최근 농산물 중 잔류농약 분석법은 QuEChERS (quick, easy, cheap, effective, rugged and safe) 과정을 통해 전처리한 후 LC-MS/MS 등의 질량분석기를 이용한 방법이 보편화되고 있다. 한편, 상기 분석법의 경우 다양한 원인에 의해 기기분석 과정에서 매질효과(matrix effect)가 발생되는데 이는 정량 분석의 부정확한 결과를 초래한다. 일선 현장에서는 이를 극복하기 위해 매질보정법(matrix matched method)을 주로 사용하고 있지만, 다양한 농산물의 동일 무농약 시료 확보가 어려워 이에 대한 대체 방안을 요구하고 있다.
본 연구에서는 농산물 중 LC-MS/MS 분석 대상 농약 245성분의 매질효과를 확인하고 이를 개선하기 위해 대체 매질(alternative matrix)과 매질보정계수(matrix correction factor)에 대한 연구를 수행하였다. 시료는 다소비 농산물 50품목을 선정하여 친환경농산물(무농약, 유기농)을 사용하였으며, 잔류분석은 식품의약품안전처 다성분 시험법-제2법을 준수하여 수행되었다. 이후 농산물별 매질효과를 산출하여 soft (ME ±20% 이내), medium (±20%<ME<±50%), strong (>±50%) range로 구분하였으며, soft range에 포함되는 경우 무농약 동일시료 사용을 통한 매질 보정(matrix matched) 없이 용매 표준물질 검량선으로 정량이 가능한 것으로 판단하였다.
분석 대상 농약 245성분의 검량선과 농산물 50품목의 matrix matched 검량선의 직선성은 0.98 이상을 만족하여 매질효과를 산출하기 위해 적합하였다. 농산물 중 LC-MS/MS 분석 대상 245성분의 매질효과는 곡류, 서류, 두류, 버섯류의 경우 매질효과가 작게 나타났으며, 견과종실류, 과일류, 채소류의 경우 매질효과가 크게 나타났다. 성분별 매질효과의 경우 농약의 물리·화학적 특성과는 큰 연관성이 없었으며, 농산물 고유의 매질 영향으로 인해 매질효과가 다르게 나타나는 것을 확인하였다.
본 연구 결과를 바탕으로 농산물 중 다종 농약 245성분의 대체 매질(alternative matrix)을 선정하고자 실험을 수행하였다. 매질효과가 큰 품목은 대체 매질로 사용하였을 시 고유의 매질효과(inherent matrix effect)가 강하게 반영되어 적합하지 않아 매질효과가 작은 품목을 대체 매질로 선정하였다. 이때 현미, 옥수수, 아몬드, 배, 사과를 대체 매질로 사용하였을 때 쌀, 현미, 땅콩, 바나나, 배의 매질효과가 개선되었다. 한편, 매질효과가 큰 품목은 대체 매질을 사용하더라도 완벽하게 개선되지 않아 ‘매질보정계수(matrix correction factor, MCF)’라는 새로운 개념을 고안하였다. 매질보정계수(MCF)는 시료와 농약 성분 간의 고유 매질효과 비율을 산출한 값으로 분석 대상 성분의 표준용매 검량선 또는 표준용매 피크면적에 대입하여 이론적 매질보정법을 산출하는 방법이다. 본 연구에서는 채소류 중 6품목(토마토, 오이, 들깻잎, 부추, 양파, 마늘)의 농산물별 매질보정계수를 산출하여 적용한 결과, 6품목 모두 매질효과가 상당히 개선되는 것을 확인하였다. 이후 동일 농산물의 시기별, 품종별로 적용이 가능한지 확인한 결과, 토마토, 오이, 들깻잎, 부추의 경우 구입 시기가 다르더라도 매질효과가 유사하게 나타나 적용 가능한 것으로 확인되었다. 그러나 통상적으로 매질효과가 매우 크면서 성분별 변동성이 있는 allium 속 양파와 마늘의 경우 시기별, 품종별로 매질효과가 개선되지 않아 실용적 적용이 불가하였다. 따라서 매질효과가 큰 품목의 경우 매질 보정 시 현행 방법, 즉 동일시료를 사용하는 방법이 적합하다고 판단된다.
