近紅外光譜法對海金沙摻偽情況的定量分析

方彩飛

（武漢市第一醫院，湖北 武漢 430022）

海金沙為海金沙科植物海金沙Lygodiumjaponicum（Thunb.）SW.的干燥成熟孢子。是一種常用中藥，用量較大，臨床上主要用于治療熱淋、砂淋、血淋等癥狀。由于性狀特征比較明顯，假藥尚不多見。但為了追求利益，市場上的樣品大部分都進行了摻偽處理，以達到增重的目的。摻偽的多少和藥材的總灰分、酸不溶性灰分直接相關，藥典中對此有一定的限度要求，并規定海金沙的總灰分值應不得超過16.0%、酸不溶性灰分應不得超過15.0%。市場調查發現，摻偽多是以黃色細砂為主，顏色與樣品本身的顏色相近，抽樣過程中，在有限的時間里，單憑肉眼，很難準確把握摻偽的程度，本研究針對這種情況，以總灰分、酸不溶性灰分為指標，初步建立了海金沙定量分析模型，對有效控制海金沙的質量有一定的指導意義。

1 儀器與材料

1.1 實驗儀器和試劑

MATRIX-F型近紅外光譜儀（外接1.5m固體光纖探頭，OPUS工作站，Quant2定量分析軟件）；AB204-N型電子分析天平，馬福爐，坩堝。純化水，鹽酸（分析純）。

1.2 樣品的來源及分類

其中一批購于安徽亳州市場，其他樣品主要來源于2008年武漢市藥品檢驗所的抽驗品種，一部分是武漢市場上購買的品種，還有部分樣品是人工混合而得，即將優質的海金沙樣品與摻偽嚴重的樣品按照一定比例進行混合，共計11批樣品。

市場上海金沙的摻偽形式比較多樣，以摻偽黃色細砂為主，也有部分是摻有黃土等，在外觀顏色上有較明顯的差異，樣品的選擇考慮了以上各種形式。

較純品的海金沙，總灰分和酸不溶性灰分值均在10%以下，檢驗中發現，摻偽的品種，其總灰分的值最高能達到50%以上，建模的樣品中，涵蓋的總灰分、酸不溶性灰分的范圍較寬，使得所建模型的預測能力更強。

另外，建模的樣品中還包含人工混合的品種，即將不同品質的海金沙，按一定比列混合，得到的樣品更符合實際，同時也擴充了建模樣品的總灰分、酸不溶性灰分的數據。

2 方法和結果

2.1 樣品近紅外光譜的采集

為了實際抽樣工作的方便，近紅外光譜的采集，采用直接將光纖探頭沒入樣品的方式，探頭與樣品間略有壓迫感即可。樣品的采集過程中，首先被測的樣品要均勻，其次，掃描光譜時，保證樣品有一定的厚度，探頭不要插入樣品過深，防止樣品包裝等周圍環境對測樣結果的干擾，同時也保證采樣數據的一致性。每批樣品掃描5張圖譜。

2.2 海金沙的總灰分測定

掃描后的樣品，立即取樣，按照2005年版中國藥典的規范，測定總灰分、酸不溶性灰分。總灰分范圍從8.2%～58.3%，酸不溶性灰分的范圍從5.7%～52.6%。

2.3 光譜范圍及預處理方法的選擇

合理地選擇光譜范圍，能讓模型的預測結果更準確，譜段的選擇與所建的模型一般需要很好的相關性，實際上，海金沙中摻偽的砂石，在近紅外區域的吸收是十分微小的，摻偽的多少，只是整體影響吸收信號的強弱，并沒有與之相關的特征吸收。試驗中收集了各種砂石，對應的近紅外圖譜中，除了在水分的特征區域（5200波數附近、7000波數附近）有較明顯的吸收外，其他區域沒有較明顯的吸收特征。

其次，試驗中也考察了同一樣品多次掃描的結果，雖然海金沙的樣品流動性強，均一性較好，但由于光纖著力等因素的不同，多張圖譜間也存在較大漂移，所以建模過程中需要對圖譜進行適當的預處理，有效地保證同批次樣品圖譜的一致性。

2.4 建立模型

由于建模的樣本量較少，主要考慮內部交叉驗證，在OPUS定量分析軟件中，能夠對光譜范圍和預處理方法進行自動計算，并對每種方法，按RMSECV值從大到小進行排序。在考察模型好壞的時候，主要看相關系數R2，其值越接近1，模型的預測精度越高；RMSECV值只有相對意義，其數值大小與模型預處理方法有關（矢量歸一化、求導等），在預處理方法確定后，RMSECV的值可以指導最優光譜區間、因子數的選擇等。RMSECV值越小，模型的預測精度越高；選擇RMSECV值較小幾種方法，適當調整波數區域，再做進一步的優化，得到海金沙總灰分、酸不溶性灰分的定量分析模型。總灰分和酸不溶性灰分可以選擇相同的譜段和預處理方法。

圖1和圖2分別為海金沙總灰分、酸不溶性灰分預測結果與實驗室測定結果的相關性曲線；圖3為RMSECV與Rank值的關系圖；圖4為預測值與測定值的偏差。兩模型的相關系數（R2）、交叉驗證均方根誤差（RMSECV）、因子數（Rank）見表2。

圖2 海金沙酸不溶性灰分預測值和真值的相關性曲線

圖3 RMSECV與Rank值的相關性曲線

圖4 預測值與測量值的偏差

表1 預測值與測量值

從Rank-RMSECV相關圖可以看出，當因子數R＝6時，RMSECV最小，從預測結果與實際測定結果的偏差看，兩個模型預測的結果與測定值之間的偏差均較小。

表2 兩種模型的相關參數

3 討論

（1）模型預測的尺度需要把握好：市場上的海金沙大部分都有摻偽的情況，可以通過顯微法、氯仿法等快速鑒別，摻偽的海金沙，在顯微鏡下，可見大量不規則顆粒狀物質。摻偽的海金沙，在氯仿液中，也出現較明顯的沉降現象，溶液也會變混濁。以上方法能定性地確定摻偽情況，但無法準確判斷摻偽量的多少；本實驗建立的定量模型，通過預測總灰分、酸不溶性灰分值，可以較準確有效地掌握海金沙藥材的質量，從模型交叉驗證的結果看，建立的方法能滿足藥品檢測車監督抽樣工作，較準確地篩查出不合格樣品。實際工作中，對于預測結果大于15%的樣品，都可以建議抽樣。

（2）模型還有待完善：海金沙的摻偽情況比較復雜，除了細砂、黃土外，還有其他各種類型雜質，此次實驗收集的樣品批次偏少，且樣品主要來源于湖北武漢地區，不一定能涵蓋市場上所有情況，建立的模型對樣品的預測有一定局限，對于新增的樣品，有可能出現較大的誤判。所以，海金沙的定量分析模型還需要進一步擴充樣品，并在工作中進一步完善。