周慶成 張香芹 車 鑫
摘要:高效近紅外光譜分析技術對快速分析或實時檢測是非常理想的技術手段,是大型石油化工,農業,制藥,食品加工等工業生產所必須依靠的重要分析技術之一。本文重點闡述了高效近紅外光譜技術在藥物分析中的應用, 并且簡單介紹了該技術的特點和各種分析方法的原理。
關鍵詞:高效近紅外光譜;藥物分析
1引言
高效近紅外光譜分析技術(NIRS)是在近十幾年內發展最快的分析新“綠色鋼鐵俠”,對快速分析或實時檢測是非常理想的技術手段,是大型石油化工,農業,制藥,食品加工等工業生產所必須依靠的重要分析技術之一。該技術具有被分析樣品用量少、無破壞、無污染、高效、快速、成本低和綠色環保等特點[1],在幾秒或幾毫秒時間內可同時測量被分析物的十幾種質量參數,顯著降低了分析設備的投資與維護費用, 測量信號的數字化和分析過程的綠色化又使其具有典型的時代特征,成為了傳統藥物分析方法的補充和新發展的方向。《中國藥典》(2005年版)已經將近紅外光譜分析方法收錄,主要用于復雜樣品的直接快速分析[2]。
2高效近紅外光譜分析技術在藥物分析中的應用
2.1高效近紅外光譜分析技術在藥物制劑分析中的應用非常廣泛,主要應用在對藥物制劑的鑒別和分類、制劑中活性組分的含量測定、水分的測定和原粉制劑均勻度控制等方面
應用高效近紅外光譜分析技術對藥物制劑進行鑒別和分類,首先應該建立起參考譜庫,然后進行數據的預處理和數據評估,最后對數據庫的專屬性和耐用性進行驗證。用高效近紅外光譜分析技術可以快速對已有譜圖的未知藥物進行鑒別和分類。張中湖等建立了快速、有效鑒別不同廠家生產的甲硝唑片的方法:直接采集樣品的近紅外漫反射光譜,并進行褶合變換-可視化指紋圖譜-相似系數分析,根據相似系數即可鑒別不同廠家的樣品。
藥物中的活性組分是藥物的核心部分,也是決定其藥效的主要成分。其質量和含量直接影響藥物的療效。高效近紅外光譜分析技術可以迅速在線監測藥物加工過程中活性組分的含量,有利于在生產過程中適時調節其含量,最終得到合格的藥劑產品。范積平等建立大黃主要活性成分蒽醌類化合物含量測定的近紅外光譜法。以高效液相色譜法測定3種不同產地大黃的大黃素、大黃酚、大黃酸、蘆薈大黃素的含量,并用41個樣品建立近紅外光譜校正方程并經優化、驗證,預測大黃樣品中各主要活性成分的含量,較好的測定了藥物中的活性組分。
藥物中的水分包括結晶水和吸附水,利用高效近紅外光譜分析技術可以快速測定藥物中的含水量。屈凌波等在頭孢片劑固體樣品物理化學性質測定方面應用近紅外光譜分析,結果顯示可以得到滿意的各種水分含量的測定結果。
在原粉制劑的生產過程中,藥物活性組分混合的均勻性對藥物的質量十分重要。均勻程度會直接影響產品的質量,從而影響藥效和安全性,所以有必要通過對粉末均勻度的測定和控制來保證藥品的安全有效。馬群等以安宮牛黃丸為對象研究原粉制劑均勻度的控制方法,該方法能夠用來控制安宮牛黃丸原料的均勻度,并為利用 NIRS技術對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。
2.2高效近紅外光譜分析技術在中藥材(中成藥)的質量控制方面也有著及其重要的應用,主要有中藥材的真偽和產地鑒別、中藥有效成分的測定等方面
中藥品種繁多,應用歷史悠久,其安全性和有效性毋庸置疑。傳統的經驗鑒別主要根據藥材的外觀性狀直接利用感官達到鑒別的目的,使中藥的穩定性制約了中藥的進一步發展。丁念亞等人利用近紅外光譜和化學計量學方法對幾種常見的中藥材(白芷、葛根、白術、白芍、當歸、魔芋)進行了分類,另外還對模似的偽劣藥材樣品進行了真偽鑒別。趙龍蓮等人利用傅里葉變換近紅外光譜儀采集了中藥大黃的近紅外漫反射光譜,提取光譜的主成分和小波包熵等特征信息,利用 Fisher 分類器對中藥大黃的真偽進行了鑒別。通過比較得出了采用小波包熵特征信息建模和預測誤判率比采用主成分低。其建模集交叉驗證的誤判率為6.152 %,預測集的誤判率是2.104 %。劉沭華等以白芷和丹參為例用近紅外漫反射光譜數據、應用多類支持向量機方法對中藥材產地及生長條件進行自動鑒別,并進一步用遞歸支持向量機等方法選擇對分類最有效的特征譜段。結果在僅用5個和8個特征譜段的情況下在獨立的測試集上達到了92%的識別正確率。這一研究既為建立快速準確的中藥材產地自動鑒別系統提供了技術原型,也為進一步探索不同產地的中藥材在化學成分上的細微差異及研究它們與藥效的關系奠定了基礎。
中藥材(中成藥)的質量控制是中藥現代化進程中亟待解決的關鍵問題之一。但由于中藥(特別是中成藥)的成分十分復雜,對其有效成份的測定非常困難,但可以選用高效近紅外光譜分析技術,結合計算機可視化方法,借助化學計量學的定性分析手段,建立一套分析速度快、準確度高、操作簡便的中藥指紋圖譜鑒別方法[3]。目前,美國FDA、英國草藥典、印度草藥典、德國藥用植物學會、加拿大藥用植物學會均接受指紋圖譜的質控方法。
