星點設計效應面法在藥學試驗設計中的應用

從目前情況分析，藥學制劑工藝中需要考慮到多種影響因素，而在處方篩選過程中同樣不能忽略，通過對比結果實施優化，如果因素水平相對較多的情況下，必須要考慮到試驗成本，同時衡量試驗周期?，F階段應用較多的是星點設計效應面優化方法，進行試驗設計，本文將對此展開具體的闡述，主要論述這種方法在藥學試驗中的應用效果。

星點設計效應面法通過實際驗證效果極為顯著，特別是在藥學試驗中發揮了非常關鍵的作用，而之所以這種方法在藥學實驗中得以廣泛推廣，主要是因為其自身具有的優勢性，比如試驗次數少、精準度高、應用方便等等。本文中簡要概述了星點設計原理，介紹試驗設計過程中的優勢與弊端，重點探究這種方法于藥學試驗設計中的應用。

一、基本原理分析

簡單而言，所謂效應面優法，是借助擬合效應變量，考慮因素變量效應面，也就是借助數形模型來模擬函數，繼而描繪效應面，從中篩選最優效應率，獲得最佳試驗條件。從某種意義上來說，模擬近似程度，直接影響到效應面近似度，同時還關系到優選條件精準度。所以，針對效應面優化過程來說，需要考慮以下因素：第一，選擇試驗次數少，建立可靠線性模擬設計，同時構建非線性模型試驗設計；第二，構建效應及因素相應關系式，然后借助相關統計學，從而檢驗模型擬合度；第三，利用效應面優，篩選最佳工藝條件。而針對效應和因素來說，兩者關系很有可能是線性，同時也可以是非線性的，主要體現在效應面上，線性主要是平面，而非線性是曲面。根據模型具體情況，可以應用解方程的形式，從而獲得極值，或是限定效應范圍，最終確定最佳工藝條件，最為直接的方法就是描繪效應面。

二、基本概念闡述

在藥學制劑工藝中，還有處方篩選中，通常需要從整體角度進行考慮，不同因素對于結果是否存在影響力，然后優化結果。一旦因素水平數很多，不僅需要考慮到試驗成本，更應該考慮到試驗周期，最好選取試驗次數較少的方法。從國內發展現狀分析，應用較多的是均勻設計法，還有非常成熟的正交試驗，針對上述兩種試驗方法來說，在處理過程中獲取最佳點，對于一般試驗可以獲得良好的效果，然而卻存在精度不夠的現狀，試驗值僅僅是最佳取值，無法精確?；谏鲜銮闆r，星點設計效面優化法應用而生，主要是借助數學及統計學完成試驗設計，具有較高的試驗精度，因而在藥學應用上獲得了良好的效果。

自變量和效應變量，這里面需要考慮的因素是前者，用X1，X2…，Xn來表示；考察指標結果，或為效應變量，用y表示。星點設計效面法，是從自變量與效應變量層面考慮，通過兩者之間作用實現優化。但就自變量來說，需要不斷連續進行，最重要的是基本上是試驗者自己控制。所以針對效應面與函數：效應及考察因素的關聯可以用y=f（x1，x2，…，x11）+ε，也就是說f屬于效應面函數，而該函數涉及到的空間面，被稱之為效應面。模擬效應面，其和模擬效應面函數：在實際操作中，常用近似函數y=f（x1，x2，…xn）+ε，估計真實函數f，被稱之為模擬效應面函數。而上述函數所涉及的空間曲面，我們稱之為模擬效應曲面，從另一個角度分析，屬于優化設計法具體操作面。對于這樣的試驗設計，我們將其稱之為效應面設計，當存在兩個考察因素，效應面有兩個表現形式，如三維效應面圖、二維等高線等等。

三、星點設計效應面法在藥學試驗中的應用

（一）星點設計效應面優化法

針對星點設計效應面優化法來說，其最優較為久遠的應用歷史，主要是用在普通型處方，起到篩選功效。然而近些年來，這種方法應用范圍正在逐步拓寬，應用在新型給藥系統，近些處方篩選，與此同時，還應用與工藝優化方面，而考察水平數是2-5因素，而對于模型的篩選，通常是以二次式為主，同時也涵蓋三次多項式，在表頭設計方面基本沒有差異性，析因及星點部分，相對比較統一，但是中心點設置差異較大，對于試驗次序，并無嚴格要求，可以進行分組，分別實施試驗。

連續性多因素，在對其進行試驗分析時，通常是以變量為主，應用星點設計效應面優化法是最好的選擇。有學者研究指出，應用人聲皂苷Rb11，12h，還有人參皂苷Rg11，12h，將其累積釋放度，還有制劑生物黏附程度等，將上述因素作為參考指標，然后借助星點設計效應面優化法，從而選取最優的處方。根據研究結果顯示，利用星點設計效應面優化法，可以在短時間之內方便獲得最優處方，而且在數據擬合上相對良好。除此之外，還有學者應用星點設計效應面優化法，用于制備工藝，通過對其優化，篩選最佳處方。

（二）結合其他試驗方法分析

就星點設計效應面優化法而言，將其和多水平因子分析結合。效應面優化法，其在精度方面顯現出弊端，不能喝多水平因子相比較，如果是考察因素相對較多，至少是5個以上，必須要進行星點設計分析數據，在最佳區域內，聯合效應面多水平因子，由此獲得分析效果相對更好，有學者應用星點設計進行試驗，目的是優化藥物的制備工藝，提高預測性。根據研究結果顯示，借助星點設計效應面優化法，不僅能夠達到優化工藝的目的，而且還能具有良好的預測性。

在因素較多的前提下，方差分析結果相對而言缺乏精準度，基于上述情況，可以借助多指標處理措施，優化數據二次分析。有相關研究人員應用上述方法檢測其對AZT已基纖維性質的作用力，在優選的前提下，優化條件預測結果相對較好，與實際預測值差異較小。此外，還有研究人員應用星點設計效應面優化法進行固體脂質納米的制備，優化制備工藝，并將以下元素作為參考指標，分別是平均粒徑、包封率、載藥量。通過試驗數據研究分析考察藥物的制備影響因素，而對于研究結果，施以多元錢性方程擬合，還有二項式方程擬合，借助上述分析方法預測，獲得最佳工藝條件。根據研究顯示，所有指標二項式，其擬合方程在某種程度上優于多元線性，而對于優選的優化條件下，預測值相對比較準確，相較于真實差值甚小，從某種意義上來說取得了相對較好的試驗效果，這足以說明星點設計效應面優化法在藥學試驗中具有良好的應用前景。

總體來說，星點設計效應面優化法于藥學試驗設計中得到了極為廣泛的應用，取得了相對較好的應用效果。本文中簡要概述了星點設計效應面優化法基本原理，重點論述了這種方法在藥學試驗中的應用，提高其應用價值。

（作者單位：中國石油大學勝利學院）