近紅外光譜在藥學中的應用

摘 要：概述了近紅外光譜分析技術的原理、特點及其在藥物原料、藥物制劑分析、藥物在線監測控制以及在中藥領域的應用，并討論了近紅外光譜技術藥物分析應用中存在的問題。

關鍵詞：近紅外光譜；化學計量學；藥物分析；中藥

中圖分類號：R917 文獻標識碼：A 文章編號：1673-2197(2008)06-052-03

美國材料檢測協會(ASTM)將近紅外光譜區定義為波長780~2，526 nm的光譜區(波數為12，820~3，959 cm^-1)，同時又將近紅外區劃分為近紅外短波(780~1，100 nm)和近紅外長波(1，100~2，526 nm)兩個區域^[1]。

1 近紅外光譜特點

近紅外光譜主要是由于分子振動的非諧振性使分子振動從基態向高能級躍遷時產生的。近紅外光譜記錄的是分子中單個化學鍵的基頻振動的倍頻和合頻信息，主要是含氫基團C-H、O-H、N-H的伸縮振動的倍頻吸收譜帶及伸縮振動和搖擺振動的合頻吸收。幾乎包含了有機物中所有的含氫基團的信息，信息量簡潔而又豐富。如圖1所示為10味中藥組成的腰痛寧膠囊原粉粉末的近紅外光譜圖。主要是通過透射光譜技術和反射光譜技術獲得近紅外光譜。通常依靠計算機軟件校正基線背景或消除樣品的基質或雜質的干擾，進行判別分析或建立標準曲線方程，適用于常規方法很難分析的樣品。近幾十年來，隨著科技的飛速發展，近紅外光譜法也得到了長足發展，在農業、食品、化學和石油都有應用。

圖1 腰痛寧膠囊原粉粉末近紅外光譜

近紅外在短短的幾十年間，發展如此之快，主要是因為近紅外光譜法對樣品無損、可以在線快速檢測。另外，經紅外光程較長(780nm~2，526nm)，可以測量塊狀、氣體、粉末、液體等，但它是二級分析方法，其定量分析需依賴一套標準樣品及標準參照方法，且需復雜的化學統計學的數據處理。本文主要就其在現代藥學應用進行分析。

2 應用范圍

近紅外光譜法在藥學領域中的應用范圍相當廣泛，它不僅適用于藥物的多種不同狀態如原料、片劑、膠囊以及液體等制劑的分析檢測，還可用于不同類型的藥品，如蛋白質、中藥、抗生素等藥物的分析。以及在線生產工藝的監控，包括混合、微波真空干燥、注射用產品滅菌、片劑的膜衣厚度等。還可進行產品的穩定性測定、安慰劑與活性成分的辨別等，根據應用范圍利用不同的光纖探針可實現生產工藝在線分析監控。

2.1 藥物原料的分析

人用藥品注冊技術規定國際協調會議(ICH)的指導原則里面明確指出鑒別實驗的重要性，歐洲藥典的2.2.40章節^[2]同樣介紹了NIR方法應用于藥物的定性分析。由于NIR方法需要的樣品量很少，同時可控各藥物成分(API)或輔料，使得其在藥物原料分析中大放光彩，Rose用其開發的軟件對大量結構相似的青霉素類藥物，用NIRS加以區別和鑒定。

Mark等使用馬氏距離分類技術對制藥原料進行定性鑒別。Shah等則分別用馬氏距離法和SIMCA法這兩種分類方法對制藥原料的近紅外光譜進行分類。另外，原料藥的結晶狀態、粒徑和密度在制劑生產和控制主要活性成分的過程中非常重要，可用近紅外光譜對原料藥的不同物理性質進行檢測。NIRS可以對藥物原料(主要是固體粉末)的多種物理性質包括晶粒大小、晶型^[3]、結晶度、表觀密度和旋光性等進行全面的分析。

2.2 藥物制劑的分析

FDA的Sherken最早使用近紅外光譜對片劑藥物進行含量測定，他用近紅外法測定一系列的甲丙氨酯標準溶液，并且建立了計算甲丙氨酯片含量的校正方程。后來Zappala等繼續考察了近紅外光譜法對片劑和緩釋膠囊中甲丙氨酯的含量分析，并且對Sherken的方法作了改進。Corti等在用近紅外光譜分析膠質和粉末基質中酮替芬含量時，并分析了雷尼替丁片的含量。

