La espectrometría de masas por movilidad iónica (IMS) se está convirtiendo en una técnica analítica cada vez más utilizada, que a menudo se presenta como una dimensión de separación adicional integrada en la cromatografía líquida/gaseosa tradicional (LC/GC) acoplada a los flujos de trabajo de MS. El IMS consiste en la separación de moléculas a lo largo de una célula de movilidad, llena de un gas tampón, bajo un campo eléctrico y a presión atmosférica1. Dependiendo de la relación masa-carga (m/z) y de la conformación geométrica, una molécula ionizada interactuará con el gas tampón a medida que se mueve a través de la célula de movilidad, lo que se refleja en el parámetro de movilidad iónica (K)2 y se calcula mediante la siguiente ecuación:

donde D representa la longitud total de la deriva, td es el tiempo total de deriva y E es el campo eléctrico. Por lo tanto, K se mide en m2 V−1 s−1, aunque por razones prácticas a menudo se expresa como cm2 V−1 s−1. La capacidad intrínseca de moverse a través de la célula de movilidad puede medirse por el tiempo de deriva y luego convertirse en el llamado valor de la sección transversal de colisión (CCS), que es un parámetro altamente reproducible para cada molécula independientemente del instrumento IMS3. El CCS se puede derivar de la movilidad siguiendo esta ecuación:

q es la carga del ion; N la densidad del número de gases tampón; μ la masa reducida de los socios de colisión amortiguan el iones de gas; kB la constante de Boltzmann; y T la temperatura del gas tampón. Por lo tanto, IMS proporciona información adicional complementaria a los datos analíticos resultantes de los análisis de cromatografía y MS.
Se ha demostrado que la implementación de IMS en plataformas LC-MS aumenta la fiabilidad de las determinaciones analíticas, especialmente cuando se trabaja con compuestos que se encuentran en concentraciones traza. Varios estudios han reportado que los métodos LC-IMS-MS mejoran la calidad de los espectros de masas al reducir el ruido de fondo, que en última instancia afecta la sensibilidad del método, y reduce la tasa de falsos positivos y negativos proporcionados por las metodologías LC-MS multirresiduo 4,5,6. Además, la reproducibilidad de los valores de CCS permite la comparación no solo entre diferentes instrumentos que utilizan la misma tecnología, sino también entre diferentes tecnologías de movilidad iónica, a saber, espectrometría de movilidad de iones de onda viajera (TWIMS), espectrometría de movilidad de iones atrapados (TIMS) y espectrometría de movilidad de iones de tubo de deriva (DTIMS)2,7, que son los sistemas más utilizados 1. Así, una consecuencia notable del potencial de la CCS como parámetro de identificación radica en la posibilidad de construir bibliotecas de CCS, reflejada en su aplicabilidad en estudios de metabolómica8. No obstante, una de las características más poderosas de IMS es la capacidad de separar compuestos isoméricos e isobáricos que pueden no resolverse suficientemente con métodos LC-MS. Este puede ser el caso cuando se trabaja con grandes conjuntos de analitos de interés en matrices complejas, lo cual es una situación común en el análisis ambiental y de alimentos. En este contexto, se han propuesto métodos LC-IMS-MS para el monitoreo de plaguicidas y, en menor medida, de medicamentos veterinarios y micotoxinas en alimentos9.
Debido a su alto poder de resolución y selectividad, las plataformas LC/GC-IMS-MS emergen como las herramientas más útiles para abordar algunos de los desafíos actuales en seguridad alimentaria, especialmente aquellos relacionados con mezclas isoméricas. La preocupación por la salud relacionada con las mezclas isoméricas como contaminantes alimentarios se ha reflejado en la legislación europea vigente, que, por ejemplo, limita la concentración máxima de seis alcaloides principales del cornezuelo de centeno (EA) y sus correspondientes seis epímeros en varios productos alimenticios10.
