大麻の使用は、医療目的と娯楽目的の両方で増加して、一般に受け入れられつつあり1、多くの国で安全で高品質の大麻製品にアクセスできるようにするための公式プログラムが実施されています。大麻は、慢性疼痛や発作性疾患など、さまざまな疾患の治療に有望な可能性が示されています2-4。大麻栽培種は、その化学組成がきわめて多様であり4 ～ 8、栽培種の化学的多様性およびその治療効果やユーザー体験との関連を理解することが重要です。包括的なケミカルプロファイリングは、定量可能なマーカーを使用してアイデンティティーを確立するのに役立ち、これによって、ケミカルプロファイルと薬理効果を相互に関連付けることを目的とした、さまざまな植物化合物の区別が可能になります9-13。植物性カンナビノイドおよびテルペノイドのプロファイルを含むケミカルプロファイルに基づいて、大麻栽培種を分類する試みが行われてきました10-21。ケミカルプロファイル（ケモタイプ）のデータを遺伝子型決定と組み合わせて使用することにより、より詳細な情報が得られます20,21。これらの特定のプロファイルは、植物に含まれる主要な活性成分と考えられ、大麻の有益な効果に大きく影響する相乗関係を発揮することが報告されているため、モニターされました15。
この試験では、大麻栽培種のケミカルプロファイリングのワークフローを実証します。ヘンプを含む 18 種の大麻の花のサンプルから抽出し、高分解能飛行時間型質量分析計（Tof-MS）を搭載した超高速高分離液体クロマトグラフィー（UPLC）および大気圧ガスクロマトグラフィー（APGC）を用いて分析しました（n = 5）。これらのテクノロジーの組み合わせにより、分析の対象範囲が広がり、カンナビスやヘンプなどの複雑なサンプルの組成を調べるのに役立ちます。社内のカンナビノイドおよびテルペンのレファレンスデータベースを使用して、検出された化合物にアイデンティティーを割り当てました。これらのデータベースは、in-silico でおよび実験データから生成されました。マススペクトル情報は、利用可能な真正レファレンス標準試料の分析で生成された実験データによって裏付けられた、既知のカンナビノイドおよびテルペンの化学構造から予測されます。
データベースには分子イオンとフラグメントイオンの精密質量、同位体パターンが含まれており、レファレンス標準試料が使用できる場合は、保持時間などの追加のクロマトグラフィー特性を用いて成分を同定します。主成分分析（PCA）などの多変量解析（MVA）を使用して、さまざまな大麻栽培種間の化学組成の差異を特定しました。
植物によって生産される化学成分の濃度は、光、土壌、植物の年齢、生長条件、収穫時期などの環境条件を含む多くの要因によって決まります14,22。 この試験では、植物化学に大きな影響を与えることが知られている環境変数のコントロールはできないことに、注意する必要があります。
