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鹽酸貝那普利片近紅外光譜定性分析模型的建立

2017-11-24 02:57:45卜媛媛
中國藥業 2017年22期
關鍵詞:模型

金 鵬,劉 艷,卜媛媛

(江蘇省淮安市食品藥品檢驗所,江蘇 淮安 223300)

鹽酸貝那普利片近紅外光譜定性分析模型的建立

金 鵬,劉 艷,卜媛媛

(江蘇省淮安市食品藥品檢驗所,江蘇 淮安 223300)

目的 建立鹽酸貝那普利片的定性分析模型。方法 利用近紅外漫反射技術采集全國4家生產企業61批樣品的近紅外光譜,利用化學計量學分析軟件OPUS建立2層定性分析模型串聯確證模型,并驗證模型的準確性和專屬性。結果 模型的準確性和專屬性好,能準確識別21批驗征集樣品,區分出4個結構類似物片、假冒A企業樣品及21個非結構類似物片。結論 該試驗中建立的模型能快速、準確識別鹽酸貝那普利片的真偽,適用于藥品檢測車對該品種的現場快速檢測。

近紅外光譜;鹽酸貝那普利片;定性分析模型;快速鑒別

鹽酸貝那普利是血管緊張素轉換酶抑制劑(ACEI)類藥物,適用于高血壓、充血性心力衰竭等,臨床療效佳,安全性好,也是首個適用于肝、腎功能不全高血壓患者的ACEI類藥[1-3]。該藥自2000年在我國上市以來,一直備受矚目,并廣泛應用于臨床,被江蘇省列入省級基本藥物。同時,近年來也有不法分子為牟取暴利,在市場上制售假冒知名企業的鹽酸貝那普利片,嚴重損害了患者和企業的利益。鑒于藥品檢測車近紅外鑒別系統暫未裝載該品種通用定性模型的現狀,本試驗中采集全國4家生產企業61批樣品的近紅外光譜,利用近紅外漫反射技術結合化學計量學分析軟件OPUS,建立2層定性分析模型串聯確證模型,經過準確性和專屬性驗證,能快速、準確地識別樣品的真偽,適用于藥品檢測車對該品種的現場快速檢測。現報道如下。

1 儀器與試藥

1.1 儀器

Matrix-F型近紅外光譜儀,1.5 m光纖探頭;OPUS 5.0英文版分析軟件(德國布魯克公司)。

1.2 試藥

所有鹽酸貝那普利片均經實驗室法定方法[4-7]檢驗合格。4家企業(A,B,C,D)61批樣品(規格為 5 mg或10 mg)來自江蘇省2012年評價性抽驗;鹽酸貝那普利對照品(批號為100768-201102)購自中國食品藥品檢定研究院;卡托普利片(規格為每片 25 mg)、賴諾普利片(規格為每片 10 mg)、雷米普利片(規格為每片2.5 mg)、馬來酸依那普利片(規格為每片 5 mg)4 種結構類似物片各1批,均來自日常監督抽驗;4批假冒A企業樣品由其他藥檢所提供;21個非結構類似物片來自日常快檢樣品。

2 方法與結果

2.1 光譜采集

每批樣品隨機抽取6片,用漫反射光纖探頭壓住藥片,每片測定1次,取平均光譜作為建模光譜。光譜采集條件:以內置背景為參考;掃描范圍為4 000~12 000 cm-1;掃描次數為32次;分辨率為8 cm-1;采樣模式為漫反射方式;溫度為25℃;相對濕度為60%。

2.2 定性分析模型建立

2.2.1訓練集和驗證集樣品劃分

對4家企業61批樣品的近紅外平均光譜進行聚類分析。譜段:全譜;預處理方法:矢量歸一化法;光譜距離:歐式距離;聚類算法:離差平方和法(Ward′s algorithm)。由聚類分析結果可見,樣品光譜較明顯地被聚為兩類,A企業和B企業的樣品為一類,C企業和D企業的樣品為一類。選擇A企業和B企業的樣品20批、C企業和D企業的樣品20批作為訓練集樣品,剩下的21批樣品,卡托普利片、賴諾普利片、雷米普利片、馬來酸依那普利片各1批,4批假冒A企業樣品及21批非結構類似物片作為驗證集樣品。

