JOURNAL ALGÉRIEN DE PHARMACIE
Volume 6, Numéro 1, Pages 62-76
2026-02-04

Optimisation D’une Méthode Gc-ms Pour Le Dosage Capillaire Du Tétrahydrocannabinol (thc) : Application Clinique Chez Des Sujets Consommateurs De Cannabis



Auteurs : Ikhenazene Ahlem Lilia . Laoufi Nardjess . Difallah Redha . Fasla Mohammed El-hadi . Hadji Feriel . Dali Braham Lokmane . Kaddour Salma . Sobhi Khaled .

Résumé

Introduction : La détermination du tétrahydrocannabinol (THC) dans les cheveux constitue un indicateur fiable de la consommation chronique de cannabis. En raison de la longue fenêtre de détection qu’elle offre, l’analyse capillaire représente un outil complémentaire précieux aux matrices biologiques conventionnelles telles que l’urine ou le sang. Méthodes : Cette étude décrit l’optimisation d’une méthode par chromatographie en phase gazeuse couplée à la spectrométrie de masse (GC–MS) pour la quantification du THC dans les cheveux humains. L’extraction a été réalisée par une procédure liquide–liquide suivie d’une étape de dérivatisation. L’application clinique de la méthode a concerné vingt-sept sujets comprenant des consommateurs et des non-consommateurs de cannabis. Résultats : La méthode optimisée a présenté une linéarité satisfaisante sur la plage analytique étudiée, avec une limite de détection de 0,004 ng/mg et une limite de quantification de 0,01 ng/mg. Le rendement d’extraction moyen dépassait 89 %. L’analyse des échantillons capillaires a permis de détecter des concentrations de THC comprises entre 0,11 et 2,94 ng/mg chez 51,9 % des participants. Une analyse segmentaire a par ailleurs, permis de documenter la dynamique de consommation au cours du temps. Conclusion : L’analyse capillaire est un outil efficace pour l’évaluation rétrospective de l’usage du cannabis. La méthode développée, simple, sensible et robuste, ouvre des perspectives pour le développement de protocoles multi-analytes visant la détection simultanée d’autres substances psychoactives dans les cheveux.

Mots clés

Analyse capillaire ; THC ; GC-MS ; Analyse segmentaire

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