另外，近紅外光譜法在藥物制劑的鑒別和分類中也多有應用，Sondermann^[4]在分析一種興奮劑中，應用NIR分析鑒別出了苯丙胺等3種成分。國內在這方面這做出了很好的成績，任玉林^[5]等對近紅外在藥品無損分析中的應用進行了研究。他們應用幾種多變量統計分類技術，對磺胺噻唑、美迪康等粉末藥品進行分析，成功地鑒別出合格藥、劣藥和假藥。近紅外光譜法能夠很好的對藥物中的水分進行檢測。Beyer ^[6]等應用NIR光譜法檢測了藥物輔料中的水分。Plugge等^[7]運用基于雙波長的簡單多線性回歸檢測了氨芐西林三水合物中的水分，其校正曲線的精密度和線性關系和Karl-Fisher參照方法并無二樣。NIR方法在濕法制粒評價中也有諸多應用：例如在濕法制粒中預測加水量^[8]，以及濕法制粒過程中在線檢測濕度和確定濕度允許范圍和終點判斷。

2.3 藥物在線監測控制的應用

近紅外分析技術特別適宜于在線的過程控制分析，因為近紅外光譜分析的特點就是操作簡便、快速，無損樣品進行原位測定，可不使用化學試劑，不必對樣品進行預處理，可直接對顆粒狀、固體狀、糊狀、不透明的樣品進行分析。

2.3.1 粉末混合過程控制

藥物中的活性成分和輔料的混合過程是固體制劑過程中至關重要的一個部分，未經混合均勻的粉末在后續的制劑過程中是不可能得到均一活性成分劑量的制劑，因此混合過程判斷各成分的均一性非常值得研究。一般都是先從混料機中取出一部分樣品進行HPLC或者UV-vis分析，從而檢測其有效成分含量及其混合均勻性，從而把該數據與NIR光譜進行相關性建模。Sekulic^[9]等使用近紅外光譜對粉末混合均勻性進行在線監測，混合物樣品中含10%苯甲酸鈉、39%微晶纖維素、50%乳糖和1%滑石粉。首先用近紅外光譜儀收集樣品的近紅外光譜數據，然后用化學計量學軟件對數據進行處理，結果表明，近紅外光譜技術作為一種對藥物混合均勻性在線分析方法是可行有效。

2.3.2 干燥過程控制

干燥是固體制劑生產過程中最普遍的單元操作之一，濕度是干燥過程最關鍵的指標，通常采用濕化學方法在干燥終點對物料進行檢測以判斷是否達到要求。對冷凍干燥過程的監控主要是凍干產品殘留水分的檢測，以確定干燥終點。用光纖漫反射探針可以對安瓿內容物進行1100~2500nm波長范圍透光率的掃描，而注射用凍干藥物裝于玻璃安瓿中。本法^[10]利用光纖探針可不必破壞安瓿進行水分的測定，因此可以進行凍干產品生產質量的在線控制。Jackie等^[11]選用帶光纖探針的近紅外光譜儀，通過對終產物水含量的檢測對微波真空干燥過程來監控干燥終點。

2.3.3 包衣過程控制

在線制藥過程中，包衣一般都是制劑的最后一環節，同時也在整個過程中具有很重要的地位，它能確保制劑的完整性和好品質，如決定藥物釋放的穩定可靠。NIR的漫反射光譜帶光纖探頭使用PLS模式可以對顆粒劑或片劑包衣層進行檢測。Kirsch^[12]等發現片劑樣品近紅外光譜的變化與包衣的厚度之間存在相關性。他們在用乙基纖維素(EC)或羥丙基纖維素(HPMC)進行包衣的過程中，按一定的時間間隔取樣，測定片劑樣品的近紅外光譜。采用二階導數變換和多元散射校正兩種方法對光譜進行處理，然后用主成分分析建立計算包衣厚度的校正模型。進一步測定樣品的溶出度，考察包衣厚度與溶出度的相關性，從而更好地控制包衣制劑的質量，進行生產工藝的監控。

2.4 中藥分析中的應用

中藥現代化的“瓶頸”是對中藥材原料和生產過程的質量控制，這是因為藥材的內在質量決定療效和安全性。應在基礎研究的支持下，結合現代分析技術手段如TLC、HPLC、HPLC/MS、GC、GC/MS、IR、NMR及X射線分析等，建立能充分體現中藥系統性、特征性和穩定性三個基本原則和指紋圖譜體系，進而從根本上保證中藥質量穩定，推動中藥現代化進程。本文僅從NIR方面闡述在中藥檢測中的應用。