谷筱玉等人利用從近紅外光譜方法測量中藥有效成分的基礎研究入手,以冰片含量的檢測為例,嘗試采用不同的波長選擇算法對校正模型的波長進行優化選擇,提高了中藥有效成分的測量精度。瞿海斌等人以黃連浸膏粉為對象 ,以 HPLC作為參比方法,建立了對其中主要生物堿含量進行快速無損測定的NIR光譜分析法。該方法的分析結果準確可靠,重現性、穩定性和加樣回收率均良好,可望發展為一種植物提取物有效組分含量的快速測定方法。
3高效近紅外光譜分析技術在藥物分析中的應用包括定性和定量分析
3.1定性方法[4]主要有相關系數法、主成分分析法(Principal Component AnalysisPCA)、馬氏距離法(Mahalanobis Distance MD)等
相關系數法是最廣泛使用的相似性判別方法,它是己知的平均光譜與樣品光譜特征值之間的夾角余弦。理論上,若兩個譜圖完全相同,則相關系數為1;但由于測量誤差和噪音的影響,相關系數總是接近于1。使用相關系數進行判別分析的優點是,它的校正集譜庫大小與濃度變化無關。
主成分分析法是通過主成分得分構筑的主成分空間進行樣品定性判斷。在多維空間中,某一類物質的主成分得分會聚成一族。該方法的優點是不需選擇波長,同時減少了因噪音而產生的影響。任玉林等人研究了近紅外漫反射一階導數光譜法作安體舒通粉末藥品質量控制的可能性,用多變量統計分類技術逐步聚類分析、主成分分析和逐步判別分析,從安體舒通粉末藥品的近紅外漫反射一階導數光譜成功地鑒別了真、劣和假藥, 結果令人滿意。
馬氏距離法的核心是通過多波長下的光譜距離定量描述出測量樣本離校正集樣本的位置,因而在光譜匹配異常點檢測和模型外推方面都很有用。
3.2定量分析方法主要有主成分回歸法(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、人工神經網絡法(Artificial Neural NetworksANN)、逐步回歸分析(SLR)法等
主成分回歸法(PCR)的原理與PCA相同,PCR在解釋光譜數據時起著重要作用,從主成分權重圖中能夠確定主成分與哪個組份有關,但確切而全面地解釋每個主成分代表什么迄今仍是最難解決的問題。
偏最小二乘法(PLS)是一種全光譜分析方法,充分利用多個波長下的有用信息,無需刻意的選擇波長,并能濾去原始數據噪音,提高信噪比,解決交互影響的非線性問題,很合適在NIR中使用。唐海霞等通過近紅外漫反射光譜法,采用偏最小二乘法,并選擇一階導數光譜及對其他因子進行了優化,建立了數學模型,對實際樣品的四個主成分含量進行了測定,同時以高效液相分析法作參照比較。結果48個樣品經內部交叉驗證,相關系數分別達到了 0.9949、0.9997、0.9991、0.9985。趙文萃等研究了應用偏最小二乘法同近紅外漫反射光譜法結合,對西米替丁片劑藥品進行無損非破壞定量分析,建立了最佳的數學校正模型。討論了波長間隔和主成分數對 PLS定量預測能力的影響,預測了未知樣品。
近年來興起的人工神經網絡法研究,根據樣品各組分的光譜數據建立人工神經網絡模型,預測未知樣品并討論影響網絡的各參數。ANN法的最大優點是其抗干擾、抗噪音及強大的非線性轉換能力,對于某些特殊情況ANN會得到更小的校正誤差和預測誤差,并且它的預示結果要稍優于PLS(t檢驗無顯著差異)。楊南林等用近紅外光譜測定發酵冬蟲夏草中甘露醇的含量,分別采用 PCR、PLSR 與BP2ANN 方法建立校正模型,BP2ANN法所得預測誤差為0.608%,相對預測誤差為 5.362%,相關系數為 0.9177,均優于PCR和 PLSR法。此外,研究結果顯示適當采用線性神經元,可進一步提高BP2ANN校正模型的預測性能和穩定性。
逐步回歸分析(SLR)法是從對因變量有影響的許多變量中,選擇一些變量作為自變量建立“最優”回歸方程,對因變量進行預報和控制。其基本思想是經過反復搜索,選擇出包含待測成分信息量最大的波長點以及能表征主要背景的波長點,用這些波長點的吸光度與樣品組分含量的線形函數組成的線形方程來預測未知樣品。
4綜述
NIRS技術已在制藥過程控制分析和藥物制劑分析中得到了成功的應用,給制藥企業帶來了光明。它可以測定藥品的許多參數(如評定不溶解物、包衣厚度、失活時間等),為在線和實時的分析提供了更為嚴格的質量控制分析方法。可以降低次品率,從而降低生產成本,是一種在制藥過程控制分析中具有應用潛力的分析工具。NIRS技術在對藥物制劑的鑒別和分類、制劑中活性組分的含量測定、水分的測定和原粉制劑均勻度控制等方面發揮了重要作用。并在中藥材的真偽和產地鑒別、中藥有效成分的測定等方面表現出很大的優越性。隨著科技的進一步發展,NIRS技術必將在藥物分析中占據越來越重要的位置。
參考文獻
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[3]黃英華,樂煥龍,傅宜磊等。注射用奧芙拉唑鈉水分含量的近紅外漫反射光譜法的測定。中國醫藥工業雜志:第36卷第6期,2005
[4]于海燕,應義斌,傅霞萍。近紅外透射光譜應用于黃酒酒齡的定性分析。光譜學與光譜分析:第27卷第5期,2007