韓吳琦,黃永麗,劉雙平,郭建偉
(1.河南省開封市食品藥品檢驗所,河南 開封 475000; 2.河南大學淮河臨床學院,河南 開封 475000;3.河南省開封市食品藥品監督管理局,河南 開封 475000)
近紅外(near infrared,NIR)光譜技術非常適合于藥品原輔料及制劑的定性定量分析,與傳統的化學分析方法相比,具有快速、準確、無污染、非破壞等優點,無須預處理即可測定多種狀態的樣本,應用范圍也幾乎涉及整個制藥領域。該技術能夠快速無損對樣本進行分析,對在已知樣本中添加未知成分的情況具有極高的檢測靈敏度,由原料污染、物料配比異常等因素造成的藥品質量影響,可在第一時間發現[1]。本試驗建立的一致性檢驗方法,可以顯著區分不同廠家同品種同規格的藥品,適用于藥品質量控制和假劣藥品的快速篩查[2]。另外,藥品檢測車上配備的現有模型品種和劑型均較單一[3],機動性差,一些復方制劑、膏劑、中成藥、中藥材、顆粒劑、貼劑和水針劑等都沒有收錄到藥品檢車近紅外模型數據庫中,并且部分收載模型還出現假陽性。為進一步加大打擊假劣藥品力度,保障人民用藥安全,筆者以建立某廠家復方甘草片為例,論述近紅外一致性檢驗方法的建立及其在藥品生產在線監控、假劣藥品的快速篩查中的可行性應用,現報道如下。
測量儀使用Bruker Matrix.F近紅外光譜分析儀,分析軟件為OPUS 5.0英文版。樣本采集自8個廠家共計22批次,其中某廠家生產的11批復方甘草片用于建立模型,該廠家生產的2批復方甘草片和其他7個廠家的7批復方甘草片用于驗證模型;2批標示某廠家的假復方甘草片用于一致性檢驗。
2.1 試驗原理
一致性檢驗的原理包括:1)計算參考光譜在每個波長點i吸光度的平均值和標準偏差σ;2)對各個波長點處吸光度平均值上下加減一定倍數的標準偏差σ,作為該波長點的可信區間(confidence band),該倍數即為一致性指數 CI(conformity index:CI)的限度;3)測試光譜在該波長點處的吸光度與平均值的差值除以標準偏差σ,得到一致性指數CI;4)一致性檢驗是將待測光譜的CI與之前設定的CI限度(CIlimit)進行比較,從而快速簡單地判斷待測光譜與參考光譜是否具有一致性。
不同廠家復方甘草片的原輔料配比、中間過程控制基本相同,但也有差異,用OPUS軟件選擇特定方法,計算結果可以明確區分不同廠家產品;對于同一廠家生產的不同批次產品,近紅外漫反射光譜所在空間分布概率區間則很接近[4]。如片劑生產過程中使用滑石粉,在某一確定廠家的同種復方甘草片不同批次之間投料比就存在差異(但差異不大,基本穩定在一個幅度之內),見圖1 A。對于不同廠家生產的相同規格復方甘草片,滑石粉的使用同樣存在差異,見圖1 B。

圖1 某廠家相同規格不同批次復方甘草片的近紅外漫反射光譜
可見,在藥品輔料的使用上,相同廠家不同批次復方甘草片或不同廠家相同規格復方甘草片同樣存在差異。但是同一廠家生產的同規格藥品的原輔料相對來說比較固定,其近紅外漫反射光譜差異不大,控制在一個固定范圍之內。本試驗要建立一種能夠區分藥品在工藝改變、原輔料不同或原輔料配比發生顯著變化時的檢測方法。如果某一批次藥品原料有變化,這種在線檢驗方法可以通過計算近紅外漫反射光譜一致性指數 CI并與之前設定的 CI限度(CI limit)進行比較,快速簡單地判斷待測光譜與參考光譜是否具有一致性,在很短時間內發現問題,從而保證藥品在生產、流通、使用過程中的質量穩定和品質均一。
2.2 光譜采集
從某廠家的13批復方甘草片、其他7個廠家的7批復方甘草片、標示某廠家的假復方甘草片中每批抽取3片,用儀器的漫反射光纖探頭壓住藥片,在12 000~4 000 cm-1區間對樣本掃描,掃描次數為32次,每片掃描1次,得到66張近紅外漫反射光譜圖。
2.3 光譜數據處理方法
對于藥品的限度控制,通常采用3種計算方法:一是最大 CI法,即直觀的指定 CI限度值;二是Sum 1方法,即超出 CI限度的所有 Y值除以所選譜段內的波長點個數得到的Sum數值,對其進行限定;三是Sum 2方法,即超出 CI限度的所有 Y值除以超過 CI限度的波長點個數得到的Sum數值,對其進行限定。優化模型后,決定采用最大 CI法。
2.4 光譜處理
一般選擇11 000~4 200 cm-1譜段,為了能看清楚光譜的全圖,筆者選擇了12 000~4 000 cm-1譜段,選擇預處理方法為矢量歸一化,CI分別嘗試選擇2,3,4,5,最終確定為3.1。光譜圖見圖2。可見,設定 CI為3.1,由于工藝、原輔料和物料配比基本穩定,同一廠家的樣品光譜都在一個區域內波動,表明采用一致性檢驗方法有很好的篩查效果。