본 연구는 LC-MS/MS 상에서 발생되는 매질효과 경향을 파악하고자 다소비 농산물 중 LC-MS/MS 대상 농약 245성분의 매질효과를 산출하여 확인하였다. 이후 매질효과를 개선할 수 있는 대체 매질을 선정하였으며, 더 나아가 ‘매질보정계수’라는 개념을 최초로 고안하여 이론적 매질보정법의 가능성을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과는 다양한 농산물의 매질효과를 파악할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있으며, 현행 매질보정법을 대체할 수 있는 새로운 방안 모색에 기여할 것으로 판단된다.

Recently, for pesticide residue analysis in agricultural products, a method using a mass spectrometer such as LC-MS/MS after pretreatment through a QuEChERS (quick, easy, cheap, effective, rugged, and safe) process has become common. On the other hand, in the case of the analysis method, a matrix effect is generated in the instrumental analysis process due to various causes, leading to inaccurate quantitative analysis results. In order to overcome this, the matrix-matched method is mainly used in the field. However, securing the same pesticide-free samples of various agricultural products is complex, and an alternative method is required.
In this study, a study on an alternative matrix and matrix correction factor was conducted to confirm and improve the matrix effect of 245 pesticides subject to LC-MS/MS analysis in agricultural products. For samples, 50 highly consumed agricultural products were selected, and eco-friendly agricultural products (non-pesticide, organic) were used. Residual analysis was performed in compliance with the multi-component test method 2 of the Ministry of Food and Drug Safety.
Afterward, the matrix effect for each agricultural product was calculated and classified into soft (within ME ±20%), medium (±20%<ME<±50%), and strong (>±50%) ranges. If included in the soft range, pesticide-free is the same. It was determined that quantification was possible with a solvent standard calibration curve without matrix matching using the sample.
The linearity of the calibration curve of 245 pesticides to be analyzed and the matrix-matched calibration curve of 50 agricultural products satisfied 0.98 or more and was suitable for calculating the matrix effect. Among agricultural products, the matrix effect of 245 components analyzed by LC-MS/MS was soft in the case of grains, pulses, beans, and mushrooms. The matrix effect was strong in the case of nuts, fruits, and vegetables. In the case of the matrix effect according to compounds, there was no significant correlation with the physicochemical properties of compound, and it was confirmed that the matrix effect appeared differently due to the unique characteristics of each agricultural product.
Based on the results of this study, an experiment was conducted to select an alternative matrix for 245 components of various pesticides among agricultural products. Items with a strong matrix effect were unsuitable because their unique matrix effect was strongly reflected when used as an alternative matrix, so items with a soft matrix effect were selected as an alternative matrix. When brown rice, corn, almond, pear, and apple were used as an alternative matrix, the matrix effect of rice, brown rice, peanut, banana, and pear was improved. On the other hand, items with a strong matrix effect cannot be improved entirely even if an alternative matrix is used, so a new concept called ‘matrix correction factor (MCF)’ was devised.
The matrix correction factor (MCF) is a value obtained by calculating the ratio of the theoretical matrix effect between the sample and the pesticide component and is substituted into the standard solvent calibration curve or standard solvent peak area of the component to be analyzed to perform the theoretical matrix correction method. As a result of calculating and applying the matrix correction factor for each agricultural product of six items (tomato, cucumber, perilla leaf, leek, onion, garlic) among vegetables, it was confirmed that the matrix effect of all six items was significantly improved.
Subsequently, checking whether the same agricultural products could be applied by season and by variety confirmed that the matrix effect was similar and applicable to tomatoes, cucumbers, perilla leaves, and chives, even if the purchase times differed. However, in the case of the allium genus onion and garlic, which usually have a very strong matrix effect and have variability by component, practical application was not possible because the matrix effect needed to be improved by season and variety. Therefore, for items with a strong matrix effect, the current method using the same sample is judged to be appropriate for matrix calibration.
This study calculated and confirmed the matrix effects of 245 components of pesticides subject to LC-MS/MS among highly consumed agricultural products in order to understand the trend of matrix effects occurring on LC-MS/MS. Afterward, an alternative matrix that can improve the matrix effect was selected. Furthermore, the concept of matrix correction factor was devised to confirm the possibility of a theoretical matrix correction method. Therefore, the results of this study can be used as primary data to understand the matrix effect of various agricultural products, and it is believed that it can contribute to the study of a new method that can replace the matrix correction method.