近紅外光譜分析技術在制藥領域中的應用研究進展

臧恒昌，臧立軒，張 惠，王金鳳，楊海龍，姜 瑋，柳東明，王 斐，胡 甜

(1.山東大學藥學院，山東 濟南 250012;2.北京凱元盛世科技發展有限責任公司，山東 濟南 250012)

近紅外光譜(Near-infrared spectroscopy，NIRS)是介于可見光和中紅外之間的電磁輻射波，其波譜范圍為780～2526 nm［1］。NIRS主要反映了有機分子中含氫基團(O-H，N-H，C-H)振動的基頻與合頻吸收，具備無損、快速、高效、可在線分析等優點，近年來被廣泛用于農業、化工、制藥等行業中，其中在制藥領域中的應用非常廣泛，包括原輔料鑒別、制劑過程控制、成品藥分析、假藥劣藥快速識別等環節，NIRS的使用在節約生產成本的基礎上大大減少了工作量，并提升了經濟效益。

1 原輔料鑒別

《藥品生產質量管理規范》(2010年修訂版)(Good Manufacturing Practice，GMP)第一百二十條規定“應當制定相應的操作規程，采取核對或檢驗等適當措施，確認每一包裝內的原輔料正確無誤［2］”。新版GMP的推行使得制藥企業在原輔料入庫檢查環節中耗費大量的時間和費用，而NIRS結合化學計量學可建立定性判別模型，從而對原輔料的性質進行鑒別，因此基于NIRS的原輔料快速鑒別成為應用熱點。Candolfi等［3］將近紅外光譜分析技術結合SIMCA方法建立了10種藥用輔料的定性鑒別模型，光譜經過SNV或微分處理后，模型在95%和99%兩種置信度下均可達到無錯判別。孟昱等［4］采用近紅外漫反射光譜法對41種常用藥用輔料進行快速、準確、無損的鑒別，光譜經過預處理之后，“主庫”模型可準確鑒別膠態二氧化硅、200目乳糖、二水磷酸氫鈣等30種輔料，對于相似度高的11種輔料，則建立“子庫”模型進一步鑒定。將NIRS分析技術應用于藥用輔料的快速鑒別，樣品無需預處理，推廣至制藥企業用于原輔料入庫、出庫的快速放行將具有很大使用價值。

2 制劑過程

目前國內制劑過程的生產過程控制多依靠經驗，因此產品多出現穩定性、均一性較差的問題，從而影響最終產品安全性，而NIRS在線控制制劑過程則能實現生產過程的實時監測，從而對關鍵質量屬性與關鍵過程參數進行掌握，進一步達到生產過程控制與工藝優化的目的。制劑過程中應用最為廣泛的關鍵環節包括混合、干燥、制粒、包衣等。

2.1 混合過程監測 混合是制藥工藝中的關鍵環節，物料混合的均勻程度直接決定了最終成品的質量是否均一，FDA指導原則用于“均勻度分析”的步驟繁瑣而且復雜，建議10個取樣點，且每個點至少需重復取樣3次，如圖1所示。

圖1 混合桶取樣點［5］

NIRS技術用于混合過程在線監測的應用是具有很大發展空間，監測的實施方式主要包括采用光纖探頭插入物料中采集光譜或通過藍寶石窗口采集樣品光譜。

NIRS技術用于混合過程在線監測的方式首先是以光纖探頭作為開發模式的，由Sekulic等［6］采用10%苯甲酸鈉作為模型活性藥物，39%微晶纖維素、50%乳糖和1%硬脂酸鎂作為輔料模擬實際制藥混合過程，將漫反射光纖探頭水平插入至雙V混合器中，然后通過近紅外光譜儀采集光譜，隨著混合過程的進行，光譜逐漸趨于穩定與一致，因此，通過計算混合過程中光譜標準偏差即可準確判斷混合均勻終點。以光纖作為光譜采集工具在很長一段時間內都是混合過程監測的主要模式，Shi等［7］將對乙酰氨基酚、乳糖和微晶纖維素三元混合物作為實驗體系，實驗將采集光纖同時安裝于二維混合機的頂部和水平位置，結果表明在兩個取樣點的光譜更能代表混合狀態，最后通過計算混合過程中API濃度的相對標準偏差，當偏差小于5%即認為混合均勻。

但是以光纖作為采樣工具的方式存在一定不足，即混合過程中混合器的轉動容易導致光纖的彎曲，進而影響光路的傳遞，所采集的光譜也受到一定影響，為克服此缺點，以無線通訊技術的信號傳遞方式應運而生，代表產品為Antaris Target混合均勻度分析儀。Marzena等［8］采用此款儀器用于混合過程中API含量的檢測。Rosas等［9］采用非接觸樣品方法采集混合過程中固體的近紅外光譜，基于原理即為無線傳輸，通過考察不同定性方法(MBSD、PCSDA、M指數)，結果顯示M指數是用于混合過程混合均勻度檢查的準確、精密的化學計量學方法。

2.2 干燥過程監測 干燥過程是制藥領域尤其是固體制劑生產過程中的重要操作單元，干燥環節中的殘留水分是最主要的檢測指標。由于O-H鍵的吸收很容易在近紅外光譜區域獲得，即在1940 nm(組合頻)和1440 nm(O-H伸縮振動的一級倍頻)有一些特征性很強的吸收帶［1］，而其它各種分子的合頻和倍頻吸收相對較弱，這是NIRS用于干燥過程監測的重要理論基礎，因此NIRS被用于流化床干燥、冷凍干燥等各種干燥方式中。Demers等［10］將NIRS用于流化床干燥過程中的在線水分檢測。Kauppinen等［11］結合NIRS用于冷凍干燥過程中水分含量的定量分析，采用多點監測，光譜代表不同位置的樣品狀態，所建立模型可成功用于干燥過程的終點監測。