2.4.1 中藥鑒定

應用NIRS分析技術不僅可以提高鑒定準確性，避免了主觀因素對中藥質量定性判別的影響，同時也解決了理化鑒別方法中需要對中藥進行煩瑣樣品處理的問題?？梢杂肗IR方法對中藥進行真偽判別、種類的鑒別、產地分析等等。根據原始光譜圖、一階導數光譜圖和二階導數光譜圖的峰位、峰數、峰強的差異，進行中藥材的近紅外光譜峰位鑒別，從而鑒別該藥材的真偽，目前用此方法鑒別了丹參^[13]。高越等^[14]通過近紅外漫反射光譜法對貝母藥材進行了鑒別研究，采用了褶合變換-可視化-指紋圖譜相似系數分析法將5種貝母之間的微小差異進一步擴大化，為5種貝母之間的鑒別提供了新的方法。

2.4.2 中藥成分定量分析

周旻^[15]提出了用近紅外光譜技術快速測定川產中藥黃柏中指標成分小檗堿含量的方法。對小檗堿含量在2.155%~8.245%范圍的不同來源的黃柏，根據其在12，500~3，600 cm^-1的近紅外吸收光譜，采用偏最小二乘算法(PLS)建立了校正模型，比較了光譜不同預處理方法對校正結果的影響。當采用二階導數處理方法時能最有效地提取光譜的信息，此時校正集相關系數(r2)為0.9221，校正集標準偏差(SEC)為0.337，預測集標準偏差(SEP)為0.251。該方法快速簡便，適合于中藥指標成分的快速分析。宋麗麗^[16]利用近紅外光譜法對六味地黃丸模擬樣品中熊果酸的含量進行測定，db4小波、偏最小二乘以及主成分分析-BP神經網絡法對熊果酸含量預測回收率分別為100.1%，100.7%，100.6%。虞科等^[17]將NIRS技術應用于中成藥的定量分析，運用偏最小二乘法建立NIRS與HPLC分析值之間的多元校正模型，對未知樣品進行含量預測，結果準確可靠，建立了近紅外漫反射光譜快速測定復方丹參滴丸有效成分的新方法，說明此方法可推廣應用于中藥復方制劑有效成分的快速檢測。

2.4.3 中藥混合過程控制

中成藥組方、成分復雜，生產要求混合均勻，否則不僅影響產品外觀，更重要的是對安全用藥與療效的影響。有些藥品療效不夠穩定，除了組方及疾病因素外，與產品在生產過程中混合不均也有很大的關系。藥物混合均勻度是中藥生產過程質量控制的關鍵環節之一。徐曉杰^[18]等利用偏最小二乘、主成分分析-BP神經網絡、小波變換-BP神經網絡對模擬樣品數據進行處理，對六味地黃丸生產粉末混合過程進行質量控制研究，結果表明偏最小二乘數據處理可以滿足藥品生產過程中粉末混合均勻度測定的要求。馬群^[19]等采集安宮牛黃丸原粉不同點的近紅外光譜(NIRS)，并對光譜進行相似度計算，比較相似度和均勻度之間的關系，發現原料不同點近紅外光譜的相似度能夠反映其均勻度?？梢杂迷摲椒▉砜刂瓢矊m牛黃丸原料的均勻度，并為利用NIRS技術對中藥材原粉的均勻度測量和對中成藥原粉產品的質量控制提供基礎依據。

3 問題與展望

目前，NIRS技術在藥物分析領域中越來越引起人們的關注，呈現出有望應用于解決藥物質量快速檢測難題的光明前景。由于該項分析技術需要通過建立校正模型才能實現對未知樣品的定性定量分析。特別是鑒于中藥是一個復雜的混合物，其吸收光譜是所含各化合物吸收光譜的疊加，具有難以解析的復雜性，加之大多數藥材的主體成分相似，圖譜又具有一定的相似性，這使得建模方法學成為近紅外光譜技術用于藥物分析的關鍵和研究前沿。還有如何利用近紅外的特殊優勢，運用到藥物特別是中藥的大規模生產線上，羅國安^[20]等對此提出了中藥生產智能控制系統集成NIR在線檢測的理念，實現對藥物的內在質量進行實時監控。并且，近紅外光譜技術已得到藥品質量管理部門如美國FDA和加拿大衛生部的重視，近紅外光譜技術在藥學方面的應用受到了越來越多的關注。

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(責任編輯：王尚勇)