【摘要】 为暂时识别的物质定义具体标准非常重要，因为从数百或数千个注释特征中，只有少数可以被视为已暂时识别。

开发了一种新的自动化方法，用于快速调查可用于食品接触材料 (FCM) 的回收 LDPE 塑料中的未知物质 (NIAS/IAS)。管道设置包括使用 AcquireX™​​ 进行智能数据采集，该数据采集连接到 LC-Orbitrap Tribrid-HRMS (MS3) 并耦合到Compound Discoverer 数据处理。

 

使用非常严格的标准（包括精确质量、同位素谱、MS2 匹配、保留时间和 MS3 匹配）初步鉴定了 28 种未知化合物。大多数已识别的化合物是添加剂，主要是增塑剂，用于不同的塑料应用[1-3]。

 

为了检查这些化合物在 LDPE 再生塑料食品接触材料应用中的迁移安全性，主要使用毒理学关注阈值 (TTC) 方法进行风险评估。已识别化合物的迁移并不代表风险。

 

在深度扫描和 IPE 模式下使用 AcquireX 可以从回收的 LDPE 样品中快速、详尽地采集数据。两种模式是互补的，分别需要 3 次和 6 次进样。在经典DDA模式中引入MS3节点，提供了更多的结构信息，对于更准确地识别未知化合物非常有用。

 

为了检查数据库和光谱库以识别未知化合物，使用自动化软件对于避免劳动密集型和耗时的搜索至关重要。然而，目前的 MSn 库虽然在不断扩大，但仍然没有涵盖许多感兴趣的物质，例如塑料材料中的 NIAS。此自动搜索还应包括 MS3 匹配。

 

为暂时识别的物质定义具体标准非常重要，因为从数百或数千个注释特征中，只有少数可以被视为已暂时识别。这种结果解释的指南可能对不同领域的研究人员有用。

 

风险评估后，未对迁移确定物质的安全性表示担忧。然而，在将这种回收的 LDPE 用于食品应用之前，需要对数百个未识别的特征进行更深入的研究。

 

[1] EU, COMMISSION REGULATION (EU) No 10/2011 of 14 January 2011 on plastic materials and articles intended to come into contact with food.

[2] ILSI Europe. Guidance on Best Practices on the Risk Assessment of Non Intentionally Added Substances (NIAS) in Food Contact Materials and Articles (2015). ISBN: 9789078637424.

[3] EU, A European Strategy for Plastics in a Circular Economy. Brussels, 16.1.2018, COM 28 (2018) final.

 

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