Los EA constituyen una familia de metabolitos secundarios tóxicos producidos por una amplia gama de hongos, principalmente de la familia Clavicipitaceae (por ejemplo, Claviceps purpurea, el productor más importante de EA debido a su amplia gama de huéspedes), pero también Trichocomaceae, que pueden parasitar la cabeza de la semilla de plantas vivas (como el centeno, la cebada, el trigo y la avena) en el momento de la floración11, 12. En condiciones específicas, especialmente la temperatura y la actividad del agua, los hongos Claviceps pueden producir EA que se acumulan en los cuerpos fructíferos, conocidos como esclerocios o cornezuelo de centeno, en el cultivo huésped. Hasta cierto punto, los EA pueden soportar el procesamiento de la materia prima hasta llegar al producto final; por lo tanto, irrumpiendo en la cadena alimentaria. La ingestión de alimentos contaminados puede llevar a la intoxicación por EA, conocida como ergotismo, que se presenta con síntomas agudos como dolor abdominal, vómitos, sensación de ardor en la piel, insomnio y alucinaciones13. Para reducir el impacto de los EA en la salud humana, la Comisión Europea estableció niveles máximos (ML) en varios alimentos para la suma de los principales EA: los Epímeros R ergometrina (Em), ergotamina (Et), ergosina (Es), ergocristina (Ecr), ergokriptina (Ekr) y ergocornina (Eco) y sus correspondientes S-epímeros: ergometrinina (Emn), ergosinina (Esn), ergotaminina (Etn), ergocorninina (Econ), ergokriptinina (Ekrn), y ergocristinina (Ecrn). Estos compuestos pueden epimerizar de las formas R a S y viceversa, especialmente bajo la exposición a luz intensa, almacenamiento prolongado o contacto con algunos solventes a pH 12 alto o bajo. Aunque la proporción de formas R y S puede variar en diferentes condiciones, la Comisión Técnica CONTAM de la EFSA informó de una mayor incidencia de formas R que de formas S tras examinar la bibliografía disponible sobre los EA en los productos alimenticios14. Por lo tanto, los ML varían en función de varios factores, como la susceptibilidad del cultivo, el grado de procesamiento o la frecuencia de consumo. En el marco de la UE, los ML para los productos elaborados de cebada, trigo, espelta y avena se han fijado en 50 o 150 μg/kg (en función del contenido de cenizas inferior o superior a 900 mg/100 g, respectivamente), mientras que los cereales destinados directamente al consumo humano están sujetos a un ML de 150 μg/kg, excepto los alimentos infantiles a base de cereales. en el que el ML se reduce a 20 μg/kg10.
Esta legislación estricta requiere metodologías analíticas lo suficientemente sensibles como para determinar los niveles de concentración de trazas (μg/kg) y, al mismo tiempo, identificar adecuadamente los EA regulados y sus epímeros correspondientes, ya que ambas formas, isómeros R y S, se pueden encontrar juntas en muestras contaminadas. Esta tarea representa un gran desafío, ya que cada par toxina-epímero comparte exactamente el mismo patrón de masa y fragmentación. Además, una adecuada separación cromatográfica entre ambos compuestos puede resultar compleja. Por lo tanto, se requieren gradientes de LC bien optimizados para evitar una cuantificación errónea cuando los epímeros de EA coexisten en muestras de alimentos. Aunque varios estudios han reportado métodos de LC-MS para la determinación inequívoca de EA 15,16,17,18, el método cromatográfico debe ser estudiado extensamente para lograr una separación adecuada de los picos cromatográficos para identificar inequívocamente los EAs. Sin embargo, esto no suele ser factible para métodos multiclase en los que se determinan simultáneamente contaminantes pertenecientes a diferentes familias químicas. En este contexto, un estudio reciente realizado por Carbonell-Rozas, Hernández-Mesa, et al.19 reportó un método LC-IMS-MS para la cuantificación de EAs en muestras de trigo y cebada, utilizando dos instrumentos TWIMS diferentes que proporcionaron valores de CCS reproducibles y límites bajos de cuantificación (LOQs) para detectar cualquier incumplimiento de acuerdo con la legislación vigente. Por lo tanto, el objetivo de este protocolo es mostrar cómo la integración de IMS en los flujos de trabajo de LC-MS contribuye a la separación de EA isoméricos, mejorando la selectividad del método analítico. Además, ilustra cómo la generación de bibliotecas de CCS a través de la caracterización de estándares analíticos proporciona una mayor confianza para la identificación de micotoxinas. Este protocolo está diseñado para explicar claramente los beneficios de implementar IMS en el análisis de seguridad alimentaria, tomando como ejemplo la determinación de EAs en cereales. Este protocolo aborda el tratamiento de la muestra basado en un procedimiento QuEChERS, el análisis de la muestra mediante LC-TIMS-MS y la extracción e interpretación de datos IMS.