圖2 某廠家11批樣本33張光譜圖在3.1倍 CI值的范圍計算結果
2.5 校正模型的建立與驗證
使用某廠家復方甘草片11批樣本33張光譜建立一致性檢驗方法;其他7個廠家7批樣本21張光譜、某廠家的2批樣本6張光譜作為驗證光譜,對其進行驗證。驗證結果見圖3和圖4??梢?,某廠家11批復方甘草片光譜的 CI值都在3.1范圍內,某廠家2批樣品6個驗證光譜的 CI值也在3.1范圍內,而其余7個廠家樣品光譜的 CI值都大于3.1,在限定的范圍外,差異明顯,分離良好。從圖4可以更直觀地看到區分效果。圖4中兩條黑線間的灰線為該廠家復方甘草片11批33張光譜,兩條黑線之間的黑線是該廠家的2批6張驗證光譜,其余在兩黑線附近波動的黑線是另外7個廠家的21張光譜圖。

圖3 某廠家11批樣本和2批驗證樣本與其余7個廠家7批樣本的最大 CI法區分效果

圖4 某廠家11批樣本和2批驗證樣本與其余7個廠家7批樣本的最大 CI法 CI光譜區分效果
2.6 模型使用
使用某廠家復方甘草片11批33張光譜建立的一致性檢驗模型,對標示某廠家的2批假復方甘草片進行一致性檢驗。結果2批假復方甘草片的光譜 CI值分別在38.82~45.73和16.16~19.29之間,都遠遠大于某廠家復方甘草片設定的 CI值3.1,差異明顯,分離良好。結果見圖5和圖6。

圖5 使用一致性檢驗模型檢驗標示某廠家2批假藥樣本的區分效果

圖6 使用一致性檢驗模型檢驗標示某廠家2批假藥樣本的CI光譜區分效果
CI限度和CI閾值的設定應根據標準中對藥品質量的要求來選擇,使用嚴格的實驗條件來研究藥品質量變化與光譜CI值變化的關系。在摸索階段,建議對(非)鋁塑片劑設定CI限度為3、(非)鋁塑膠囊劑和粉針劑設定為5,收集大量數據后再進行分析、研究,最后確定CI值限度。建模針對的是特定廠家的特定品種,收集實際樣品的數量應為6~12批,也就是說采樣必須能反映總體樣本的分布情況,具有代表性,這樣得到的 SD才可信,在此基礎上再研究設定CI限度就比較合理。本方法對于檢測假冒偽劣藥品非常有效,尤其對于打擊假冒知名廠家的藥品具有不可替代的作用。但要注意對過期藥品和舊藥翻新的鑒別,這是一個如何嚴謹地設定 CI限度的問題。
近紅外圖譜反映的是制劑中活性成分和輔料的綜合信息,無論是活性成分發生的化學變化,還是輔料發生的物理性質改變,以及假冒知名廠家的藥品,都會在近紅外光譜中有所體現[5~6]。一致性檢驗模型可以針對特定廠家的特定品種給出高效、準確的結論。近紅外一致性模型分析是一種方便、快速、無損的分析技術,特性穩定,信息量大,在很多領域均有成功應用[7]。本試驗結果表明,用近紅外一致性模型控制藥品質量的穩定性、快速篩查假劣藥品,操作簡便、快速、準確,可在藥品快檢車和制藥企業中推廣應用。
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[5]王 靜,耿仲樂,王鵬超.利用近紅外光譜鑒別多潘立酮片的真偽[J].中國藥業,2008,17(17):83.
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