苯磺酸左旋氨氯地平片的近紅外鑒別法

李萬江，曾 科 (荊州市食品藥品監督檢驗所，湖北 荊州 434000)

夏新中 (長江大學醫學院，湖北 荊州 434000)

苯磺酸左旋氨氯地平片的近紅外鑒別法

李萬江，曾 科 (荊州市食品藥品監督檢驗所，湖北 荊州 434000)

夏新中 (長江大學醫學院，湖北 荊州 434000)

目的：采用近紅外漫反射光譜技術，建立苯磺酸左旋氨氯地平片快速定性分析方法，用于現場快速篩查。方法：利用車載近紅外光譜系統采集樣品的近紅外光譜，利用布魯克公司OPUS軟件對光譜進行預處理，建立定性模型。結果：模型對樣品的預測結果與實驗室結論一致。結論：本方法簡便快捷，可作為現場快速篩查藥品真偽的手段。

苯磺酸左旋氨氯地平片；近紅外；OPUS軟件；定性模型；鑒別

苯磺酸左旋氨氯地平片是我國首例手性拆分光學純藥物，也是世界首例手性拆分抗高血壓藥物，氨氯地平的有效活性成份為左旋體。苯磺酸左旋氨氯地平片屬于國家基本藥物，是治療高血壓的一線藥品，由于不錯的市場銷量加上高昂的價格，使其成為可能被假冒仿制的對象。在今年的國家基本藥物專項抽驗中，我們發現了假藥，所以該品種快速篩查具有重要意義。本文采取近紅外漫反射光譜法，建立近紅外定性模型，可快速、準確的對其進行真偽鑒別。

1 樣本的組成

除已經鑒別為假藥的一批苯磺酸左旋氨氯地平片外，另外又抽取同廠家的3批樣品，經過實驗室檢驗結果為合格。一共4批樣品，分為兩組。見表1。

表1 苯磺酸左旋氨氯地平片檢驗結果

2 儀器與試劑

車載近紅外光譜儀Matrix-F(BURKER公司) OPUS 5.0版本。

3 模型的建立

3.1近紅外光譜的采集與處理

用光纖探頭直接抵住藥片，在12000cm-1～4000cm-1范圍內掃描，分辨率8cm-1，掃描次數64次，每批樣品隨機掃描3片，每片掃描1次，每批樣品就得到3張原始光譜，然后分別對每批樣品的原始光譜求平均，這樣一共得到4張平均光譜。見圖1～3。

圖1 苯磺酸左旋氨氯地平片真藥近紅外光譜圖 圖2 苯磺酸左旋氨氯地平片假藥近紅外光譜圖

圖3 苯磺酸左旋氨氯地平片的特征譜段

3.2譜段的選擇

通過比較真假苯磺酸左旋氨氯地平片的近紅外光譜，發現在5500cm-1～7000cm-1范圍內存在較大的差異，是兩者相互識別的基礎，同時為了與其他同類品種相互識別，有必要拓展一定的譜段，因而選擇5000cm-1～7500cm-1，建立模型。

3.3光譜預處理方法的選擇

近紅外光譜的采集過程中，由于樣品厚度、均勻度、儀器狀態等因素的影響，往往會導致光譜基線產生偏移或漂移等變化，因此建模前的原始光譜經過預處理，可以消除基線漂移，扣除本底吸收，提高光譜分辨率，從而更能體現樣品光譜的特征，采取二階導數+矢量歸一方法處理所得的模型參數，閾值較為適中[1]，Sdev和MD值也較小，此條件比較合適。見表2。

表2 模型參數 Sdev和MD值

3.4譜段平滑點的選擇

對譜段進行適當的平滑處理，可有效的去除噪音干擾，并突出譜圖的固有特征，但過度的平滑則可能導致信息失真。對上述采取二階導數+矢量歸一處理后的譜圖，采取不同的參數進行平滑處理，比較不同平滑度對模型的影響。見表3。

表3 譜段平滑處理的各項參數

*:9號各項參數都比較適中，較為合適。

3.5算法

表4 苯磺酸左旋氨氯地平片的Identity模型

OPUS軟件提供兩種算法，即標準算法和因子算法。本模型品種單一，所以選定標準算法。

3.6模型的建立

綜上所述，比較各預處理方法和平滑點的組合，結合實際，建立最后的苯磺酸左旋氨氯地平片鑒別模型。見表4。

4 模型的評價

對訓練集的樣本光譜實現唯一識別。對驗證集的光譜(包括一批假藥評價光譜)，同樣得出了正確的結論。

考慮到本次建模是專門針對施慧達牌苯磺酸左旋氨氯地平片，采取更為簡便易行的Quick compare算法建模可能更為有效。

5 模型的驗證

見表5。

表5 驗證 Threshold值

可見，對于真假苯磺酸左旋氨氯地平片模型能夠很好的識別總結：對于上述兩種近紅外鑒別方法都能夠較好的識別真假苯磺酸左旋氨氯地平片，在具體的工作中可以靈活的運用，建議在樣本不足的情況下或者針對某個名牌品種采取QC建模，比較適合基層藥品篩查。

[1]江燕.車載近紅外模型驗證工作的探討[J].中國藥事，2008,22(9)：23-26.

10.3969/j.issn.1673-1409(R).2012.07.028

R917.7

A

1673-1409(2012)07-R057-03

2012-04-01

李萬江(1966-)，男，湖北天門人，副主任藥師，主要從事藥品檢驗和管理工作；通訊作者：夏新中，E-mail：xiaxinzhong@yangtzeu.edu.cn。

[編輯] 何 勇