2.2.2譜段選擇

從片劑光譜中鑒別出活性成分的特征光譜是建立片劑定性分析模型的關鍵[8]。首先要考慮避開7 100~7 500,5 000~5 500 cm-1波數處的水峰及 7 200 cm-1附近的滑石粉峰,將4個企業各1批樣品與鹽酸貝那普利對照品近紅外光譜經矢量歸一化處理后觀察光譜的差異,結果見圖1。可見,圖譜在 6 000~5 700 cm-1和4 500~4 200 cm-1譜段范圍匹配程度較好,受輔料的影響最小,能基本反映活性成分的差異;將4家企業訓練集樣品、卡托普利片、賴諾普利片、雷米普利片、馬來酸依那普利片的平均光譜經一階導數結合矢量歸一化處理后觀察光譜的差異,結果見圖2。可見,圖譜在7 000~6 900 cm-1譜段范圍內最大限度體現了5個品種光譜的差異,故將 7 000~6 900,6 000~5 700,4 500~4 200 cm-1譜段范圍作為定性分析模型的建模譜段。

圖1 4家企業各1批樣品與鹽酸貝那普利對照品近紅外光譜圖(矢量歸一化)

2.2.3預處理方法選擇

由于樣品的性質、散射光、雜散光以儀器響應限度、人工操作的影響等,均會導致光譜的基線漂移和重復性差,因此必須對原始光譜進行預處理[9-10]。采用不同的預處理方法,對比各種方法處理后光譜的差異。由圖3至圖5可見,樣品光譜經過矢量歸一化法結合一階或二階導數處理后,既消除了基線漂移,降低了背景及噪聲干擾,又增加了重疊峰的分辨率,使樣品近紅外光譜的特征信息更加突出。因此選擇一階導數或二階導數結合矢量歸一化法作為預處理方法。

圖2 鹽酸貝那普利片等5個品種近紅外光譜圖(一階導數+矢量歸一化)

圖3 4家企業樣品近紅外光譜圖

圖4 4家企業樣品近紅外光譜圖(一階導數+矢量歸一化)

圖5 4家企業樣品近紅外光譜圖(二階導數+矢量歸一化)

2.2.4定性分析模型的建立[8-13]

通過不斷優化譜段、預處理方法、平滑點數及光譜距離計算方法,最終確定鹽酸貝那普利片定性分析模型。將4家企業訓練集樣品、卡托普利片、賴諾普利片、雷米普利片、馬來酸依那普利片的平均光譜進行聚類分析,譜段為4 200~10 000 cm-1,預處理方法為二階導數+矢量歸一化(17點平滑),光譜距離計算方法選擇因子法,因子數為2~3。由聚類分析結果可見,樣品光譜較明顯地被聚為2類,鹽酸貝那普利片、賴諾普利片、馬來酸依那普利片為一類,卡托普利片和雷米普利片為一類(見圖6),故將模型分為鹽酸貝那普利片、賴諾普利片和馬來酸依那普利片、卡托普利片和雷米普利片3組,2層。

圖6 鹽酸貝那普利片等5個品種聚類分析圖

第1層參數:譜圖預處理選擇二階導數+矢量歸一化(17 點平滑),譜段選擇 6 001.6 ~5 696.9 cm-1和4 501.2 ~ 4 196.5 cm-1,光譜距離計算方法選擇因子法,因子數為2,3組樣品的閾值、標準偏差及平均距離見表1。計算結果,卡托普利片和雷米普利片組選擇性值(S)為 2.21(應大于 1),鹽酸貝那普利片組、賴諾普利片和馬來酸依那普利片組 S均小于1,表明賴諾普利片、馬來酸依那普利片不能被唯一鑒別,故將混淆品種放入第2層繼續分離。

表1 第1層3組樣品的閾值、標準偏差及平均距離

第2層參數:譜圖預處理選擇一階導數+矢量歸一化(17 點平滑),譜段選擇 7 000.6 ~6 896.4.0 cm-1和4 501.2 ~4 381.6 cm-1,光譜距離計算方法選擇因子法,因子數為2,兩組樣品的閾值、標準偏差及平均距離見表2。計算結果,鹽酸貝那普利片組和賴諾普利片、馬來酸依那普利片組 S分別為 2.21和 2.87(應大于 1),鹽酸貝那普利片、賴諾普利片和馬來酸依那普利片能夠實現唯一識別。

表2 第2層兩組樣品的閾值、標準偏差及平均距離

2.3 定性分析模型驗證

準確性:選取驗證集中的樣品,調用定性分析模型進行測試,21批鹽酸貝那普利片鑒別結果為鹽酸貝那普利片,卡托普利片、賴諾普利片、雷米普利片、馬來酸依那普利片均能實現唯一識別,說明模型準確性良好。

專屬性:用驗證集中的4批假冒A企業樣品和21批非結構類似物,對所建立定性分析模型的專屬性進行進一步評價。4批假冒A企業樣品鑒別結果均為非鹽酸貝那普利片,但發現一些活性成分含量較低的品種,如吲達帕胺片、鹽酸吡格列酮片、瑞格列奈片、美洛昔康片、格列吡嗪片、非洛地平片、多潘立酮片等9個品種被錯誤識別為鹽酸貝那普利片,說明模型對活性成分含量較低的品種鑒別能力較差。

