Pharmaceuticals require careful and precise determination of their impurities that might harm the user upon consumption. Although today, the most common technique for impurities identification is liquid chromatography‐mass spectrometry (LC‐MS/MS), it has several downsides due to the nature of the ionization method. Also, the analyses in many cases are targeted thus despite being present, some of the compounds will not be revealed. In this paper, we propose and show a new method for untargeted analysis and identification of impurities in active pharmaceutical ingredients (APIs). The instrument used for these analyses is a novel electron ionization (EI) LC‐MS with supersonic molecular beams (SMB). The EI‐LC‐MS‐SMB was implemented for analyses of several drug samples spiked with an impurity. The instrument provides EI mass spectra with enhanced molecular ions, named Cold EI, which increases the identification probabilities when the compound is identified with the aid of an EI library like National Institute of Standards and Technology (NIST). We analyzed ibuprofen and its impurities, and both the API and the expected impurity were identified with names and structures by the NIST library. Moreover, other unexpected impurities were found and identified proving the ability of the EI‐LC‐MS‐SMB system for truly untargeted analysis. The results show a broad dynamic range of four orders of magnitude at the same run with a signal‐to‐noise ratio of over 10 000 for the API and almost uniform response.

中文翻译：

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LC-MS和冷电子电离分析药物中的杂质。

药品需要仔细，准确地确定其杂质，这些杂质在食用时可能会伤害使用者。尽管如今，最常见的杂质识别技术是液相色谱-质谱（LC-MS / MS），但由于电离方法的性质，该方法也有一些缺点。而且，在许多情况下分析都是有针对性的，因此尽管存在分析，但某些化合物将不会被揭示。在本文中，我们提出并展示了一种新的方法，用于无目标分析和鉴定活性药物成分（API）中的杂质。用于这些分析的仪器是具有超音速分子束（SMB）的新型电子电离（EI）LC-MS。EI-LC-MS-SMB用于分析几种掺有杂质的药物样品。该仪器提供了具有增强分子离子的EI质谱，称为Cold EI，当借助EI库（例如美国国家标准技术研究院（NIST））鉴定化合物时，可以提高鉴定概率。我们分析了布洛芬及其杂质，并通过NIST库用名称和结构识别了API和预期的杂质。此外，还发现并鉴定了其他意外杂质，证明了EI-LC-MS-SMB系统能够进行真正的非目标分析。结果显示，在同一运行中，动态范围宽泛达四个数量级，API的信噪比超过10 000，响应几乎均匀。当借助EI库（例如美国国家标准技术研究院（NIST））来鉴定化合物时，这会增加鉴定概率。我们分析了布洛芬及其杂质，并通过NIST库用名称和结构识别了API和预期的杂质。此外，还发现并鉴定了其他意外杂质，证明了EI-LC-MS-SMB系统能够进行真正的非目标分析。结果显示，在同一运行中，动态范围宽泛达四个数量级，API的信噪比超过10 000，响应几乎均匀。当借助EI库（如美国国家标准技术研究院（NIST））鉴定化合物时，这会增加鉴定概率。我们分析了布洛芬及其杂质，并通过NIST库用名称和结构识别了API和预期的杂质。此外，还发现并鉴定了其他意外杂质，证明了EI-LC-MS-SMB系统能够进行真正的非目标分析。结果显示，在同一运行中，动态范围宽泛达四个数量级，API的信噪比超过10 000，响应几乎均匀。发现并鉴定出其他意外杂质，证明了EI-LC-MS-SMB系统具有真正无目标分析的能力。结果显示，在同一运行中，动态范围宽泛达四个数量级，API的信噪比超过10 000，响应几乎均匀。发现并鉴定出其他意外杂质，证明了EI-LC-MS-SMB系统具有真正无目标分析的能力。结果显示，在同一运行中，动态范围宽泛达四个数量级，API的信噪比超过10 000，响应几乎均匀。