2.3 制粒過程監測 制粒過程能增加藥物的可壓性和流動性，以確保藥物含量均勻，在制粒過程中，顆粒大小和含水量是評價所制得顆粒是否合格的兩個關鍵指標。將NIRS用于制粒過程監測，可連續采集過程中的光譜，提供制粒過程中粒度、含水量變化的可靠數據，從而對制粒環節進行過程控制以及錯誤診斷。在制粒工藝中，流化床噴霧制粒將混合、制粒和干燥三個單元操作過程集成在一個密閉的設備中完成，是一種較先進的制粒方法。Mark等［12］針對流化床干燥環節安裝在線自動監測系統，通過連續采集近紅外光譜，在線判定水分含量及溶劑殘留量以優化最佳產品性能。Kona等［13］采用NIR分析技術在線監測流化床干燥過程，結合(partial least square，PLS)算法預測干燥過程中的水分含量變化，同時結合主成分分析(principal component analysis，PCA)用于建立多元統計控制圖以實現實時錯誤診斷的目的。

2.4 包衣過程監測 包衣的目的除避免片劑與外界環境接觸，掩蔽不良氣味之外，還可控制藥物釋放速率，因此薄膜包衣厚度對藥物崩解及溶出的時間有很大關系，而片劑樣品的近紅外光譜變化與包衣厚度之間存在相關性，因此采用NIRS對片劑包衣層檢測，可快速測定包衣厚度。Lee等［14］采用基于NIR技術的光纖探頭在線監測包衣過程，通過激光共聚焦顯微鏡和激光衍射粒度分析兩種方法測定包衣過程中薄膜厚度，兩種方法所建立校正模型均可以給出很好的預測結果(R2＞0.995)。包衣厚度與藥物釋放度之間存在一定關系，通過近紅外光譜的變化可預測藥物釋放度是否符合要求，從而判斷包衣終點。Gendre等［15］安裝NIR探頭于包衣機中，包衣材料為乙基纖維素混合PVA-PEG高聚物，建立包衣厚度所對應藥物釋放度的PLS模型，從而實現通過對包衣片劑釋放度實時預測以判斷包衣終點。

3 成品藥分析

藥品制備為成品后，仍需要質量檢驗，NIRS可實現快速無損檢測藥品質量。Broad等［16］采用透射NIRS模式對片劑中類固醇激素的含量進行快速檢測，實驗結果表明NIRS可在20min內完成30片藥品的無損測試，而傳統方法HPLC則需要6 h才可完成，因此大大節省了時間，減少了工作量。Blanco等［17］利用NIRS建立了片劑的含量均勻度以及硬度的PLS模型，因而可以采用NIRS替代UV分析方法對片劑的合格性進行快速鑒別與分析。Cogdill等［18］也對比了脈沖太赫茲波成像與NIRS對于片劑包衣厚度與均一性的快速檢測結果，結果更能證明NIRS的無損、快速的優點。

4 假藥劣藥識別

假藥是目前世界各國，尤其是發展中國家共同面臨的問題之一。在第六十七屆世界藥學大會上，世界衛生組織(WHO)指出目前全球范圍的假藥比例達5%～10%。目前藥檢部門快速打假的技術則采用近紅外光譜分析技術，中國藥品生物制品檢定所將近紅外識別系統與化學快速鑒別系統結合建立快速檢測平臺，研發了集藥品快速檢測技術、信息技術于一體的流動實驗室，也即藥品檢測車，以實現“掌握信息，快速篩查，靶向抽樣，目標檢驗”的目的［19］，藥品檢測車用于基層現場快速鑒別假藥具有很大使用價值。

5 中藥生產

中藥是我國的民族瑰寶，在醫藥行業中占據重要的地位，但是目前中藥領域中存在藥材一致性差、中間過程不可控、產品質量均一性差等問題［20］，而近紅外光譜分析技術的快速、多參數測定、無污染等優點，成為目前解決中藥領域關鍵問題的有力工具。胡詠川等［21］綜述了NIRS鑒定中藥的進展，從中藥真偽鑒定、中藥優劣鑒定、中藥添加西藥的監測三個方面進行了總結與展望，NIRS可成為解決藥材一致性問題的重要手段。在中藥生產過程控制方面，Huang等［22］將NIRS結合多元統計過程控制方法用于中藥丹參注射液醇沉過程的在線控制，所建立控制模型可用于生產過程異常批次快速診斷。由于中藥成分的天然復雜性，在使用NIRS應用在中藥生產的過程中，如何扣除復雜背景，提取有效信息仍是需要克服的問題。

6 問題與展望

目前NIRS已經成為當今國際上研究的熱門課題，但是NIRS在制藥領域應用存在一定弱點，首先是模型建立的過程需要耗費一定人力、財力和物力，模型的穩健性是在應用過程中需要考慮的問題，因此需要對模型進行定期維護。此外，是由于物質在近紅外區的吸收系數較小，對于制藥過程中有些含量較低的物質無法實現準確檢測。

本文綜述了NIRS在制藥領域中的應用，基于其優點，NIRS已成功應用至制藥領域中原輔料鑒別、制劑過程、成品藥分析以及中藥生產等各個環節中。NIRS實現了過程分析與控制，為制藥生產環節提供過程理解，從而能更好地控制最終產品質量，提高藥品品質，隨著研究的進一步深入，NIRS在制藥領域將有更為廣泛的應用。

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