乳酸菌素片近紅外定量模型的建立

張繼紅

（上饒市食品藥品檢驗所，江西 上饒 334000）

乳酸菌素片近紅外定量模型的建立

張繼紅

（上饒市食品藥品檢驗所，江西 上饒 334000）

目的：建立乳酸菌素片近紅外光譜定量模型。方法：采用光纖型近紅外漫反射光譜法分析和偏最小二乘法，經內部交叉驗證，建立了同廠家乳酸菌素片中乳酸菌素的定量校正模型，用建立的定量校正模型對驗證集樣品進行預測。結果：乳酸菌素片定量模型預測結果的相對偏差小于2.0%。 結論：利用近紅外光譜技術對藥品進行快速無損傷定量分析是可行的，通過這些研究，發明一種適用于基層稽查人員快速控制其質量的工具，同時也可應用于產品的在線質量控制。

近紅外光譜法；乳酸菌素片；偏最小二乘法；定量模型

近紅外（near infrared，NIR）光是波長介于可見光區與中紅外光區的電磁波，其波長范圍約為0.8～2.5 μm，波數范圍約為12 500～4 000/cm，近紅外光譜分析是利用近紅外譜區包含的物質信息，主要用于有機物質定性和定量分析的一種分析技術。而用于近紅外光譜定量分析的算法屬于多元校正范疇，為化學計量學最活躍的研究領域之一。在近紅外光譜分析中，常使用的多元校正算法有逐步回歸分析（SRA）、主成分回歸（PCR）和偏最小二乘回歸（PLSR）等線性校正方法以及人工神經網絡（ANN）、拓撲（TP）和支持向量機方法（SVM）等非線性校正方法。其中PLSR在近紅外光譜分析中得到廣泛應用，已經成為一種標準的常用方法［1］。

本文利用近紅外漫反射光譜（near-infrared diffuse reflectance specter-copy，NIRDRS）分析技術，采用PLSR，經內部交叉驗證，建立了同廠家乳酸菌素片中乳酸菌素的定量模型，探索一種可應用于含量測定的快速、準確、簡便的NIR新方法。若能將該方法引入到藥品生產的在線監控中，可大大降低生產成本、提高工作效率和質量。

1 儀器與試藥

1.1 儀器

MATRIX-F傅里葉變換近紅外光譜儀（FT-NIR，德國Bruker Optik GmbH公司）、OPUS 5.0軟件（德國 Bruker公司）、K9840凱氏自動定氮儀、BP211D電子天平和SH220石墨消解儀。

1.2 試藥

50批不同批號的乳酸菌素片（批號分別是：15019001，15019002，15019003，15019004，15019005，15019006，15019007，15019008，15019009，15019010，15019011，15019012，15019013，15019014，15019015，15019016，15019017，15019018，15019019，15019020，15019021，15019022，15029001，15029002，15029003，15029004，15029005，15029006，15029007，15029008，15029009，15029010，15029011，15029012，15029013，15039001，15039002，15039003，15039004，15039005，15039006，15039007，15039008，15039009，150390010，15039011，15039012，15039013，15039014，15039015，由江中藥業股份有限公司提供）。

2 實驗部分

2.1 乳酸菌素片中乳酸菌素的含量

按法定標準測定含量，50批乳酸菌素片中乳酸菌素的含量分布見表1。

2.2 近紅外光譜采集

使用固體光纖探頭輕輕抵住，對準樣品，采用無損傷方式直接采集樣品的NIR漫反射光譜，利用近紅外光譜測樣統一程序，從50批次樣品中每批隨機取6片，在12 000～ 4 000/cm 區間進行掃描，分辨率為8/cm，累積掃描次數為 32次，每片掃描1次，得6張原始光譜，計算平均光譜，其中40批作為校正集光譜，10批作為驗證集光譜。50批樣品的NIR光譜圖見圖1。

表1 乳酸菌素片中乳酸菌素的含量

2.3 模型的建立

利用PLS法，選擇8 900～8 000/cm和6 500～5 500/cm兩段譜段，利用 OPUS軟件 Quant-2中的自動優化功能結合手動調整進行優化，選擇光譜預處理方法。根據內部交叉驗證誤差均方差和相關系數（R2）值（表2），選擇最優模型。均方差越小、相關系數值越接近 1，表示模型預測能力最佳，認定模型1為最優模型［2］。

