La spettrometria di massa a mobilità ionica (IMS) sta diventando una tecnica analitica sempre più utilizzata, spesso presentata come una dimensione di separazione aggiuntiva integrata nella tradizionale cromatografia liquido/gassosa (LC/GC) accoppiata ai flussi di lavoro MS. L'IMS consiste nella separazione di molecole lungo una cella di mobilità, riempita con un gas tampone, sotto un campo elettrico e a pressione atmosferica1. A seconda del rapporto massa/carica (m/z) e della conformazione geometrica, una molecola ionizzata interagirà con il gas tampone mentre si muove attraverso la cella di mobilità, che si riflette nel parametro2 della mobilità ionica (K) e viene calcolato attraverso la seguente equazione:

dove D rappresenta la lunghezza totale della deriva, td è il tempo totale di deriva ed E è il campo elettrico. Pertanto, K è misurato in m2 V−1 s−1, anche se per ragioni pratiche è spesso espresso come cm2 V−1 s−1. La capacità intrinseca di muoversi attraverso la cella di mobilità può essere misurata dal tempo di deriva e successivamente convertita nel cosiddetto valore della sezione d'urto di collisione (CCS), che è un parametro altamente riproducibile per ciascuna molecola indipendentemente dallo strumento IMS3. La CCS può essere derivata dalla mobilità seguendo questa equazione:

q è la carica dello ione; N la densità numerica del gas tampone; μ la massa ridotta dei partner di collisione tampona gli ioni gas; kB la costante di Boltzmann; e T la temperatura del gas tampone. Pertanto, l'IMS fornisce informazioni aggiuntive complementari ai dati analitici risultanti dalla cromatografia e dalle analisi MS.
È stato dimostrato che l'implementazione dell'IMS nelle piattaforme LC-MS aumenta l'affidabilità delle determinazioni analitiche, soprattutto quando si lavora con composti che si trovano a concentrazioni di tracce. Diversi studi hanno riportato che i metodi LC-IMS-MS migliorano la qualità degli spettri di massa riducendo il rumore di fondo, che in ultima analisi influisce sulla sensibilità del metodo, e riduce il tasso di falsi positivi e negativi forniti dalle metodologie LC-MS multi-residuo 4,5,6. Inoltre, la riproducibilità dei valori CCS consente il confronto non solo tra diversi strumenti che utilizzano la stessa tecnologia, ma anche tra diverse tecnologie di mobilità ionica, vale a dire la spettrometria di mobilità ionica a onde viaggianti (TWIMS), la spettrometria di mobilità ionica intrappolata (TIMS) e la spettrometria di mobilità ionica a tubo di deriva (DTIMS)2,7, che sono i sistemi più frequentemente utilizzati 1. Pertanto, una notevole conseguenza del potenziale della CCS come parametro di identificazione risiede nella possibilità di costruire librerie di CCS, che si riflette nella sua applicabilità negli studi di metabolomica8. Tuttavia, una delle caratteristiche più potenti dell'IMS è la capacità di separare i composti isomerici e isobarici che potrebbero non essere sufficientemente risolti dai metodi LC-MS. Questo può essere il caso quando si lavora con grandi insiemi di analiti di interesse in matrici complesse, che è una situazione comune nell'analisi ambientale e alimentare. In questo contesto, sono stati proposti metodi LC-IMS-MS per il monitoraggio dei pesticidi e, in misura minore, dei farmaci veterinari e delle micotossine negli alimenti9.
Grazie al loro elevato potere risolutivo e selettività, le piattaforme LC/GC-IMS-MS emergono come gli strumenti più utili per affrontare alcune delle attuali sfide nella sicurezza alimentare, in particolare quelle relative alle miscele isomeriche. La preoccupazione per la salute legata alle miscele isomeriche come contaminanti alimentari è stata riflessa nell'attuale legislazione europea, che, ad esempio, limita la concentrazione massima di sei alcaloidi principali dell'ergot (EA) e dei loro corrispondenti sei epimeri in diversi prodotti alimentari10.
