的装置，本书将说明这项技术如何帮助您应对分析挑战。

固相萃取的定义

SPE是一项样品前处理技术，采用固体颗粒色谱填料（通常装于小柱型装置中）对样品的不同组分进行化学分离。样品几乎总是处于液态[尽管一些特殊应用可能会使用一些气相样品]。图1所示为使用SPE装置处理一个黑色样品，以便对组成该样品的各染料化合物进行色谱分离。

可以使用色谱床分离样品中的不同化合物，提高后续分析检测的成功率。例如，SPE常用于选择性去除干扰物。

严格来讲，这项技术的正确名称是“液-固相萃取”(Liquid-Solid Phase Extraction)，因为色谱颗粒是固体，而样品处于液态。这里使用的液相色谱基本原理也与HPLC所用相同，但形式不同，原因也不同。这里使用色谱法是为了更好地制备样品，然后提交进行分析检测。

在样品前处理中，样品来源可能很广泛，包括生物体液，例如血浆、唾液或尿液；环境样品，例如水、空气或土壤；食品，例如谷物、肉和海鲜；药物；保健品；饮料；或工业产品。甚至蚊子头部也可以作为样品！当科学家需要分析从蚊子脑部提取的神经肽时，SPE是首选的样品前处理方法[沃特世应用数据库，1983年]。

SPE的四大优势

使用SPE有诸多优势，其中有四大优势值得特别关注。

1. 复杂样品基质的简化以及化合物纯化

对于分析化学家而言，最棘手的问题之一，就是目标化合物包含在复杂的样品基质中，例如谷物中的真菌毒素、虾中的抗生素残留，或者血浆、血清或尿液中的药物代谢物。样品基质中的大量干扰成分或物质和目标化合物在一起，导致分析极其困难。

首先要解决的问题是分析本身的复杂性，因为存在如此之多的成分，必须分离之后才能鉴定和定量目标化合物。请参见图2。

分析的稳定性可能不足，因为任何细微变化都可能影响一对关键分析物的分离度。

另一个考虑因素是，原始样品基质中存在的所有干扰物都有可能导致仪器停机，因为每次进样都会积聚污染。如果在样品前处理过程中去除了干扰物，则可以使用更简单、更稳定的方法来分析目标化合物。如图3所示，图中比较了原始样品（上图）与使用SPE方法制备的新样品（下图）。

简化样品基质的另一个优势是提高了定量准确度。图4中化合物1的顶部蓝色迹线起初看起来可以接受。但与正下方红色的空白样品基质迹线相比，它实际受到了来自样品基质的一些污染。经过适当的SPE方案处理后，下方迹线显示了不存在干扰问题的同一化合物，使定量更加准确。

另一个示例如图5所示。上方迹线显示，样品基质对化合物1和2均存在显著干扰。下方迹线显示，由于使用SPE进行了适当的样品前处理，结果得到大幅改善[干净的基线]。请注意，更干净的基线有助于提高分析结果准确度。此外，如果样品需要对该化合物进行分离和纯化，则可以获得更纯净的提取物。

2. 减弱MS应用中的离子抑制效应或离子增强效应

复杂样品基质带来的第二个问题体现在质谱仪输出[LC-MS或LC/MS/MS]上。为获得适当的MS信号响应[灵敏度]，必须形成合适的化合物离子。如果化合物离子的形成受到样品基质中干扰物的抑制，信号强度将大幅下降。

可以在图6中看到这种效应。上图是注入用生理盐水制备的目标化合物溶液的信号。下方迹线显示，当分析人血浆中所含的这些相同化合物时，信号响应显著下降[抑制率 > 90%]。对于下方迹线，仅执行了常规蛋白沉淀步骤。该技术无法清除引起离子抑制的基质干扰物，导致信号响应不佳。

这种抑制效应另一个很好的示例可参见图7。在MS输出的上方迹线中，血浆样品只经过蛋白沉淀步骤处理，可以看出特非那定峰受到80%的抑制。在下方迹线中，同样的样品使用SPE方法进行了处理，可以看出离子抑制效应非常小。由于去除了样品基质中的干扰物，因此能够形成合适的化合物离子，从而获得更出色的信号。

有时，样品基质中的干扰物会人为增加化合物信号的报告值。这种现象称为离子增强效应，会导致误报偏高的信号值。适当的SPE方法可以清除化合物中的干扰物，尽可能减弱该效应，从而得到更准确的报告值。

3. 按类别分馏样品基质以分析化合物的能力

分析人员要处理的样品可能包含许多化合物，需要按不同类别分离这些化合物，以便更有效地完成进一步分析。例如，软饮料的配方中包含多种化合物。可以开发一种SPE方法来分离不同类别的化合物，例如按极性分离。极性化合物与较为非极性的化合物可以作为分离馏分收集，然后就能以更有效的方式分别分析这两种馏分，因为它们的化合物相似度较高。

图8的示例说明了SPE的分馏能力。在这里，一种复杂的干粉样品[紫葡萄饮料混合物]轻松分离成四种馏分：一个仅含极性化合物的馏分、一个纯化的红色化合物、一个纯化的蓝色化合物，最后一个馏分包含所有剩余的非极性极强的化合物。本书其他地方会介绍这种能力的强大之处。

4. 痕量目标物的浓缩（富集）

如今，分析人员经常需要报告浓度水平远低于以往的化合物，可能低至万亿分之一[ppt]甚至更低。在纯样品中，这些浓度通常低于分析仪器的灵敏度。

分析环境样品中的痕量污染物或生物体液中随时间推移形成的代谢物就是一个很好的例子。图9中的上方迹线显示，原始纯样品中目标化合物的信号响应不佳。上方迹线使用相同的分析条件，但样品是通过痕量浓缩策略中所用的SPE方法制备的，可以看到该化合物的信号强度明显增加。利用这个结果，即可准确计算出纯样品中的原始化合物浓度。