圖1 樣品NIR圖譜

2.4 模型的驗證

用建立的最優校正模型對驗證集中樣品的乳酸菌素含量進行預測，預測誤差均方根（RMSEP）為0.247 3，其標準法、NIR的測定結果見表3。與標準方法測定結果相比，NIR法測定結果都在± 1.0%以內，相對偏差均小于2.0%。

2.5 結果

本文建立了利用近紅外漫反射光譜法和PLSR直接測量乳酸菌素片中乳酸菌素含量的新方法。實驗表明，通過一定的光譜預處理和模型參數的選擇，采用定量校正模型對同一廠家乳酸菌素片含量進行了預測，相對誤差不超過2.0%，該方法快速、準確、無污染、具有一定的專屬性。因此，可以用于企業生產過程中的大批量產品的在線分析，并能大大縮短產品的生產周期，節約生產成本。

表2 不同圖譜預處理方法對RMSECV和R2的影響

表3 驗證集中乳酸菌素的預測結果及偏差 （%）

3 討論

3.1 建模譜段的選擇

對光譜波段進行篩選，可以避免引入過多冗余信息，改善模型性能，提高計算速度。為選擇建模的最佳光譜范圍，采用一階導數與矢量歸一化法對建模樣品的原始光譜圖進行預處理，可以發現，在8 900～ 8 000/cm和6 500～ 5 500/cm兩段譜段，吸收峰強度隨乳酸菌素含量的遞增而增高，進一步確認上述2段為乳酸菌素的特征吸收區域，選擇8 900～8 000/cm和6 500～5 500/cm兩段譜段作為其定量模型的建模譜段［3］。

3.2 校正集的選擇

OPUS軟件的setup Quant-2 Method功能，可以根據用戶提供的光譜信息及其對應的理論值對所有光譜進行校正集、驗證集選擇，其校正集選擇的科學性在于，校正集的含量范圍包含驗證集的含量范圍。最終選擇 50個樣本中的40個樣本作為校正集，其余10個樣本作為驗證集［4］。

3.3 模型的適用性

本文所建立的模型樣本為一個廠家的50批樣品，可以針對具體廠家的具體藥品給出高效、準確的預測結果，若能將該方法引入到藥品生產的在線監控中，可大大降低生產成本、提高工作效率和質量。但該模型的通用性則受到限制，在以后的工作中，應盡量收集到所有廠家樣品，建立適用性更加廣泛的通用型模型。

［1］ J.M.Andres，M.T.bona.ASTM clustering for improving coal analysis by near-infrared spectroscopy［J］.Talanta，2006，70（4）：711-719.

［2］ 李永輝，郄冰冰，郭永輝.注射用對氨基水楊酸鈉近紅外定量模型的建立［D］.河北醫藥，2014，36（22）：3490-3491.

［3］ 王娜.近紅外光譜分析技術在幾個藥品及食品質量分析中的應用［D］.西北大學，2007.

［4］ 金鵬，劉艷，卜媛媛.近紅外光譜法快速測定鹽酸貝那普利片的含量［J］.中國藥事，2013，27（12）：1265-1268.

Establishment of Near Infrared Quantitative Model of Lacidophilin Tablets

Zhang Jihong（Shangrao Institute for Food and Drug Control，Jiangxi Shangrao 334000，China）

Objective:To establish a near infrared quantitative model for lacidophilin tablets.Methods:The quantitative calibration model of lactein in lacidophilin tablets was set up using near infrared diffuse reflectance spectrophotometry （NIRDRS）and PLS （partial least squares）regression through cross-validation in the same manufacturer.The established quantitative calibration model was used for the prediction of validation samples. Results:The relative deviation of predicted results of quantitative model of lacidophilin tablets was less than 2.0%.Conclusion:It is feasible to use near infrared spectroscopy technology for the rapid non-destructive quantitative analysis of drugs.Based on this research，a quality control tool is to be developed which is applicable to the inspectors at the grass-roots level in product quality supervision， and also can be applied to the on-line quality control of products.

Near-infrared Spectroscopy；Lacidophilin Tablets；Partial Least Squares（PLS）；Quantitative Model

10.3969/j.issn.1672-5433.2015.11.006

2015-06-30）

張繼紅，女，碩士，主管藥師。主要從事藥品檢驗及近紅外光譜研究工作。E-mail：149747048@qq.com