Gli EA costituiscono una famiglia di metaboliti secondari tossici prodotti da un'ampia gamma di funghi, principalmente della famiglia delle Clavicipitaceae (ad esempio, Claviceps purpurea, il più importante produttore di EA grazie alla sua ampia gamma di ospiti), ma anche Trichocomaceae, che possono parassitare il seme di piante viventi (come segale, orzo, grano e avena) al momento della fioritura11, 12. In condizioni specifiche, in particolare la temperatura e l'attività dell'acqua, i funghi Claviceps possono produrre EA che si accumulano nei corpi fruttiferi, noti come sclerozi o segale cornuta, nella coltura ospite. In una certa misura, gli EA possono resistere alla lavorazione della materia prima fino a raggiungere il prodotto finale; quindi, irrompendo nella catena alimentare. L'ingestione di cibo contaminato può portare all'intossicazione da EA, nota come ergotismo, che si presenta con sintomi acuti come dolore addominale, vomito, sensazione di bruciore della pelle, insonnia e allucinazioni13. Per ridurre l'impatto degli EA sulla salute umana, la Commissione europea ha fissato i livelli massimi (ML) in diversi alimenti per la somma dei principali EA: gli epimeri R ergometrina (Em), ergotamina (Et), ergosina (Es), ergocristina (Ecr), ergokryptina (Ekr) ed ergocornina (Eco) e i loro corrispondenti epimeri S: ergometrinina (Emn), ergosinina (Esn), ergotaminina (Etn), ergocorninina (Econ), ergokryptinine (Ekrn), ed ergocristinina (Ecrn). Questi composti possono epimerizzare da forme R a S e viceversa, soprattutto in caso di esposizione a luce intensa, conservazione prolungata o contatto con alcuni solventi ad alto o basso pH 12. Sebbene la percentuale di forme R e S possa variare a seconda delle condizioni, il gruppo CONTAM dell'EFSA ha segnalato una maggiore presenza di forme R rispetto alle forme S dopo aver esaminato la letteratura disponibile sugli EA nei prodotti alimentari14. Pertanto, i ML variano a seconda di diversi fattori, come la suscettibilità della coltura, il grado di lavorazione o la frequenza di consumo. Nel quadro dell'UE, i valori limite di colesterolo per i prodotti lavorati di orzo, frumento, farro e avena sono stati fissati a 50 o 150 μg/kg (a seconda del tenore di ceneri inferiore o superiore a 900 mg/100 g, rispettivamente), mentre i cereali destinati direttamente al consumo umano sono soggetti a un limite massimo di 150 μg/kg, ad eccezione degli alimenti per la prima infanzia a base di cereali, in cui il ML è ridotto a 20 μg/kg10.
Questa legislazione rigorosa richiede metodologie analitiche sufficientemente sensibili da determinare i livelli di concentrazione in tracce (μg/kg) e identificare correttamente gli EA regolati e i loro epimeri corrispondenti, poiché entrambe le forme, gli isomeri R e S, possono essere trovate insieme in campioni contaminati. Questo compito rappresenta una grande sfida poiché ogni coppia tossina-epimero condivide lo stesso identico modello di massa e frammentazione. Inoltre, una corretta separazione cromatografica tra i due composti può essere complessa. Pertanto, sono necessari gradienti LC ben ottimizzati per evitare un'errata quantificazione quando gli epimeri EA si verificano in concomitanza nei campioni alimentari. Sebbene diversi studi abbiano riportato metodi LC-MS per la determinazione univoca degli EA 15,16,17,18, il metodo cromatografico deve essere studiato ampiamente per ottenere un'adeguata separazione dei picchi cromatografici per identificare inequivocabilmente gli EA. Tuttavia, questo non è solitamente fattibile per i metodi multiclasse in cui vengono determinati contemporaneamente contaminanti appartenenti a diverse famiglie chimiche. In questo contesto, un recente studio condotto da Carbonell-Rozas, Hernández-Mesa, et al.19 ha riportato un metodo LC-IMS-MS per la quantificazione degli EA in campioni di frumento e orzo, utilizzando due diversi strumenti TWIMS che hanno fornito valori CCS riproducibili e bassi limiti di quantificazione (LOQ) per rilevare eventuali non conformità in conformità con la normativa vigente. Pertanto, l'obiettivo di questo protocollo è quello di mostrare come l'integrazione dell'IMS nei flussi di lavoro LC-MS contribuisca alla separazione degli EA isomeri, migliorando la selettività del metodo analitico. Inoltre, illustra come la generazione di librerie CCS attraverso la caratterizzazione di standard analitici fornisca una maggiore affidabilità per l'identificazione delle micotossine. Questo protocollo è stato concepito per spiegare chiaramente i vantaggi dell'implementazione dell'IMS nell'analisi della sicurezza alimentare, prendendo come esempio la determinazione degli EA nei cereali. Questo protocollo riguarda il trattamento del campione basato su una procedura QuEChERS, l'analisi del campione mediante LC-TIMS-MS e l'estrazione e l'interpretazione dei dati IMS.