2.4 定性分析模型調整

確定兩步鑒別流程:由于在建模選擇因子譜時僅考慮模型涉及品種的相互鑒別問題,加之鹽酸貝那普利片在模型中的閾值較大,使得一些原本具有差異但在模型中未涉及的樣品被錯識鑒別,故采用兩步鑒別方案,在已建好的模型基礎上,再串接相應的確證模型,主要用于區分模型中的品種與模型未涉及的其他品種,進而對已建好的模型進行進一步確證。

確證模型的建立:模型分為鹽酸貝那普利片、鹽酸貝那普利對照品兩組,譜圖預處理選擇一階導數+矢量歸一化(17 點平滑),譜段選擇 6 001.6 ~5 696.9 cm-1和 4 501.2 ~ 4 196.5 cm-1,光譜距離計算方法選擇因子法,因子數為1~2,兩組樣品的閾值、標準偏差及平均距離見表3。結果鹽酸貝那普利片及21個非結構類似物片能被正確識別。

表3 確證模型兩組樣品的閾值、標準偏差及平均距離

串聯模型的驗證:在定性分析模型專屬性驗證中,有9個非結構類似物片被錯誤識別為鹽酸貝那普利片,增加確證模型后,21個非結構類似物片均被正確識別為非鹽酸貝那普利片。

3 討論

近年來,近紅外漫反射光譜法結合化學計量學的深入研究,在藥物分析領域得到迅速發展和廣泛應用,2005年版、2010年版及2015年版《中國藥典》均已將“近紅外分光光度法指導原則”[14-16]列入。本試驗中收集的4家企業的樣品均為雙鋁塑包裝,本著“樣品無損”的原則,通過隔鋁塑測得近紅外光譜,發現鋁塑的干擾較大,樣品的特征吸收明顯減少,因此需拆開雙鋁包裝直接接觸樣品測定其近紅外光譜。片劑通常含有較多輔料,在制劑過程中通常需要經過混料、制粒、干燥等多種工藝過程;不同企業的產品,由于生產工藝、輔料種類和片子形狀等均有不同,造成其近紅外光譜存在差異,本試驗通過選擇鹽酸貝那普利片的特征譜段及預處理方法,消除了不同廠家生產工藝和輔料等方面的差異,在建立定性分析模型時,選擇了4個結構類似物片和21個非結構類似物片,確保一定的準確性和專屬性,能準確、快速地鑒別鹽酸貝那普利片的真偽。通過查詢國家食品藥品監督管理總局數據庫,鹽酸貝那普利片國內共有5家生產企業,8個批準文號,此次參與建模樣品涉及4家生產企業,6個批準文號,樣品范圍廣,模型驗證良好,可裝載于本所藥品檢測車近紅外鑒別系統中,填補系統中無該品種模型的空白,用于該品種的現場快速檢測。

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[5]YBH05862004,國家藥品標準[S].

[6]YBH01662005,國家藥品標準[S].

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[15]國家藥典委員會.中華人民共和國藥典(二部)[M].北京:中國醫藥科技出版社,2010:附錄208.

[16]國家藥典委員會.中華人民共和國藥典(四部)[M].北京:中國醫藥科技出版社,2015:379-380.

Establishment of Near-Infrared Spectroscopy Qualitative Model for Benazepril Hydrochloride Tablets

Jin Peng,Liu Yan,Bu Yuanyuan
(Huaian Institute for Food and Drug Control,Huaian,Jiangsu,China 223300)

Objective To establish a qualitative analysis model for Benazepril Hydrochloride Tablets.Methods Near- infrared diffuse reflectance spectrophotometry (NIRDRS) was adopted to collect near- infrared spectra (NIRS) of 61 batches of samples from 4 manufacturers,chemometrics spectral aanalysis software OPUS was adopted to establish the two- layer qualitative model and series confirmed model,and the accuracy and specificity of the model were verified.Results The model had good accuracy and specificity,it can accurately identify 21 batches of samples and distinguish 4 structural analogues,counterfeit A enterprise samples and 21 non - structural analogues.Conclusion The model established in this experiment can quickly and accurately identify the authenticity of Benazepril Hydroch1oride Tab1ets,which is suitable for the spot rapid diagnosis of the drug on the drug testing vehicles.

near- infrared spectroscopy;Benazepril Hydrochloride Tablets;qualitative analysis model;rapid identification

R927.1;R972+.4

A

1006-4931(2017)22-0024-04

10.3969 /j.issn.1006 - 4931.2017.22.008

金鵬,男,大學本科,副主任藥師,研究方向為化學藥品質量分析,(電話)0517-83661017(電子信箱)jcx7912@163.com。

2017-06-06;

2017-08-21)

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