Pharmaceutical analysis refers to an area of analytical chemistry that deals with active compounds either by themselves (drug substance) or when formulated with excipients (drug product). In a less simplistic way, it can be defined as a complex science involving various disciplines, e.g., drug development, pharmacokinetics, drug metabolism, tissue distribution studies, and environmental contamination analyses. As such, the pharmaceutical analysis covers drug development to its impact on health and the environment. Moreover, due to the need for safe and effective medications, the pharmaceutical industry is one of the most heavily regulated sectors of the global economy. For this reason, powerful analytical instrumentation and efficient methods are required. In the last decades, mass spectrometry has been increasingly used in pharmaceutical analysis both for research aims and routine quality controls. Among different instrumental setups, ultra-high-resolution mass spectrometry with Fourier transform instruments, i.e., Fourier transform ion cyclotron resonance (FTICR) and Orbitrap, gives access to valuable molecular information for pharmaceutical analysis. In fact, thanks to their high resolving power, mass accuracy, and dynamic range, reliable molecular formula assignments or trace analysis in complex mixtures can be obtained. This review summarizes the principles of the two main types of Fourier transform mass spectrometers, and it highlights applications, developments, and future perspectives in pharmaceutical analysis.

Immature citruses are an important resource for the pharmaceutical industry due to their high levels of metabolites with health benefits. In this study, we used untargeted liquid chromatography–mass spectrometry (LC-MS) metabolomics to investigate the changes associated with fruit size in immature citrus fruits in the first weeks of growth. Three orange cultivars (Citrus sinensis ‘Navel’, Citrus sinensis ‘Valencia’, and Citrus sinensis ‘Valencia Late’) and a mandarin (Citrus reticulata Blanco ‘Fremont’) were separated into eight fruit sizes, extracted, and analyzed. Statistical analyses revealed a distinct separation between the mandarin and the oranges based on 56 metabolites, with an additional separation between the ‘Navel’ orange and the ‘Valencia’ and ‘Valencia Late’ oranges based on 21 metabolites. Then, metabolites that evolved significantly with fruit size growth were identified, including 40 up-regulated and 31 down-regulated metabolites. This study provides new insights into the metabolite modifications of immature Citrus sinensis and Citrus reticulata in the first weeks of growth and emphasizes the significance of including early sampled fruits in citrus maturation studies.

Pseudomonas aeruginosa est une bactérie très pathogène pour les patients atteints de la mucoviscidose. De plus, certaines souches sont multi-résistante aux antibiotiques. Peu d’antibiotiques actuels ciblent ses lipides membranaires, alors qu’il s’agit d’une barrière de protection très efficace pour P. aeruginosa. L’objectif de cette thèse est de mettre au point une méthodologie permettant l’analyse du lipidome de souches de P. aeruginosa isolées de patients atteint de la mucoviscidose. Dans un premier temps, les méthodes d’analyse ont été développées et appliquées sur la souche de laboratoire P. aeruginosa PAK, nous permettant i) d’établir le lipidome de référence par LC-MS, ii) de déterminer les sections efficaces de collision (descripteurs physiques) des lipides de PAK par spectrométrie de mobilité ionique et iii) de mettre au point un milieu de culture (SCFM-PC) mimant le mucus pulmonaire et compatible avec l’extraction des lipides. Dans un second temps, nous avons travaillé sur 5 isolats d’une souche de P. aeruginosa prélevés sur un patient atteint de la mucoviscidose et souffrant d’une infection pulmonaire chronique (3 isolats en 2008 et 2 en 2018). Une première étude LC-MS non-ciblée n’a pas permis de déterminer les lipides discriminants de chaque isolat, mais a permis de sélectionner deux isolats différentiés pour 2008 et 2018, respectivement. Une seconde étude par analyse LC-MS non-ciblée, sur ces deux isolats, a permis de souligner la présence de deux classes de phospholipides non identifiées chez PAK et de mettre en évidence, par semi-quantification, une répartition différente des phospholipides selon l'isolat clinique. Ces méthodologies et résultats constituent une première étape pour une étude clinique sur une large cohorte de patients.